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搜索[人脸核身]，共7669篇文章

鸿蒙轻内核M核源码分析：中断Hwi

本文分享自华为云社区《鸿蒙轻内核M核源码分析系列五中断Hwi》，原文作者：zhushy。本文，我们讲述一下中断，会给读者介绍中断的概念，鸿蒙轻内核的中断模块的源代码。

2021-06-03

从100w核到450w核：字节跳动超大规模云原生离线训练实践

基于云原生训练的 2.0 架构，字节跳动离线训练的作业规模从 2020 年至 2022 年，实现了从 150 万核到 400 万核的突破，并且与 Flink 、 Spark 一起成为公司离线 YARN

2022-12-29

人脸识别技术

人脸识别技术（一） —— 基于CoreImage实现对静止图片中人脸的识别人脸识别技术（二） —— 基于CoreImage实现视频中人脸的识别人脸识别技术（三） —— 基于AVFoundation

2018-08-17

ios 人脸检测

{ [[picker parentViewController] dismissModalViewControllerAnimated:YES]; } 本文转自博客园知识天地的博客，原文链接：ios 人脸检测

2017-12-03

人脸识别实践

一点区分对于大部分人来说，区分人脸检测和人脸识别完全不是问题。但是网上有很多教程有意无意地把人脸检测说成是人脸识别，误导群众，造成一些人认为二者是相同的。

2017-04-16

海量人脸信息已被搜集：315 晚会曝光人脸识别乱象

揭秘了多个企业对于非法用户人脸数据的漠视甚至商家已经把你的 “脸”偷偷贩卖，主要涉及的企业包括科勒卫浴、宝马、MaxMara 商店等。

2021-03-15

Tilera吴晓东：2013年要做成三百多个核

本文讲的是 Tilera吴晓东：2013年要做成三百多个核，每一次的改变都意味着新的机会，云计算改变了IT交付模式，同时也为许多新兴的企业带来了机会。

2017-09-03

上周，我们报道了NVIDIA布局汽车、人工智能等方面的消息，近日又有新“玩意儿”到啦！新Tegra处理器。新一代Tegra处理器代号“Xavier”，会配备多达八个NVIDIA自主设计的64位ARM CPU核心，同时搭配512个CUDA GPU核心，架构基于Volta，2018年才会登场。事实上，这颗Xavier现在还完全停留在纸面上，预计2017年第四季度才会流片采样，发布至少得到2018年底或者2019年初，然后再隔一段时间才能看到实际产品。 Xavier会采用台积电16nm FinFET+工艺制造，集成多达70亿个晶体管，基本上和桌面显卡核心GP104一样了，那就意味着核心面积将至少接近300平方毫米! 尽管如此，NVIDIA宣称它的功耗只有20W。另外，它还会集成新的计算视觉加速器、双8K HDR视频处理器，可硬件编解码8K视频。 NVIDIA将其定义为人工智能超级计算机SoC，还是面向汽车、人工智能领域。本文作者：云中子来源：51CTO

2017-08-01

从生命到心智的具身化：具身认知的整体性解读（1-2）

A Holistic Reading of Grounded Cognition: Embodiment fromLife to Mind

2026-07-27

实时人脸检测

因此，它非常适合使用摄像头的实时人脸识别。要创建完整的人脸识别项目，我们必须完成3个阶段： 1）人脸检测和数据收集； 2）训练识别器； 3）人脸识别。

2018-03-12

Android FeceDetector(人脸识别)

FectDetector 人脸的检测方法是用双眼来检测人脸的位置，也就是说无法检测到嘴、侧脸等，双眼必须同时可见，并且眼镜会影响检测的效果。

2017-11-01

HR系统+人脸识别

近期一直在写一套HR系统，这套HR系统和人脸识别相结合。全然杜绝取代刷卡的情况产生。系统的灵活性比較强，开发简洁高速。

2017-10-11

Android人脸检测介绍

只要有一张包含了人脸信息的图片，你就可以收集每一张图片上的人脸信息，例如人脸的位置、是否微笑、睁眼或者闭眼和他们具体的面部特征。

2017-08-02

OpenCV + Python 人脸检测

必备知识 Haar-like opencv api 读取图片灰度转换画图显示图像获取人脸识别训练数据探测人脸处理人脸探测的结果实例图片素材人脸检测代码人脸检测结果总结下午的时候，

2016-09-04

人脸表情分类与识别：opencv人脸检测+Keras情绪分类

本次讲述的表情分类是识别的分析流程分为： 1、加载pre-model网络与权重； 2、利用opencv的函数进行简单的人脸检测； 3、抠出人脸的图并灰化； 4、表情分类器检测 .

