OCI 完成 TOB 选举,阿里巴巴工程师入选全球 9 人名单
2 月 12 日,OCI(Open Container Initiative) 完成了新的一轮 TOB(Technical Oversight Board) 成员选举。阿里巴巴高级开发工程师 傅伟(花名:聿歌)获得 TOB Member 席位,任期为 2 年,是 9 位 TOB 中唯一一位来自中国公司的华人工程师,在成为 OCI 组织的 TOB 之前,傅伟一直积极参与云原生开源项目共建,同时也是 CNCF/containerd 项目的 Maintainer,未来他将继续参与容器标准的演进建设。
OCI(Open Container Initiative)组织于 2015 年 6 月成立,OCI 组织提供了一个开放技术社区,旨在帮助容器领域的开发者能更好地共建一个中立开放的容器运行时标准。而 TOB Member 的责任是协助治理这一
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阿里云视觉智能开放平台【人脸人体类目】上线多个AI能力,快来了解下!
尊敬的开发者您好,感谢您对阿里云视觉智能平台的支持,近期人脸人体类目上线了五个算法能力,分别是口罩检测、人脸活体检测、表情识别、公众人脸识别以及人体计数,接下来给您逐一介绍下。 口罩检测:【跳转链接】由于疫情原因,在二月我们紧急上线了此能力,通过此能力可以识别输入图片中占比最大的人脸是否有戴口罩,可应用在对各种场所的人员口罩佩戴情况进行监测。 人脸活体检测:【跳转链接】识别输入图片中的活体对象(主要是人脸),用来检测是来自直接拍摄还是翻拍。可应用在互联网金融、税务、社保、电信、医疗等行业。 表情识别:【跳转链接】识别图片中的人脸表情, 表情种类为:neutral(中性), happiness(高兴), surprise(惊讶), sadness(伤心), anger(生气), disgust(厌恶), fear(害怕)。可应用在心理学、智能监控、虚拟现实及合成动画等领域。 公众人脸识别:【跳转链接】识别输入图片中的一个或多个公众人脸信息。可用于公众人物鉴定,例如检测发布的内容是否有侵犯肖像权。 人体计数:【跳转链接】识别输入图片中的人体数量。可用于人数统计,例如合照人数、班级人数等...
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iOS 程序员必须掌握的核心算法有哪些?
由于我之前一直强调数据结构以及算法学习的重要性,所以就有一些读者经常问我,数据结构与算法应该要学习到哪个程度呢?, 说实话,这个问题我不知道要怎么回答你,主要取决于你想学习到哪些程度,不过针对这个问题,我稍微总结一下我学过的算法知识点,以及我觉得值得学习的算法。这些算法与数据结构的学习大多数是零散的,并没有一本把他们全部覆盖的书籍。下面是我觉得值得学习的一些算法以及数据结构,当然,我也会整理一些看过不错的文章给大家。大家也可以留言区补充。 一、算法最最基础 1、时间复杂度 2、空间复杂度 一般最先接触的就是时间复杂度和空间复杂度的学习了,这两个概念以及如何计算,是必须学的,也是必须最先学的,主要有最大复杂度、平均复杂度等,直接通过博客搜索学习即可。 二、基础数据结构 1、线性表 列表(必学) 链表(必学) 跳跃表(知道原理,应用,最后自己实现一遍) 并查集(建议结合刷题学习) 作为一个开发者,有一个学习的氛围跟一个交流圈子特别重要,这是一个我的iOS交流群:638302184,不管你是小白还是大牛欢迎入驻 ,分享BAT,阿里面试题、面试经验,讨论技术, 与2800+iOS开发者一起交流...
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