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25 行 Python 代码实现人脸检测——OpenCV 技术教程

OpenCV OpenCV 是最流行的计算机视觉库,原本用 C 和 C++ 开发,现在也支持 Python。 它使用机器学习算法在图像中搜索人的面部。对于人脸这么复杂的东西,并没有一个简单的检测能对是否存在人脸下结论,而需要成千上万的特征匹配。算法把人脸识别任务分解成数千个小任务,每个都不难处理。这些任务也被称为分类器。 对于类似于人脸的对象,你或许需要不少于 6000 个分类器,每一个都需要成功匹配(当然,有容错率),才能检测出人脸。但这有一个问题:对于人脸识别,算法从左上角开始计算一个个数据块,不停问“这是张脸吗”。每个数据块有超过 6000 个检测,加起来的计算量会达到数百万级别,计算机很可能会让你等得花儿都谢了。 OpenCV 使用cascades 来避免这种情况。Cascade 是什么?最佳答案已经在字典里了:一条瀑布或者连续

126篇殿堂级深度学习论文分类整理 从入门到应用 | 干货

如果你有非常大的决心从事深度学习,又不想在这一行打酱油,那么研读大牛论文将是不可避免的一步。而作为新人,你的第一个问题或许是:“论文那么多,从哪一篇读起?” 本文将试图解决这个问题——文章标题本来是:“从入门到绝望,无止境的深度学习论文”。请诸位备好道具,开启头悬梁锥刺股的学霸姿势。 开个玩笑。 但对非科班出身的开发者而言,读论文的确可以成为一件很痛苦的事。但好消息来了——为避免初学者陷入迷途苦海,昵称为 songrotek 的学霸在 GitHub 发布了他整理的深度学习路线图,分门别类梳理了新入门者最需要学习的 DL 论文,又按重要程度给每篇论文打上星星。 截至目前,这份 DL 论文路线图已在 GitHub 收获了近万颗星星好评,人气极高。雷锋网(公众号:雷锋网)感到非常有必要对大家进行介绍。 闲话少说,该路线图根据以下四项原则而组织: 从

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马里奥是站在游戏界顶峰的超人气多面角色。马里奥靠吃蘑菇成长,特征是大鼻子、头戴帽子、身穿背带裤,还留着胡子。与他的双胞胎兄弟路易基一起,长年担任任天堂的招牌角色。

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Tomcat是Apache 软件基金会(Apache Software Foundation)的Jakarta 项目中的一个核心项目,由Apache、Sun 和其他一些公司及个人共同开发而成。因为Tomcat 技术先进、性能稳定,而且免费,因而深受Java 爱好者的喜爱并得到了部分软件开发商的认可,成为目前比较流行的Web 应用服务器。

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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。