2018-03-25

每日一博 | 从 100w 核到 450w 核：字节跳动超大规模云原生离线训练实践

2022-12-31

北京人形发布具身天工 3.0

北京人形机器人创新中心正式发布新一代通用机器人平台具身天工3.0。

2026-02-10

身未动心已远，AI带你流浪地球

摘要：我们提供了一键运行的notebook AI作画 Dreambooth 生成自定义主体，可以在ModelArts平台上调试开发自己的文生图模型。本文分享自华为云社区《DreamBooth+LoRA微调生成主体》，作者：杜甫盖房子。 DreamBooth+LoRA微调生成主体文生图风靡一时，但预训练的文生图模型无法控制生成特定的主体。DreamBooth提供了一种方法，只需要特定主体的几张图就可以微调文生图模型，生成包含特定主体的图片。例如，提供如下主体图片，给定主体名称为biu model：微调文生图模型后，使用"biu model in the garden"作为prompt推理，将生成包含该主体的图片：我们提供了一键运行的notebookAI作画 Dreambooth 生成自定义主体，可以在ModelArts平台上调试开发自己的文生图模型。此外，我们还提供了零代码运行的WorkflowDreamBooth自定义生成主体，可以通过简单的可视化配置完成模型训练、AI应用打包、在线推理服务部署等全流程，无需任何开发即可玩转个性化文生图模型微调。 DreamBooth DreamBooth是一种生成个性化文生图模型的方法，用户可以给定3~5张某个主体的图像及该主体的名称，微调文生图模型（本案例使用的是Stable Diffusion v1-4），微调后的模型可以使用主体名称作为prompt，生成对应主体的图像，如图：图源：DreamBooth: Fine Tuning Text-to-Image Diffusion Models for Subject-Driven Generation DreamBooth想要将定义的主体名称与特定主体绑定，同时保留主体对应类别的细节特征。因此，在构建主体名称时可以加入大类别名，如主体是一只可爱的小猫，则主体名称可以定义为"a [V] cat"，其中大类名"cat"可以保留大类特征，[V]作为稀有标识符，可以避免主体受通用词组先验知识的影响。为了减少微调导致的语义漂移，以及保持扩散模型生成内容的多样性，DreamBooth引入了prior preservation loss，利用大类的先验知识生成与训练主体相同大类的不同实例对模型进行监督：图源：DreamBooth: Fine Tuning Text-to-Image Diffusion Models for Subject-Driven Generation LoRA Low-Rank Adaptation of Large Language Models (LoRA) 是一种训练方法，可以在消耗较少内存的同时加速大模型的训练。大模型通常具有很多参数，直接微调大模型将是一个缓慢而昂贵的过程。在Intrinsic Dimensionality Explains the Effectiveness of Language Model Fine-Tuning中提出一个洞见：预训练语言模型微调后，权重矩阵中表征特征的部分其实是很低秩的。作者受此启发，认为模型微调时，更新的权重表征特征的部分应该也是低秩的，即在模型微调时，权重可以表示为:W=W0+ΔWW=W0+ΔW，其中，W0W0为不更新的预训练权重矩阵，ΔWΔW为实际更新的、可以进行低秩分解的权重矩阵，如图，蓝色部分为不更新的预训练权重，橙色部分为分解为两个低秩矩阵的微调权重：图源：LoRA: Low-Rank Adaptation of Large Language Models LoRA有几个显而易见的优势: 预训练权重保持不变，因此模型不容易发生灾难性的遗忘；秩分解矩阵的参数明显少于原始模型，微调部分的权重更小，易于移植；预训练模型可以共享，不同的任务只需要提供很小的LoRA模块，可以高效的切换任务，显著降低存储需求；微调成本大幅降；在推理时可以将橙色部分与蓝色部分合并，不会引入额外的推理时延。案例我们提供了两种形式的案例：一键运行的notebookAI作画 Dreambooth 生成自定义主体和零代码运行的WorkflowDreamBooth自定义生成主体。 notebook使用上灵活程度更高，适合有一定代码能力的朋友玩一下。Workflow封装程度更高，提供了详细的使用文档，同时包含了AI应用等节点，不需要写任何代码也可以生成自己的模型并在线测试。点击关注，第一时间了解华为云新鲜技术~

