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:排名不分先后Effective Java了解过Java的人应该或多或少的听过此书吧，堪称经典。书中主要罗列了一些知识点，然后对于这些知识点单独进行详述。内容颇有深度，建议有基础的人看。Thinking In Java 4Thinking In Java 被誉为Java圣经，无论你处于哪个阶段，每次阅读都能有所收获，也因此对新手而言，这本书毁誉参半，自行斟酌吧Java并发编程实战国外人写的书，这是翻...
ppl_csd
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回答:从加入BAT起，就一直从事后端开发，从PHP到JAVA，也经历过自学成才的过程。接下来我就根据我的经验来为大家分享我读过的，java web后端开发的好书。《thinking in java》中文版叫《Java编程思想》，是Java学习领域的圣经，也是入门书。基本上，Java成手都会推荐新人来看这本，里面详尽介绍了Java的基本概念，对于打牢Java基础，后面不论是做web开发，还是app开发，都...
ermaoL
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回答:谢小编邀。@云瑄软件回答的已经很全面了，他推荐的几本书都是内核入门经典中的经典。我再推荐几本接触过好书:《linux设备驱动程序》 Jonathan Corbet著，讲内核设备驱动开发，对内核抽象层次，设备原理讲的很细，还介绍了不少内核开发调试的技巧。《linux内核设计的艺术》中科院新设计团队著，这本书褒贬不一，但是书中对于一些内核的算法数据结构讲的很详细，对内核bootloader也讲了很多，...
zhangrxiang
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回答:谢小编邀。@云瑄软件回答的已经很全面了，他推荐的几本书都是内核入门经典中的经典。我再推荐几本接触过好书:《linux设备驱动程序》 Jonathan Corbet著，讲内核设备驱动开发，对内核抽象层次，设备原理讲的很细，还介绍了不少内核开发调试的技巧。《linux内核设计的艺术》中科院新设计团队著，这本书褒贬不一，但是书中对于一些内核的算法数据结构讲的很详细，对内核bootloader也讲了很多，...
xingpingz
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回答:鸟哥的私房菜。非常实用的一套材料，由浅入深理论结合实践，实操性很强，入门进阶的好材料。我看的时候，作者还上学，边写边发出来，现在已经是精装本的了。
SnaiLiu
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...为结果导向型人群开设的深度学习在线课程。我读过很多关于机器学习的书，也参加过不少这方面的课程，但我认为Fast.ai是迄今为止实用的深度学习入门课程。在本文中，我将与大家分享我在学完前两课后的一些经验。从数学...
...，它能够提高文本识别的精确度。OCR在企业中主要运用于哪些场景呢？这里做了一个总结。第一文档场景，它主要用于印刷文档的识别，翻译文字的识别，搜索识别，涂抹识别。第二，电商场景，主要用于电商用户身份的绑定，...
...是尖耳朵。简单来说，我们会定义面部特征并让系统识别哪些特征对于识别一个具体的动物来说是重要的。 深度学习走得更深一步。深度学习自动找到对分类重要的特征，而在机器学习，我们必须手工地给出这些特征。深度学...
...码：https://github.com/NVlabs/DG-Net Why： （之前论文的痛点有哪些？） 生成高质量的行人图像有一定难度。之前一些工作生成的行人图像质量相对低（如上图）。主要体现在两个方面：1.生成的真实度：行人不够真实, 图像模糊, 背...
...8’的图，可以清楚的看到每一层神经网络对原图进行了哪些特征变换。 这是一个深度学习常见的卷积结构，细节不讲了，大家可以感受一下，其中主要了Convolution Layer, Max-Pooling Layer, 以及ReLu Activation。 Auto-Encoder(Layer-wise Training...
...）人们总是很容易和全知、全能这样的词联系起来。大量关于人工智能的科幻电影更给人工智能蒙上一层神秘的色彩。强如《黑客帝国》、《机械公敌》中的AI要翻身做主人统治全人类。稍弱点的《机械姬》里 EVA 懂得利用美貌...
...下 JavaScript 中策略模式的应用： 使用策略模式调用百度AI图像识别 因为百度AI图像识别的接口类型不同，所需的参数格式也不尽相同。然而图像的压缩及上传、错误处理等部分是公用的。所以可以采用策略模式封装： 定义策略...
...－AlexNetAlexNet的结构图（图片来自于论文：《基于ImageNet图像识别的深度卷积神经网络》）这篇文章被称为深度学习的开山之作。当然，也有很多人坚称Yann LeCun 1998年发表的Gradient-Based Learning Applied to Document Recognition才是开山之作...
...别物体: 分割:真实场景与其他对象混杂在一起。很难分辨哪些部分是同一个对象的一部分。对象的某些部分可以隐藏在其他对象后面。 照明:像素的强度取决于物体的照明程度。 变形:物体以各种非仿射方式变形。一个手写的也...
...道云笔记中用于文档识别的实践过程，以及 TFLite 都有些哪些特性，供大家参考。近年来，有道技术团队在移动端实时 AI 能力的研究上，做了很多探索及应用的工作。2017 年 11 月 Google 发布 TensorFlowLite (TFLlite) 后，有道技术团队...
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...
