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Pigo —— 基于 Go 的面部检测库

Pigo 是一个纯粹的 Go 人脸检测、瞳孔/眼睛定位和面部标志点检测库。 动机 之所以开发 Pigo,是因为 Go 生态系统中目前几乎所有现有的人脸检测解决方案都绑定到一些 C/C++ 库,例如OpenCV或dlib。 Pigo 库不需要安装任何额外的模块或第三方应用程序,但如果你希望在实时桌面应用程序中运行该库,你可能需要安装 Python 和 OpenCV。 主要特点 不需要安装 OpenCV 或任何 3rd 方模块 处理速度高 无需图像预处理先验检测 ​​​​​​​快速检测平面内旋转的人脸 ​​​​​​​该库可以检测到戴眼镜的人脸 ​​​​​​​瞳孔/眼睛定位 ​​​​​​​人脸标点检测 Webassembly 支持​​​​​​​ 安装 安装 Go,设置你的GOPATH,并确保$GOPATH/bin在你的PATH. $ export GOPATH="$HOME/go" $ export PATH="$PATH:$GOPATH/bin" 接下来下载项目并构建二进制文件。 $ go get -u -f github.com/esimov/pigo/cmd/pigo $ ...

谷歌 DevOps 报告:使用混合云或多云可促使绩效超额完成

谷歌最新发布的一份2021 Accelerate State of DevOps Report指出,使用混合云或多云的用户超过其组织绩效目标的可能性是 1.6 倍。谷歌这一报告已有 7 年的历史,共涵盖了对全球超 32,000 名专业人士的调查;这也使得其成为了同类研究中规模最大、持续时间最长的一个。 2021 年的报告基于全球各个行业的 1,200 名专业人士与研究人员的经验分享;还调查了 SRE 最佳实践、安全软件供应链、质量文档和多云的影响;同时更深入地了解过去一年对团队文化和倦怠的影响。该报告使用了四个指标,根据团队的软件交付情况将其分为精英、高、中、低四个等级:部署频率、变更准备时间、平均恢复时间和变更失败率。 调查发现,精英团队在今年继续加快他们的软件交付步伐,将变更准备时间从不到一天提升到了不到一小时。相较低绩效者,精英企业的部署频率要高 973 倍、部署的准备时间快 6570 倍、变更失败率低 3 倍、故障发生时从事件中恢复的时间也要快 6570 倍。 Google Cloud 的 DevOps 研究和评估 (DORA) 团队的研究负责人 Dustin Smith称,该...

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