2023-06-05

区块链轻节点：“身”轻，责任重

本文分享自华为云社区《区块链轻节点：“身”轻，责任重》，原文作者：皮皮爱吃虾。点击关注，第一时间了解华为云新鲜技术~

2021-01-14

一不留神，“双冠王”加身！

俗话说，机会总是留给有准备的人。这不，最近戴尔存储业务就传来了捷报。 IDC数据显示，在2015年互联网行业关键业务外部存储细分领域，戴尔一骑绝尘，业绩是第二名的3倍多。此外，IDC最新发布的2016年第一季度全球外部磁盘存储市场季度跟踪报告显示，戴尔外部磁盘存储器（External Disk Storage）全球出货量占据10.5%的市场份额，位居第一。自2014年Q4开始，戴尔外部磁盘存储器已经6个季度出货位居前三。 “外部存储市场冠军”、“互联网行业关键业务外部存储市场冠军”，这样的成绩值得任何一家存储厂商骄傲。我认为，这两个头衔有着很高的含金量，一个是总体市场，一个是当前最具潜力的细分市场，这两个出货量冠军足以证明当前戴尔存储的受欢迎程度。黑格尔曾说，“存在即合理”。戴尔存储能够取得双料冠军，自然有其原因所在。在我看来，左右成功的因素有很多，但归结起来无外乎有两个：一个是外因，一个是内因。就戴尔存储的成绩而言，一方面得益于有利的市场形势，另一方面要归功于戴尔存储近年来的不断修炼，这两者缺一不可。外因存储市场被强力拉动在我们所处的互联网时代，什么最热？不要跟我说创业和搞自媒体。从技术趋势来看，最热的莫过于“云大物移”，即云计算、大数据、物联网和移动互联。这些新兴的趋势有着一个共性，那就是不断膨胀的数据，数据的极速增长有力的拉动了存储设备的需求。先看云计算。Gartner数据显示，2015年全球公有云服务市场规模约为1750亿美元，2016年全球公共云服务市场规模有望达到2040亿美元；其中发展最为迅速的是IaaS，2016年有望增长38.4%——公有云市场发展迅猛，催生了大量云数据中心，将大量数据集中，不仅包括企业数据，还有海量的消费者数字内容，对于存储市场来说，公有云的发展无疑是一支强心剂。再来看大数据。随着人类的生产生活逐渐数字化，数据量正在呈几何级数增长。以中国当前大热的电子病历和智慧城市为例，中国某一线城市的健康档案数据每年可以达到5PB，某一线城市智慧城市数据每季度就可达到200PB；在科研方面，1立方毫米的电子显微图像数据可达1PB，所有中国公民的基因测序数据将超过1000EB…海量的数据要放在哪？当然是存储。物联网、移动互联自不用提，在一个万物互联的时代，人与人、物与物、人与物的互联正在变得更加紧密。据Gartner预测，保守估计2016年全球可连网设备将达到64亿件，而到2020年将会上升到210亿件，这让全球存储容量将从 2011 年的 329EB 显著增加到 2016 年的 4.1ZB。因此，我们常说，数据就像金矿，数据的价值并不仅仅在于能够通过分析手段从中获取洞察和决策，它的附加影响有很多，其中之一就是让存储的角色变得更为重要，极大的拉动了存储市场的发展。除了“云大物移”，互联网行业关键业务的延伸也是推动存储市场的一个重要因素。在传统意义上，我们认为企业的关键应用无外乎有那么几个，数据库、ERP、CRM、OLTP等等。但是，从实际情况来看，互联网行业越来越注重服务水平，包括响应速度、稳定性等，进而互联网服务平台正在逐渐成为新的关键业务，这让越来越多的互联网企业选择企业级存储、闪存等产品来提升服务平台的可靠性并突破性能瓶颈。总结一下，新的技术趋势和市场需求赋予存储市场更大的活力，也给存储厂商带来了更多的机遇。不过，但对于各个玩家来说，市场所提供的机会是均等的，“成龙成虫”所依靠的还是自身的修为。内因打铁还需自身硬外因固不可少，内因则更为重要。我认为，戴尔存储能够获得总体市场和互联网关键应用的双料出货冠军，其根本还是在于戴尔存储本身对用户有着足够的吸引力。至于戴尔存储的优势，申斯基在之前的文章中已经反复提及过。本着“重要的事情说三遍”的原则，我们不妨再来重温一下： 1 戴尔存储有着齐全的产品线以SC系列闪存存储为例，包括智能入门解决方案SCv2000、适合中型部署的SC4000、具有更大容量和更高灵活性的SC8000、适合最大型存储环境的旗舰级产品SC9000，从入门级、中端到高端旗舰型产品，能够覆盖各种客户及应用类型，是一条非常完善齐全的闪存产品线。除SC系列之外，戴尔存储还有着PS、PowerVault等产品系列，结合SC系列，戴尔存储全面覆盖了NAS、DAS、备份和恢复、SAN、软件定义存储等多种类型，其产品丰富度在诸多存储提供商中首屈一指。 