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[雪峰磁针石博客]人脸识别工具:face_recognition

简介 face_recognition使用世界上最简单的人脸识别工具,在Python或命令行中识别和操作人脸。 使用dlib最先进的人脸识别技术构建而成,并具有深度学习功能。 该模型在Labeled Faces in the Wild基准中的准确率为99.38%。 另外还提供了face_recognition命令行工具! 快速入门 本节我们基于ubuntu16.04,python3,使用如下图片: image.png 快速入门 face_recognition import face_recognition image = face_recognition.load_image_file("test0.jpg") face_locations = face_recognition.face_locations(image,model="cnn") print(face_locations) 执行结果: $ python3 quick.py [(203, 391, 447, 147)] model选择模型,默认为hog,该模式很多图片是无法识别的,为此一般用采用更精确但是速度更慢的cnn...

干货解析|深度学习文本分类在支付宝投诉文本模型上的应用

小蚂蚁说: 随着深度学习的快速发展,以及在图像、语音领域取得的不错成果,基于深度学习的自然语言处理技术也日益受到人们的关注。计算机是怎么理解人类的语言的呢? 传统机器学习的应用,常常是利用上述人工总结的文本特征,但往往会遇到一些问题。比如“猫”和“咪”这两词语的语义很接近(即近义词),但计算机并不能真正的在词语语义层面理解,只是把他们当作了两个不同的词语。再比如“小狗”和“小猫”是很相关的两个词语,也不能被很好的理解和刻画。 本文主要介绍了深度学习中的文本分类任务,以及一些应用于文本分类的深度学习模型。文本分类是自然语言处理领域最经典的场景之一,试图推断出给定的文本(句子、文档等)的标签或标签集合。通过这些技术,计算机能够更好地理解人类的语言。 针对支付宝投诉欺诈场景,蚂蚁金服人工智能团队设计了多个文本深度学习模型。包括双向GRU,Cap

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Rocky Linux

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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。

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