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搜索[换脸甄别],共4856篇文章
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Grok 4 VS Claude 4 :打架(脸)打到没额度了

前天晚上开始了Grok 4 的尝鲜之旅,一开始还是挺有神奇感的Grok4来了,基于人工智能的业务系统离我们还有多远?,笔者打算趁势把架构管理做到这个业务系统中,未来再加上战略拆解,试试人工智能基于真实业务系统进行架构设计的协同方式,不过,笔者虽然很清楚企业架构的完整操作过程,但是,转移给业务系统,建立合理的讨论方式、数据采集方式,还是需要探索性前进的,所以,笔者打算跟人工智能一点一点试着完善整个机制。

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人脸照标价10元:你的脸,可能正被“贱卖”

随着AI和大数据的发展,人脸信息成为越来越重要的个人信息。无论是移动支付还是安防准入等场景都需要人脸来进行识别,因此人脸已成为现代装社会人们最重要的个人信息之一。不过据央视报道,有记者发现这类人脸照片竟在网上被公开兜售且售价很低。 据报道,记者在互联网平台“转转”上搜索“人脸数据集”等信息后便立刻弹出了这样一件商品,商品名为“人脸相关算法训练数据集”,标价10元。据介绍,这个数据集包含5000多张人脸照片,甚至还包括有一个人不同表情的脸部照片。 记者通过平台与销售者取得联系,销售者表示这些照片尚未经过授权,他也坦言经过授权的个人照片肯定不是这个价了。同时记者还在贴吧中发现有卖家在公然兜售人脸数据,记者尝试联系到一位卖家后得到了更为详细的价格信息:不带身份证的高清大头照五毛钱一张,姓名、身份证照片、银行卡和手机号都有的四要素齐全的照片四

