LRESULT CALLBACK WndProc (HWND, UINT, WPARAM, LPARAM) ;
指针做函数参数： 在C语言中，函数的参数不仅可以是整数、小数、字符等具体的数据，还可以是指向它们的指针。 但是 传递地址的时候，总会导致一些问题，C通常安值传递数据，因为这样做可以保证数据的完整性，如果函数使用的是原始的数组的副本，就不会发生修改原始数据，但是，处理数组的函数通常都需要使用原始数据，因此这样的函数可以修改原数组 因为把数组传入函数时传递的是地址，所以那个函数内部可以修改数组的值， 为了保护数组的值不被函数修改破坏，可以设置参数为const: int sum (const int a[ ],int b); C语言为什么不允许直接传递数组的所有元素 而数组是一系列数据的集合，数据的数量没有限制，可能很少，也可能成千上万，对它们进行内存拷贝有可能是一个漫长的过程，会严重拖慢程序的效率，为了防止技艺不佳的程序员写出低效的代码，C语言没有从语法上支持数据集合的直接赋值 strl2; } } 用指针作为函数返回值时需要注意的一点是，函数运行结束后会销毁在它内部定义的所有局部数据，包括局部变量、局部数组和形式参数，函数返回的指针请尽量不要指向这些数据，C语言没有任何机制来保证这些数据会一直有效
基于腾讯优图强大的面部分析技术，提供包括人脸检测与分析、比对、搜索、验证、五官定位、活体检测等多种功能，为开发者和企业提供高性能高可用的人脸识别服务
对代码进行优化、改进 (其实还是有问题，读者可以忽略改进的代码，直接跳到最后看没有正确的代码,因为代码记录了我对图的同构的理解的过程，因此，不删掉这两段错误的代码) 这是以上代码存在的问题，现对以上代码做优化 C.Matrix[j][k]; C.Matrix[j][k]= temp; } int temp; temp =C.weight[i]; C.weight C.Matrix[j][k]; C.Matrix[j][k]= temp; } int temp; temp =C.weight[i]; C.weight 改进的代码中 只考虑了度相同就交换，但是，交换后，是不是忽略了什么，比如，其他列的排列情况做变换？ 分析出问题，对代码做最后的完善.
一入程序深似海，小白一问大神我该如何学习C语言，一句话，小朋友你基础会了么？不会基础啥也别谈，麻溜的去学基础去。小白听了，的确学编程没有基础也是玩不转。你看都是英文，也能看懂。可就是不明白啥意思？ 原来大神是跳大神的，时常又小伙伴这样，我是一个还在学习C的小菜鸟可能问这样的问题会有点好高骛远了，但不能无目的的学吧。不仅想问一些已经在这个行业工作的程序员们。 你们当初学完C。之后是学的什么。 一、先练基本功 当你学完C后，你会感觉，你所学到的东西跟开发软件压根不是一回事，指针、链表函数之类的怎么能变成像刀塔，QQ这样的软件呢？ 三、选择方向 学完C语言后你的选着又很多，看自己比较喜欢那些，喜欢实实在在的东西，那我们可以选择嵌入式开发，一块板子，一个显示器，一个网线，一个串口线。 四、谈谈薪资 北京C软件工程师工资收入一览： ? 上海C软件工程师工资收入一览： ? 深圳C软件工程师工资收入一览： ? 这个有图有真相不过有点老了，现在出来混挣个万儿八千的都不是个事。
C语言学到什么程度可以做项目 都说编程学习是一个漫长的过程，会的东西越多，感觉懂的越少。要达到可以做项目的状态还是需要下些功夫的。但你非得说没有时间限制，懂一点点你就可以去做项目了。 前提是你boss的亲戚，叫你来锻炼的不是来做项目的。 我们所说的做项目是有统一的项目计划，时间节点，模块划分，人员配置等这些条件作用的项目。做项目虽然是一个个小的代码组成但绝不等同于写小程序。 一、做项目是有计划，完成时间的。这点就要求我们对基础的东西必须掌握 1、C语言关键字，用法你得明白吧，基本的api。掌握的越好越熟练。写起代码来也就更带劲了。 上面这些都是得必须掌握的基础，没有这些基础做项目免谈。 ? 二、项目开发代码部分是实现划分的模块功能。 这个就说明你做项目至少在code上已经达到开发项目要求了。