2 戴尔存储有着业内一流的性价比在企业级闪存方面，戴尔一开始就打出了“颠覆闪存经济性”的口号——凭借优化型SSD（读密集型、写密集型、高级读密集型），结合流动数据架构以及自动分层技术、精简配置、重复数据删除、数据压缩等高级功能，戴尔一再拉低全闪存阵列的门槛，相继将每GB价格拉低到1.66美金、65美分。随着全新的Dell Storage Center Operating System 7(SCOS 7) 的发布，戴尔再度刷新了全闪存阵列的价格纪录——SC系列全闪存层低于0.45美金/GB、磁盘层低于0.1美金/GB。 3 戴尔存储有着完善的服务和保障计划戴尔为客户提供了性能分析与收集工具包DPACK，这是一个强大的分析主机端性能信息的工具，能够帮助客户理解工作负载的性能，也可协助进行存储解决方案的规划和选型；同时能够生成专业报告，让客户更好的了解自己的环境，做出明智的业务决策。此外，针对SC系列存储，戴尔还推出了“60天内不满意即退货”的存储保障计划，即客户和戴尔签署相关合作协议后，有60天的试用期，客户可以部署、上线、使用，戴尔将在此过程中和客户进行实时的沟通，如果客户不满意，可以无条件退货。据了解，企业选择IT基础架构通常需要考量几项关键因素：和自身业务的匹配度、解决方案完整度、可靠性、价格、服务和保障等。综合来看，从产品、服务到保障，戴尔存储为用户提供了一套完整的解决方案，同时提供了极具吸引力的价格，如果您是一个IT采购者，面对这样的存储解决方案，是不是也会仔细来评估一下呢？加分项戴尔存储更懂客户什么样的产品才会在市场上获得成功？申斯基认为，让产品成功的因素有很多，或许因为价格、或许因为功能、或许因为外观或者设计，但归根结底，决定产品成功与否的原则只有一个——对客户需求的把控。举个例子。iPhone是全球最受欢迎的智能手机，没有之一。为何？外观、性能、应用、稳定性、安全性…以及“面子”，iPhone提供了独一无二的用户体验——很多人认为，iPhone的成功之道在于“教育”用户，但申斯基认为，iPhone的成功在于挖掘和激发出了用户的潜在需求，为用户需求给出了最佳方案。戴尔能够打造出“最受欢迎的存储”，其根本原因也在于懂客户、能够抓住客户需求，进而将需求反映在产品和服务之上。戴尔存储的独特产品设计、产品丰富度、高性价比以及完善的服务和保障，其实都是在努力符合客户需求，为客户提供更加“贴合”的解决方案。例如，针对中国客户的需求，戴尔专门定制了SC4020中端存储，首度将全闪存阵列价格拉到25K美金以下，获得了大量中国客户的青睐。同时，戴尔SC全线产品已经全部实现国产，供应链更加贴近中国客户，提供更有效率的货期保障。戴尔存储也很懂行业，而行业客户也一度给予了戴尔存储高度评价。再举个例子。从2003年至今，苏州大学附属儿童医院所有的IT硬件设备都选择了戴尔。“十几年合作下来，无论是从技术创新还是服务理念，戴尔都给了医院很大支持。”该医院信息化负责人坦言：“戴尔对医疗行业非常了解，可以根据医院的实际情况及业务需求制定出量身定制方案，特别是戴尔的分层存储技术在新院IT基础架构建设过程中起到了非常重要的作用。” 据申斯基了解，类似苏州大学附属儿童医院这样，采用一整套戴尔IT解决方案的客户并不在少数，涵盖互联网、医疗、教育等多个行业，这是戴尔多年来深挖客户需求的结果。综上所述，有了“外因”、“内因”和“加分项”，戴尔存储能够成为“最受欢迎的存储”，也就不足为奇了，你说是不是这个理呢？ ====================================分割线================================ 本文转自d1net（转载）

2017-07-03

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腾讯云软件源

为解决软件依赖安装时官方源访问速度慢的问题，腾讯云为一些软件搭建了缓存服务。您可以通过使用腾讯云软件源站来提升依赖包的安装速度。为了方便用户自由搭建服务架构，目前腾讯云软件源站支持公网访问和内网访问。

Spring

Spring框架（Spring Framework）是由Rod Johnson于2002年提出的开源Java企业级应用框架，旨在通过使用JavaBean替代传统EJB实现方式降低企业级编程开发的复杂性。该框架基于简单性、可测试性和松耦合性设计理念，提供核心容器、应用上下文、数据访问集成等模块，支持整合Hibernate、Struts等第三方框架，其适用范围不仅限于服务器端开发，绝大多数Java应用均可从中受益。

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。

Sublime Text

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。