《微信公众平台开发最佳实践》——3.4　本章小结-低调大师

《微信公众平台开发最佳实践》——3.4　本章小结

2017-05-01 676

本节书摘来自华章出版社《微信公众平台开发最佳实践》一书中的第3章，第3.4节，作者：方倍工作室，更多章节内容可以访问云栖社区“华章计算机”公众号查看。

3.4　本章小结

本章介绍了微信公众平台的基础接口，包含接收用户消息、发送被动响应消息、接收事件推送消息等三部分，这些接口是所有公众账号都具备的基础能力，熟练地应用这些接口可以实现很多有趣、有价值的功能。比如图片消息中的人脸识别、地理位置消息中的导航功能，这些都将在后面的章节有介绍。

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《人脸识别原理及算法——动态人脸识别系统研究》目录—导读

内容提要人脸识别原理及算法——动态人脸识别系统研究本书系统介绍了人脸识别研究领域的研究状况以及作者在人脸识别领域的研究工作和研究成果，全书共分为3个部分。第1部分首先介绍了人脸识别的基础：计算机视觉和模式识别的原理，并介绍了20世纪70年代以来国内外人脸识别研究的研究动态和主要方法，以及国内外人脸识别研究的主要成果和用途。第2部分介绍了基于双属性图的人脸识别算法，该算法采用人脸特征检测、主成分分析方法、Gabor函数等建立了一个人脸特征识别和属性特征匹配的人脸识别方法，并结合人脸图像的局部特征和全局特征，能够有效地利用从三维到二维投影的人脸图像信息之间的关联性。第3部分介绍了动态场景下的人脸识别方法，该方法综合应用了人脸定位、人脸识别、视频处理等算法。本书的读者对象主要为研究模式识别的科技人员以及高等院校高年级的学生和研究生。读者通过阅读本书可以系统地学习人脸识别研究的方法，并掌握国内外相关技术的最新进展。 SUMMARY人脸识别原理及算法——动态人脸识别系统研究This book summarizes the progress in the face recognitio...

2017-05-02

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这是作者在 Medium 上介绍神经网络系列文章中的一篇，他在这里详细介绍了卷积神经网络。卷积神经网络在图像识别、视频识别、推荐系统以及自然语言处理中都有很广的应用。如果想浏览该系列文章，可点击阅读原文查看原文网址。跟神经网络一样，卷积神经网络由神经元构成，这些神经元带有可学习的权重和偏差（bias）。每个神经元接收若干输入，并对输入进行加权求和，然后通过一个激活功能将它们传递出去，再用一个输出作为反应。整个神经网络有一个损失函数，我们为神经网络开发的所有贴士和技巧，仍然适用于卷积神经网络。那么，卷积神经网络是怎么不同于神经网络的呢？卷积神经网络运行过量这是什么意思？ 1.一个 RGB 图像的例子（称它为『输入图像』）在神经网络中，输入是一个向量，但是在卷积神经网络中，输入是一个多通道图像（这个例子中的图像有 3 个通道）。卷积 2.用滤波器来卷积图像我们用了一个 5×3×5 的滤波器在整个图像上滑动，在滑动过程中，采集在滤波器与输入图像的块之间的点积。 3.看上去就是这样子对于采集到的每个点积来说，其结果都是一个标量。所以当我们用这个滤波器卷积一个完整的图像时会发生...

2017-05-02

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Rocky Linux

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。