人脸关键点标注工具_dlib实现脸部分割与人脸对齐

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参考资料 【Dlib】人脸检测、特征点检测、人脸对齐、人脸识别 深度学习与人脸识别之-脸部分割与校正 github项目FaceSegmentation http://dlib.net/face_alignment.py.html 知乎问答 关键点检测 首先获取模型,下载地址在这,我使用的是获取脸部68个关键点的 href="http://onwaier.com:7777/share/e9FOpQT…

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跨境企业如何从存量和增量角度实现获客增长——附思维导图

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01 增量VS存量 开篇之前,先说说企业的增量和存量吧。一般来说,企业的客户及其价值来源有两类:增量和存量。增量是公域引流,存量则是私域运营的结果。 增量是企业从公域和他域拉新,而存量则是基于企业对于现有私域客户运营后实现的转化和复购、推荐等,探索客户的终身价值LTV和社交价值,以此实现企业客户价值最大化,企业经营价值最大化。 在公域平台流量红利消失、社媒占据流量主动权的当下,企业的流量争夺战早已…

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十种常见排序算法

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1. 常见排序算法分类 十种常见排序算法一般分为以下几种: 1)非线性时间比较类排序:交换类排序(快速排序和冒泡排序)、插入类排序(简单插入排序和希尔排序)、选择类排序(简单选择排序和堆排序)、归并排序(二路归并排序和多路归并排序); 2)线性时间非比较类排序:计数排序、基数排序和桶排序。 总结: 1)在比较类排序中,归并排序最快,其次是快速排序和堆排序,两者不相伯仲,但是有一点需要注意,数据初始…

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堆和栈的区别

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1. 栈的特点是 :先进后出 容量小 速度快 适合存放小型数据 如基本数据类型和对象类型的引用 在栈中变量直接指向存放变量值的空间 对于对象引用则存放对象在堆中的内存地址 2..堆的特点和栈相反 : 先进先出 因此适合存放对象本身 3.. 对象引用访问对象的原理是 : 先通过该引用找到栈中的数据 即对象的地址 在通过该 地址访问对象 这就是为什么 对象 a=null; 调用a.方法(属性) 会引发…

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多播模式下的vxlan 实验

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多播模式下的vxlan 环境准备 实验过程 本博客是为了记录学习过程,所有结果仅仅是本实验的实验结果 环境准备 系统: [root@172-17-0-8 ~]# uname -a Linux 172-17-0-8 3.10.0-514.21.1.el7.x86_64 #1 SMP Thu May 25 17:04:51 UTC 2017 x86_64 x86_64 x86_64 GNU/Linux…

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从LM3S到LM4F TM4C ARM Cortex-M4 : grlib图形显示

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这里讲述的是在M4上实现基于图形固件库grlib的图形显示。硬件为 TM4C123G LaunchPad + EB-LM4F120-L35(Kentec 3.5” TFT LCD Touch Screen) (基于StellarisWare版本9453的固件,而不是全新的TivaWare_C_Series1.0。) 1,从TI.COM下载并安装StellarisWare固件库SW-LM3S-945…

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已解决:Pyqt5用QTdesigner设置背景图正常,Pycharm不能显示

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目录 一、Qtdesigner预览 二、.Pycharm显示 三、解决方案 (1)情况一:Pycharm不能显示图片 (2)情况二:Pycharm可以显示,打包后不显示 四、如何打包 本文为 本人原创 ,永不收费,中外网都找不到,作者是大四学生,py迷,欢迎大家指正! 一、Qtdesigner预览 二、.Pycharm显示 三、解决方案 (1)情况一:Pycharm不能显示图片 第一步,运行代码,…

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SpringBoot自动配置原理

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目录 一、父依赖 二、启动器(spring-boot-starter) 三、主启动类 @SpringBootApplication源码 @SpringBootConfiguration(源码) @EnableAutoConfiguration源码 ⚪核心配置文件 META-INF/spring.factories ⭐总结 四、主启动类的运行 1.SpringApplication 实例化 2.ru…

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自编码算法与稀疏性

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目前为止,我们已经讨论了神经网络在有监督学习中的应用。在有监督学习中,训练样本是有类别标签的。现在假设我们只有一个没有带类别标签的训练样本集合 ,其中 。自编码神经网络是一种无监督学习算法,它使用了反向传播算法,并让目标值等于输入值,比如 。下图是一个自编码神经网络的示例。 自编码神经网络尝试学习一个 的函数。换句话说,它尝试逼近一个恒等函数,从而使得输出 接近于输入 。恒等函数虽然看上去不太有学…

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pytorch中scatter_介绍

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1.官方文档中的介绍 scatter() 和 scatter_() 的作用是一样的,只不过 scatter() 不会直接修改原来的 Tensor,而 scatter_() 会修改原来的。 scatter_(dim, index, src) 的参数有 3 个 dim:在哪个维度进行变换 index:用来 scatter 的元素索引 src:用来 scatter 的源元素 具体的转化关系可以参考下图。…

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