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一脸懵逼搭建Zookeeper分布式集群

1:首先将http://zookeeper.apache.org/ 下载好的zookeeper-3.4.5.tar.gz上传到三台虚拟机上,之前博客搭建好的(安装Zookeeper之前记得安装好你的jdk哦)。 2:然后对zookeeper-3.4.5.tar.gz进行解压缩操作: [hadoop@master ~]$ tar -zxvf zookeeper-3.4.5.tar.gz 3:然后进入cond目录(将zoo_sample.cfg修改为zoo.cfg): mv修改名称或者cp一个,老的作为样本: 4:然后打开zoo.cfg文件: 修改一些配置: tickTime=2000 心跳间隔initLimit=10 初始容忍的心跳数syncLimit=5 等待最大容忍的心跳数dataDir=/tmp/zookeeper 本地保存数据的目录,tmp存放的临时数据,可以修改为自己的目录;clientPort=2181 客户端默认端口号 如果有需要,我感觉加上日志很有必要,如果出错了,还有地方可以去查找: dataLogDir=/home/hadoop/zookeeper/log 修改后的如下所示(红色圈起来的是修改的): server.1=master:2888:3888 (主机名, 心跳端口、数据端口) server.2=slave1:2888:3888 server.3=slave2:2888:3888 5:由于需要事先创建好data目录,所以现在创建data目录: 然后在data目录创建一个文件myid,里面写一个1,如下所示: 5:然后将修改好的复制到slaver1和slaver2上面 然后分别将slaver1和slaver2的myid修改为2和3,如下所示: 6:至此Zookeeper搭建结束,下面开始启动Zookeeper,分别启动: 如果你不想切换到Zookeeper目录启动,可以配置环境变量: vi /etc/profile(修改文件) export ZOOKEEPER_HOME=/home/hadoop/zookeeper export PATH=$PATH:$ZOOKEEPER_HOME/bin 重新编译文件: source /etc/profile 注意:3台zookeeper都需要修改 少于三台不会正常工作的,可以通过命令查询状态: 7:接下来启动slaver1和slaver2的服务: 三台机器启动完成以后,可以查看其状态,开始报这个错,就是启动不了Zookeeper,然后百度呗,百度很多方法,还存在版本问题,新生事物永远在争议中成长,name百度的也没帮助我解决,最后重启三台机器,问题解决: 1 JMX enabled by default 2 Using config: /home/hadoop/zookeeper-3.4.5/bin/../conf/zoo.cfg 3 Error contacting service. It is probably not running. 上面的是master节点的,下面的是slaver1节点和slaver2节点的(对于出现这个启动不了的问题,我是这样想的,如果百度的方法不行,就重启一下, 重启以后我开始启动master节点的,然后查看状态,肯定没启动起来,正常,查看一下进程jps, 然后启动slaver1节点的,然后查看状态,肯定没启动起来,正常,查看一下进程jps, 然后启动slaver2节点的,然后查看状态,肯定启动起来,正常,查看一下进程jps,正常, 如果没启动起来,估计问题不好弄了都,我的就解决到这里吧!): 8:至此,Zookerper集群就启动起来了,然后就可以通过java的api往里面写数据,注入分布式应用让Zookerper协调的数据,或者使用命令行的客户端zkCli.sh模式,zkCli.sh连到集群上面去访问数据,可以用来做测试(不带参数连接到本节点上面去): Connecting to localhost:21812017-10-11 02:39:39,035 [myid:] - INFO [main:Environment@100] - Client environment:zookeeper.version=3.4.5-1392090, built on 09/30/2012 17:52 GMT2017-10-11 02:39:39,040 [myid:] - INFO [main:Environment@100] - Client environment:host.name=slaver22017-10-11 02:39:39,040 [myid:] - INFO [main:Environment@100] - Client environment:java.version=1.7.0_652017-10-11 02:39:39,040 [myid:] - INFO [main:Environment@100] - Client environment:java.vendor=Oracle Corporation2017-10-11 02:39:39,040 [myid:] - INFO [main:Environment@100] - Client environment:java.home=/home/hadoop/jdk1.7.0_65/jre2017-10-11 02:39:39,040 [myid:] - INFO [main:Environment@100] - Client environment:java.class.path=/home/hadoop/zookeeper-3.4.5/bin/../build/classes:/home/hadoop/zookeeper-3.4.5/bin/../build/lib/*.jar:/home/hadoop/zookeeper-3.4.5/bin/../lib/slf4j-log4j12-1.6.1.jar:/home/hadoop/zookeeper-3.4.5/bin/../lib/slf4j-api-1.6.1.jar:/home/hadoop/zookeeper-3.4.5/bin/../lib/netty-3.2.2.Final.jar:/home/hadoop/zookeeper-3.4.5/bin/../lib/log4j-1.2.15.jar:/home/hadoop/zookeeper-3.4.5/bin/../lib/jline-0.9.94.jar:/home/hadoop/zookeeper-3.4.5/bin/../zookeeper-3.4.5.jar:/home/hadoop/zookeeper-3.4.5/bin/../src/java/lib/*.jar:/home/hadoop/zookeeper-3.4.5/bin/../conf:2017-10-11 02:39:39,041 [myid:] - INFO [main:Environment@100] - Client environment:java.library.path=/usr/java/packages/lib/i386:/lib:/usr/lib2017-10-11 02:39:39,041 [myid:] - INFO [main:Environment@100] - Client environment:java.io.tmpdir=/tmp2017-10-11 02:39:39,041 [myid:] - INFO [main:Environment@100] - Client environment:java.compiler=<NA>2017-10-11 02:39:39,044 [myid:] - INFO [main:Environment@100] - Client environment:os.name=Linux2017-10-11 02:39:39,044 [myid:] - INFO [main:Environment@100] - Client environment:os.arch=i3862017-10-11 02:39:39,044 [myid:] - INFO [main:Environment@100] - Client environment:os.version=2.6.32-358.el6.i6862017-10-11 02:39:39,044 [myid:] - INFO [main:Environment@100] - Client environment:user.name=hadoop2017-10-11 02:39:39,045 [myid:] - INFO [main:Environment@100] - Client environment:user.home=/home/hadoop2017-10-11 02:39:39,046 [myid:] - INFO [main:Environment@100] - Client environment:user.dir=/home/hadoop/zookeeper-3.4.5/bin2017-10-11 02:39:39,047 [myid:] - INFO [main:ZooKeeper@438] - Initiating client connection, connectString=localhost:2181 sessionTimeout=30000 watcher=org.apache.zookeeper.ZooKeeperMain$MyWatcher@1a685aeWelcome to ZooKeeper!2017-10-11 02:39:39,096 [myid:] - INFO [main-SendThread(localhost:2181):ClientCnxn$SendThread@966] - Opening socket connection to server localhost/0:0:0:0:0:0:0:1:2181. Will not attempt to authenticate using SASL (unknown error)JLine support is enabled2017-10-11 02:39:39,111 [myid:] - INFO [main-SendThread(localhost:2181):ClientCnxn$SendThread@849] - Socket connection established to localhost/0:0:0:0:0:0:0:1:2181, initiating session2017-10-11 02:39:39,241 [myid:] - INFO [main-SendThread(localhost:2181):ClientCnxn$SendThread@1207] - Session establishment complete on server localhost/0:0:0:0:0:0:0:1:2181, sessionid = 0x35f0ac132690000, negotiated timeout = 30000WATCHER::WatchedEvent state:SyncConnected type:None path:null[zk: localhost:2181(CONNECTED) 0] 连接到本节点的2181端口之后向集群里面写任何数据,在另外两个节点都可以看到(Zookerper管理客户所存放的数据采用的是类似于文件树的结构): 在其他节点也可以看到的: 9:ssh远程开启Zookeeper服务: [root@master bin]# ssh slaver2 "source /etc/profile;/home/hadoop/soft/zookeeper-3.4.5/bin/zkServer.sh start" 10:Zookeeper启动自动化脚本: #export a=1 定义的变量,会对自己所在的sheel进程及其子进程生效。 #a=1 定义的变量,只对自己所在的sheel进行生效。 #在script.sh中定义的变量,在当前登陆的sheel进行中,source script.sh时,脚本中定义的变量也会进入当前登陆的进程 #!/bin/bash echo "start zkServer..." for i in 1 2 3 do ssh slaver$i "source /etc/profile;/home/hadoop/soft/zookeeper-3.4.5/bin/zkServer.sh start" done 个人配置自动化脚本执行的操作步骤: 首先在我个人喜欢的目录下面/home/hadoop目录下面创建一个叫做脚本的文件夹,script,然后将自动化脚本拷贝到新建的startzk.sh文件中,然后配置环境变量: export JAVA_HOME=/home/hadoop/soft/jdk1.7.0_65 export ZOOKEEPER_HOME=/home/hadoop/soft/zookeeper-3.4.5 #自动化脚本的目录 export SCRIPT=/home/hadoop/script #添加到全局环境变量中即可。 export PATH=$PATH:$JAVA_HOME/bin:$ZOOKEEPER_HOME/bin:$SCRIPT 然后在任意目录,执行startzk.sh就可以启动三台Zookeeper了。 待续.....

