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Redux Model 7 发布,支持 React、RN、Vue3、Taro3

本次更新内容 1、vue依赖升级到3.0 2、taro依赖升级到3.0 3、增加Compose Action 4、支持vue hooks 5、action增加afterXXX的钩子,以处理需要再次dispatch的场景 6、废弃 @redux-model/web 和 @redux-model/react-native ,统一为@redux-model/react --------------------------------------------- Redux Model Redux Model的存在是为了弥补原生Redux繁琐的开发流程,开发者生产力低下,代码量臃肿,以及因action和reducer文件分散造成代码追踪困难的问题。 特性 代码量极简,超高开发效率 使用mvvm更改reducer,一步到位 基于typescript定制,拥有100%无死角的业务代码类型提示 每个请求的action都自带loading状态记录 支持 Hooks

疫情之下,“口罩人脸识别”是怎样炼成的?

云栖号资讯:【点击查看更多行业资讯】在这里您可以找到不同行业的第一手的上云资讯,还在等什么,快来! 2020 年新春伊始,突如其来的新冠肺炎疫情严重扰乱了我们的生活节奏。口罩对疫情的防控起到了重要作用,因此成为了人们生活中的必需品。佩戴口罩会遮挡大量的面部区域,导致原有的“人脸识别系统”突然间失效了。在公共区域摘下口罩完成人脸识别,不但会耗费大量的不必要的时间,还会增加被感染的风险。 疫情为当下的人脸识别系统提出了全新的要求和挑战:在佩戴口罩场景下如何高效的完成人脸识别。为了解决上述的挑战,现有的人脸识别系统需要从人脸检测、人脸对齐以及人脸识别模块优化等几个主要的方面进行针对性的优化和提升。 人脸检测模块优化人脸检测是人脸识别系统最重要的组成部分之一,一旦人脸检测失败或检测结果出现较大偏差,都会严重影响后续人脸识别的效果。人脸检测算法在佩戴口罩场景下检测结果误差较大,主要是因为缺少相关的训练数据。因此可以通过丰富训练数据、有针对性的设计数据增强策略方法等来提升人脸检测算法的鲁棒性和准确性。 人脸对齐模块优化人脸对齐又被称为人脸关键点定位,该算法通过在人脸图片上标定出一些具有特殊语意信息...

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Rocky Linux(中文名:洛基)是由Gregory Kurtzer于2020年12月发起的企业级Linux发行版,作为CentOS稳定版停止维护后与RHEL(Red Hat Enterprise Linux)完全兼容的开源替代方案,由社区拥有并管理,支持x86_64、aarch64等架构。其通过重新编译RHEL源代码提供长期稳定性,采用模块化包装和SELinux安全架构,默认包含GNOME桌面环境及XFS文件系统,支持十年生命周期更新。