回答:我是泰瑞聊科技，很荣幸来回答此问题，希望我的回答能对你所有帮助！人脸识别的原理人脸识别的工作原理，我们可以拆解为以下10个步骤，更容易理解一些。1、人脸检测，检测出图像中人脸所在的位置；2、人脸配准，定位出人脸五官的关键点坐标，并进行标注；3、人脸属性识别，识别出人脸的性别、年龄、姿态、表情等属性；4、人脸提特征，将一张人脸图像转化为一串固定长度数值的过程；5、人脸比对，衡量两个人脸之间的相似度；...
oneasp
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回答:其实有汉语编程的，有一款爬数据的软件，叫火车头，里头就可以用汉语来编辑程序，那款软件也确实很强。不过汉语意思歧义太多了，去把程序汉语背下来花的功夫比英语还大，所以，用习惯的人，肯定会选择直接用英语。
187J3X1
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回答:谢邀。程序员编程时，C语言的确可以看做一门外语——一门我们人类与计算机交流的语言，编程就是将人类的意图通过这门外语翻译给计算机，计算机理解我们的意图后，就知道该做什么了。不过，编程语言这门外语与我们人类之间交流的语言（汉语，英语等）还是有一些不同的，这里将尝试说说我认为的二者的区别。自然语言和形式语言在开始看 C 语言代码之前，我们先来说说自然语言和形式语言。自然语言就是我们人类说的语言，比如汉语...
sumory
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...新唤起人们的极大关注，研究人员们亦不负众望，在诸如图像识别等领域取得不斐的成就。就在五年前，如果您交给计算机一幅阿猫或阿狗的图像，让它识别，通常它会很作难——水平有限，猫狗难辨。但时过境迁，由于卷积神...
...用的是多任务学习的方法。假设说你有一个识别英语标签图像的网络，现在你要训练一个网络可以识别中文标签，如果你训练一个网络同时完成这两件事，很有可能这个网络会比单独两个网络分别识别英语和中文要好得多。这么...
...注意力模型（Attention Model）被广泛使用在自然语言处理、图像识别及语音识别等各种不同类型的深度学习任务中，是深度学习技术中最值得关注与深入了解的核心技术之一。本文以机器翻译为例，深入浅出地介绍了深度学习中注...
...铺的方式 属性值: repeat:默认,背景图像将在垂直方向和水平方向重复 repeat-x : 背景图像将在水平方向重复 repeat-y :背景图像将在垂直方向重复 n...
...推三大成熟应用 1、Amazon Rekognition——基于深度学习的图像和视频分析 它能实现对象与场景检测、人脸分析、面部比较、人脸识别、名人识别、图片调节等功能。 应用场景 2、Amazon Polly——使用深度学习将文本转换...
... 主推三大成熟应用1、Amazon Rekognition——基于深度学习的图像和视频分析它能实现对象与场景检测、人脸分析、面部比较、人脸识别、名人识别、图片调节等功能。应用场景2、Amazon Polly——使用深度学习将文本转换为逼真的语...
...的结点。比如顶层的一个结点表示人脸，那么所有人脸的图像应该激活这个结点，并且这个结果向下生成的图像应 该能够表现为一个大概的人脸图像。Wake-Sleep算法分为醒(wake)和睡(sleep)两个部分。2.1，wake阶段，认知过程，通过...
...模型 (1D 顺序) RNN, GRU, LSTM, CTC, 注意力模型 图像模型 2D 和 3D 卷积神经网络 先进/未来 技术：无监督学习（稀疏编码 ICA, SFA,）增强学习三、端到端学习应用案例：语音识别传统模型：语音→运算特征—（人工设...
...网络变得日益流行，有趣的是当前的许多技术最初是针对图像或视频处理开发出来的。卷积神经网络 （ CNN ）是这些方法中的一种，使得我们很容易理解为什么神经网络处理图像的方式极其类似于人脑加工声音刺激的方式。因此...
...出到文件，很多时候词云最后都需要保存到图片中 根据图像生成歌词词云 首先，词云可以自己指定大小，也可以显示到图像上绘制，图像在选择上，尽量不要选择太复杂的图像，简单的黑白对比它识别的最好，如果没有适合的...
...你敢开吗？你敢开，我也不敢坐。 同样地，学十几年的英语，应该也有10000 h+，按照一万小时定律，你我英语水平应该都不错，至少能和老外谈笑风生了吧！ 实际呢？面对漂亮的金发女郎，你不敢说，缺乏自信，怕嘲笑，中式...
ChatGPT和Sora等AI大模型应用，将AI大模型和算力需求的热度不断带上新的台阶。哪里可以获得...
大模型的训练用4090是不合适的，但推理（inference/serving）用4090不能说合适，...
图示为GPU性能排行榜，我们可以看到所有GPU的原始相关性能图表。同时根据训练、推理能力由高到低做了...
Noodles
Scliang
张红新
