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人脸识别技术演进:从几何算法到深度学习的深度剖析

本文全面探讨了人脸识别技术的发展历程、关键方法及其应用任务目标,深入分析了从几何特征到深度学习的技术演进。 关注TechLead,分享AI全维度知识。作者拥有10+年互联网服务架构、AI产品研发经验、团队管理经验,同济本复旦硕,复旦机器人智能实验室成员,阿里云认证的资深架构师,项目管理专业人士,上亿营收AI产品研发负责人。 一、人脸识别技术的发展历程 人脸识别技术作为一种生物识别技术,在过去几十年中经历了显著的发展。其发展可以分为几个主要阶段,每个阶段都对应着特定的技术进步和应用模式的变化。 早期探索:20世纪60至80年代 在这个阶段,人脸识别技术的研究还处于起步阶段。最初的方法侧重于几何特征的手动测量和比较,如眼睛、鼻子和嘴的相对位置。这些方法的精度受限于图像质量和手动测量的不准确性。 技术价值点: 几何特征方法:标志着对人脸识别的第一步尝试,奠定了后续自动化和算法化发展的基础。 自动化与算法化:20世纪90年代 随着计算机视觉和图像处理技术的进步,人脸识别开始转向更自动化的方法。这一时期,特征匹配和模板匹配技术开始流行。例如,基于特征的识别方法(如Eigenfaces)通过提取和...

得物大模型平台,业务效果提升实践

一、背景 得物大模型训练与推理平台上线几个月后,我们与公司内部超过 10 个业务领域展开了全面的合作。在一些关键业务指标方面,取得了显著的成效,例如: 效率相关部门的合作,多维度打标总正确率取得 2 倍以上提升。利用大模型开辟了新的业务,提升了效率部门的人力产出。 某业务订单 NPS 的识别准确率由 70% (PROMPT 方式)提升到 85% (平台训练大模型) 。 本文基于我们与业务合作的经验,将分享如何在大模型平台上实现业务效果指标提升。我们将以大模型平台上从训练到推理部署的全链路流程为基础,提供优化思路,最终达成业务效果指标的提升。这些流程包括大模型选择、数据准备、大模型训练、效果评估和推理部署。 我们期望更多的业务方能与大模型平台合作,以实现业务效果的提升。 二、大模型如何帮助业务提升效果 大模型应用场景 大语言模型是一种基于深度学习算法的人工智能技术,可以模拟人类的语言行为,并能够从大量的文本数据中学习到语言的特征和规律。其应用场景非常广泛,以下是一些主要的应用场景: 自然语言处理:例如文本分类、情感分析、机器翻译等,这些应用可以帮助人们更好地理解和处理不同的语言文本,提高...

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JDK是 Java 语言的软件开发工具包,主要用于移动设备、嵌入式设备上的java应用程序。JDK是整个java开发的核心,它包含了JAVA的运行环境(JVM+Java系统类库)和JAVA工具。

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Sublime Text具有漂亮的用户界面和强大的功能,例如代码缩略图,Python的插件,代码段等。还可自定义键绑定,菜单和工具栏。Sublime Text 的主要功能包括:拼写检查,书签,完整的 Python API , Goto 功能,即时项目切换,多选择,多窗口等等。Sublime Text 是一个跨平台的编辑器,同时支持Windows、Linux、Mac OS X等操作系统。