要达到可以做项目的状态还是需要下些功夫的。但你非得说没有时间限制，懂一点点你就可以去做项目了。前提是你boss的亲戚，叫你来锻炼的不是来做项目的。 我们所说的做项目是有统一的项目计划，时间节点，模块划分，人员配置等这些条件作用的项目。做项目虽然是一个个小的代码组成但绝不等同于写小程序。那像写小程序这样的话，找找几个头文件，看几个函数就解决了。 小编给大家推荐一个学习氛围超好的地方，C/C++交流企鹅裙：870963251！适合在校大学生，小白，想转行，想通过这个找工作的加入。 裙里有大量学习资料，有大神解答交流问题，每晚都有免费的直播课程 做项目是有计划，完成时间的这点就要求我们对基础的东西必须掌握 1、C语言关键字，用法你得明白吧，基本的api。掌握的越好越熟练。 这个就说明你做项目至少在code上已经达到开发项目要求了。
\n", a%c); printf("结果4: %d\n", a/d); printf("结果5: %d\n", b/c); printf("结果6: %d\n", a/c); return 0; } 昨天在公司帮一个小同事在查找问题，同事描述在做一个简单的功能是输入一组数据做算数运算，包括加减乘除。 C语言中的负数取余取整规则 我们先来考虑一下，为什么上面示例代码的在取余和取整时符号不同呢，这就涉及到C语言中负数参与除法时符号的问题。 C 语言中负数做除法的时候，商是令其与分母相乘的积的绝对值不超过分子的绝对值且最接近的那个数。 取余时，余数与被除数（即分子的符号）相同 取整时，先将各个带符号的数全部取正值再做除法，再根据负号的个数确定商的符号 总结 这个问题在C语言中看似简单，但是往往不注意也可能会引起大问题。
1) 程序应采用缩进风格编写，每层缩进使用一个制表位（TAB），类定义、方法都应顶格书写；
宏定义在 C语言中，是一种很常见的语法；经常阅读开源代码，你会发现，使用好C语言的宏定义，真的可以写出更加整洁，可读性非常高的高质量代码。 项目运用的背景如下： 项目中有个头文件中定义了一个宏定义，比如是 #define CFG_LOGGER_NAME uart 然后，在某个C文件中需要讲这个3转换成对应的字符串类型，即为 CFG_LOGGER_NAME_STR #CFG_LOGGER_NAME 方式3： #define CFG_LOGGER_NAME_STR ##CFG_LOGGER_NAME 为了解决这个问题，特意再次去查看了有关C语言宏定义的语法 ，终于找到了解决方法，具体的思路是，需要用一个“中间宏函数”做转换： #define CFG_LOGGER_NAME uart #define TO_STRING(x) #x #define _CFG_LOGGER_NAME_STR
项目概述篇：系统介绍人脸识别项目的系统架构设计、项目关键技术说明、项目业务需求分析、项目业务流程设计； 环境部署篇：提供C++和Python两种编程语言的版本，系统介绍项目开发环境概述、DLib框架源码编译 2.3 应用架构 典型的人脸识别系统，通常采用C/S/D架构，分为客户端、服务器端和数据端。其中客户端承担人脸采集和人脸注册两大职责。 数据端负责数据资源和模型资源的管理和维护，包括注册人脸图像库、注册人脸标签库、人脸区域检测模型、人脸特征点标注模型和人脸验证模型等。人脸识别系统的应用架构如下图所示： ? 2.4 数据架构 人脸识别系统的数据架构，分为样本数据、训练模型和应用数据三个层次。 人脸识别系统数据架构如下图所示： ? 三、未完待续 本文是《人脸识别完整项目实战》系列博文第3章《项目系统架构设计》，全文共53个章节，持续更新，敬请关注。
： 人脸识别系统被调失败，导致图片上传失败； 延迟高，需要人脸识别系统处理完成后，再返回给客户端，即使用户并不需要立即知道结果； 图片上传系统与人脸识别系统之间互相调用，需要做耦合； 若使用消息队列 此时图片上传系统并不需要关心人脸识别系统是否对这些图片信息的处理、以及何时对这些图片信息进行处理。 事实上，由于用户并不需要立即知道人脸识别结果，人脸识别系统可以选择不同的调度策略，按照闲时、忙时、正常时间，对队列中的图片信息进行处理。 而且，ActiveMQ 的安全性也可以完全依据用户需求进行自定义鉴权和授权； 支持的客户端语言种类多：除了 Java 之外，还有：C/C++，.NET，Perl，PHP，Python，Ruby； 代理集群 缺点： 支持的客户端语言不多，目前是java及c++，其中c++不成熟； RocketMQ社区关注度及成熟度也不及前两者； 没有web管理界面，提供了一个CLI(命令行界面)管理工具带来查询、管理和诊断各种问题
