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GnuCash 4.1 发布,跨平台财务管理软件

GnuCash4.1现已发布,这是稳定版 4.x 系列的第二个版本。GnuCash 是一个适用于个人或小型企业的财务软件,采用 GPL 协议开源,支持 GNU / Linux、BSD、Solaris、Mac OS X 及 Microsoft Windows。GnuCash 易于使用,且功能强大,它可以追踪银行帐户、股票、收入与支出,也可以基于专业的会计原则确保帐目平衡并提供准确的报表。 在 4.0 和 4.1 之间,完成了以下错误修复: 错误 775582-将“Petrol”(如果在美国看到的则是“Gas”)更改为“Fuel” 错误 797759-某些交易未在匹配窗口中突出显示 错误 797787-Feature request:在当前活动标签页附近打开新标签页的偏好设置(而不是在标签页列表末尾)。 错误 797825-OFX 导入在导入投资交易时崩溃 错误 797827-4.0.1 gnucash-cli 在 macOS Catalina 上的 seg 故障。 错误 797828-未升级 Budget Barchart 错误 797831-找不到 Printer 错误 797850-...

digiKam 7.0.0 发布,采用深度学习进行人脸识别

digiKam 7.0.0 已经发布。digiKam 是一款针对 KDE 桌面环境的数字相片管理工具,此版本带来了几大亮点。 经过深度学习的面部管理功能 多年来,digiKam 提供了一项重要功能,专用于检测和识别照片中的面部。自从包含此功能的第一个修订版(digiKam 2.0.0)以来,后台使用的算法(不是基于深度学习的算法)较旧且未更改。它的功能不足以自动促进人脸管理工作流程。 此前使用 OpenCV 库中基于经典特征的 Cascade 分类器执行了用于分析图像内容以隔离和标记人脸的复杂方法。这种较旧的方法可行,但不能提供高水平的真实正面结果。在分析时,人脸检测能够提供 80% 的良好结果,虽然还不错,但是需要大量用户反馈以确认是否检测到人脸。 今年,这一功能的代码被完全重写。该项目的目标是保留所有旧有的想法,并将检测和识别引擎移植到更现代的深度学习方法上。基于 OpenCV 库中最新的深度神经网络功能的新代码将神经元网络与预先学习的数据模型专用于人脸管理。不需要学习阶段就可以进行面部检测和识别。结果是运行速度更快,成功率也高达97% 。此外,非人脸也能够被检测到,就像在此屏幕截...

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