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在智能监控领域 特征识别正在追赶“刷脸”技术

2017年智能监控系统,不仅对视频进行“存储”,并提取分析特征,进而形成结构化的可检索数据。视频的处理分析全部由系统自动进行,并智能提取相关特征信息,如车辆颜色、车牌号、车型,以及行人的年龄、性别和衣服颜色等。 “视频特征提取分析技术的最大优势就是帮助公安民警在海量的视频数据中,迅速找到最有用的信息。比如,如果民警知道犯罪嫌疑人是一名40岁左右的中年男子,那么只要把‘40岁’、‘中年’、‘男’这几个特征输入系统,该技术就会把符合特征的视频片段全都检索出来,极大的提高效率和准确率。“海信工程师介绍说。 当前视频监控系统能对画面中的行人和其属性进行结构化,让机器能识别人的一些基本属性如性别、年龄、衣服颜色、衣服类型等等,如果从视频图像从目标正面抓拍的话,也能识别到脸部一些具体的特征,如有没有戴口罩、眼镜、胡子类型等。但这种信息的采集与人脸识别是不同的,这是一种短效、对分辨率要求不高时得到信息的一种途径。无独有偶,在国外也有不少专家提出在今天绝大多数普通安防摄像机无法满足人脸识别分辨率的条件下,似乎特征识别会比人脸识别在抓获犯罪分子来得更加方便。特征识别可以在摄像机无法抓拍到人脸的情况下,调动摄像机继续跟踪相应特征的人(系统设置为感兴趣对象),据外媒称这种方法让一些恐怖袭击捉捕变得简单。当然这里有个大前提便是攻击者在攻击后保持着相同的衣服。所以特征识别真的可以取代人脸识别吗?这里也有两个特征必须强调的,一是特征识别提供相比人脸识别更多的“假”情报;二是当人的特征发生改变的时候,其工作效率会降低。所以特征识别更适用于案发现场短时间内的即时追踪,而不适用于长期追踪。当前更多的监控厂商将其作为人脸识别的重要补充手段,能够帮助人们在广泛的摄像机网络中追踪一个人,挖掘出更多嫌疑犯的特征。据外媒表示,虽然当前特征识别看上去仍有漏洞,但随着人工智能与深度学习的发展,未来智能识别将成为智能摄像机的标配。具介绍,当前国外许多研发机构已经开始着手步态识别,并通过3D深度传感器来提升步态识别的准确率。基于此,我们也有理由相信,未来特征识别并不会落后于人脸识别那么多,也让更多警务人员的侦察手段更加科技化。 本文转自d1net(转载)

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IDC预言被打脸 2016年WP系统将超越iOS?

随着时间的推移,IDC已经成为整个移动行业市场分析预测的领导者。即使是著名的市场预测分析机构,但是他们也做过糟糕的预测。 图为 2012年IDC的预测 早在2012年,IDC预测在2016年微软Windows Phone系统的市场份额将会超越苹果iOS。这是一个看似非常大胆的预测,因为当时Windows Phone当时的市场份额只有5.2%,而当时iOS市场份额超过19%;此外,还预测Android的份额将从61%下降到53%。 但事实避开了这个预言,最新的数据显示,Android的市场份额高达接近83%,苹果的市场份额为14%左右,而Windows Phone只有区区的2.6%,正好是2012年市场份额的一半。 现在看来,即使是著名的预测机构,也不能随便的下结论。 本文转自d1net(转载)

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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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WebStorm 是jetbrains公司旗下一款JavaScript 开发工具。目前已经被广大中国JS开发者誉为“Web前端开发神器”、“最强大的HTML5编辑器”、“最智能的JavaScript IDE”等。与IntelliJ IDEA同源,继承了IntelliJ IDEA强大的JS部分的功能。

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