另一类方法是要求用户做转头、摇头、眨眼或者张嘴等动作，但是这类方法对于视频的防欺骗性不高。 一个可以正常工作的人脸识别系统，除了实现识人之外，还需要其他的技术进行辅助，其中在人脸识别身份认证系统中很重要的一项技术就是人脸活体检测。 针对几种攻击人脸识别系统的手段来看一下人脸活体检测具体是怎么工作的： 1、简单照片攻击与动作活体 不坏好意的人或者犯罪分子拿合法用户的证件等照片来攻击人脸识别系统，但是照是静物，不能做动作，所以我们就用动作人脸活体检测指令来防范它 不需要用户做任何动作，只需要自然正对摄像头三、四秒钟，就可以完成整个检测过程。 真实的人脸和照片相比，即使不刻意做动作，也会有微表情存在的，比如眼皮、眼球的律动眨眼、嘴唇以及周边面颊的伸缩等利用这些特征就可以进行有效防范了。
，一般的做法是，服务器接收到图片后，图片上传系统立即调用人脸识别系统，调用完成后再返回成功，如下图所示: 如果引入消息队列 , 在来看整体的执行效率 图片 该方法有如下缺点: 1) 人脸识别系统被调失败 ，导致图片上传失败； 2) 延迟高，需要人脸识别系统处理完成后，再返回给客户端，即使用户并不需要立即知道结果； 3) 图片上传系统与人脸识别系统之间互相调用，需要做耦合； 若使用消息队列: 图片 此时图片上传系统并不需要关心人脸识别系统是否对这些图片信息的处理、以及何时对这些图片信息进行处理。 事实上，由于用户并不需要立即知道人脸识别结果，人脸识别系统可以选择不同的调度策略，按照闲时、忙时、正常时 间，对队列中的图片信息进行处理。 ，返回活动已结束或商品已售完信息； 消息驱动系统 具体场景： 用户新上传了一批照片， 人脸识别系统需要对这个用户的所有照片进行聚类，聚类完成后由对账系统重新生成用 户的人脸索引( 加快查询 ) 。
，一般的做法是，服务器接收到图片后，图片上传系统立即调用人脸识别系统，调用完成后再返回成功，如下图所示: 如果引入消息队列 , 在来看整体的执行效率 ? 该方法有如下缺点: 1) 人脸识别系统被调失败，导致图片上传失败； 2) 延迟高，需要人脸识别系统处理完成后，再返回给客户端，即使用户并不需要立即知道结果； 3) 图片上传系统与人脸识别系统之间互相调用 此时图片上传系统并不需要关心人脸识别系统是否对这些图片信息的处理、以及何时对这些图片信息进行处理。 事实上，由于用户并不需要立即知道人脸识别结果，人脸识别系统可以选择不同的调度策略，按照闲时、忙时、正常时 间，对队列中的图片信息进行处理。 ，返回活动已结束或商品已售完信息； 消息驱动系统 具体场景： 用户新上传了一批照片， 人脸识别系统需要对这个用户的所有照片进行聚类，聚类完成后由对账系统重新生成用 户的人脸索引( 加快查询 ) 。
导读 本文主要介绍OpenCV4.5.4中人脸识别模块的使用和简易人脸识别系统的搭建，供大家参考。 人脸识别模型下载地址： https://drive.google.com/file/d/1ClK9WiB492c5OZFKveF3XiHCejoOxINW/view 下载好了就是下面两个文件： 人脸识别系统搭建 上面介绍的是搭建一个人脸比对应用，那么如何搭建一个人脸识别系统？步骤又是什么？ 我们首先要知道人脸识别一般分为1:1和1:N人脸识别。 1:N人脸识别常见于小区门禁的人脸识别系统，目前商用系统已较为成熟。 下面是使用OpenCV DNN人脸识别模块做的一个简单视频人脸识别应用，截取舌战群儒片段，选择张昭和诸葛亮图片先提取特征，然后每一帧取比对，判断相似度，标注识别结果：源码素材与其他应用内容讨论，如有需要可加入知识星球中获取
【C语言进阶】使用gettimeofday为你的程序运行时间做统计 有时候在编程调试的时候，会遇到个别性能问题需要调试，这时候我们需要比较精确地统计每段代码的耗时情况，这种情况下，你是怎么做的呢？ 我们可以怎么做呢？ 本文就这个场景问题，提供一种解决方案，欢迎大家参考。 2.2 gettimeofday简介 在Linux C语言编程中，我们很容易会想到gettimeofday这个函数，下面我们将简单介绍一下这个函数。 / suseconds_t tv_usec; / microseconds */ }; struct timeval 结构体中有 tv_sec 秒参数 和 tv_usec 微妙参数，非常有利于我们做时间的加减计算
大家知道，目前，人脸识别系统存在着争议。例如亚马逊此前因向执法机构出售人脸识别技术一事，登上了头条，遭到万人上书抨击。此外，国内外都有学校正在使用人脸识别摄像头，来监控学生。 ? 人脸识别褒贬不一，多伦多大学研发反人脸识别系统 据了解，考虑到人们对人工智能监视系统的担忧，多伦多的研究人员开发出了一个防御系统。 Aarabi在一份声明中表示：“随着人脸识别技术的不断发展，个人隐私是一个相当重要的问题。”而这种算法，正是可用于反人脸识别系统，有益于防御愈变愈强的人脸识别能力。 ? Aarabi说，“最终他们可以做一些非常了不起的事情。这是一个非常有趣的时刻，这是一个巨大的潜力。” 反思后的反思，反人脸识别系统就一定安全么？ 虽然说，为了避免技术被滥用，一般研究人员不会选择公开反人脸识别系统的详细算法和原理，也不会轻易把反人脸识别技术商业化。
在最原始的基于人脸识别系统中，基于当前拍摄的人脸照片与预先存储的人脸照片之间的比对，来进行身份验证。 换言之，恶意用户可以使用被仿冒者的照片来进行恶意攻击(即，照片攻击)，这种基于人脸照片比对的人脸识别系统不能抵抗照片攻击。于是，人脸活体检测技术应运而生。 为了区分真实人脸以及照片、视频，防范人脸识别系统可能遭受的攻击，就需要应用人脸活体检测技术。 ：与眨眼判别类似，要求用户张开、闭合嘴巴一到两次，人脸识别系统据此区分照片与真实人脸。 活体算法检测：判断用户是否为正常操作，通过指定用户做随机动作（摇头、点头、凝视、眨眼、上下移动手机），防止视频攻击、非正常动作的攻击。 连续性检测：和人脸活体检测同时使用能够更好的防止中途切换人。
云从科技，高准确度人脸识别系统产业化及应用项目。 川大智胜，三维人脸库的超高准确度人脸识别系统产业化及应用项目。 大疆DJI，高可靠无人驾驶航空器产品产业化项目。 中盾安全，高准确度人脸识别系统产业化及应用项目。（中盾安全也曝光不多，是公安部第一研究所出资设立的国有独资企业。） 北方激光研究，智能无人平台激光雷达及激光探测组件研发项目。 包含高准确度人脸识别系统产业化及应用，以及高灵敏度语音识别系统产业化及应用两大方向； 三是智能无人系统应用。 比如人脸识别，涵盖了1）人脸图像基础数据库不低于 PB 级数据资源，为不少于 100 家企业提供支撑；2）支持离线、在线两种人脸识别，在金融、安防、交通等领域取得应用；3）识别系统识别率不低于 98%， 另外，北京也在考虑2022年北京-张家口冬奥会时做一些无人驾驶方面的示范、应用和推荐。 今年12月18日，北京已经出台了首份无人车路测指导文件，但更详细细节还未公布。
如今人脸识别系统已经广泛应用于我们的生活中，如数码相机、门禁系统、机场的安全设施 、桌面软件、互联网应用（如Facebook）等等[1]。 然而今日的一则关于“高铁人脸识别抓逃犯”的新闻一出[2]，在评论中又引发了一阵阵怀疑。怀疑的中心问题在于，人脸识别系统真的能准确无误地在数以亿计的面孔中找出匹配的嫌疑人吗？ 降维：减少冗余信息 完整的人脸识别系统一般由多个模块组成，在进行人脸识别之前首先要进行人脸检测（即在一张完整的图片中探测到人脸区域），以及图片的预处理、归一化等步骤（例如自动把倾斜的照片摆正）。 用数学的语言来说，人脸识别中最主要的工作就是把这些 172800 维空间中的向量转换为 20、50、100 维空间中的一组向量。这样转换的好处是什么呢？下面我们用一个具体例子来说明。 人脸识别系统是否能准确无误地识别出逃犯，现在还不好说，特别是对于我们这样有着十几亿人口的国家，因为目前任何识别系统应该都没有处理/索引过如此大量的不同个体。
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