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在github上下载了人脸识别算法face_recognition的源码，但在win10上运行有问题，通过查询资料，终于成功了。下面是在win10系统中对face_recognition的下载和配置步骤的总结。 1.首先，你的电脑上需要有一下几个东西：1.安装了C/C++编译器的Microsoft Visual Studio 2015及以上版本2.Boost库1.63及以上版
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2024-07-26 18:06:38
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导读本文主要介绍SeetaFace6开源人脸识别库的人脸检测模块使用步骤。背景介绍SeetaFace是中科视拓开发并开源的人脸识别库，笔者以前用过人脸识别功能，相较于OpenCV和一些开源库识别准确率高，且只需一张或数张人脸样本。3月31日SeetaFace已更新到v6版本即SeetaFace6，此次开放版包含了一直以来人脸识别的基本部分，如人脸检测、关键点定位、人脸识别。同时增加了活体检测、质量
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2024-07-30 11:31:52
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LFFD: A Light and Fast Face Detector for Edge Devices摘要从微信推文中得知此人脸识别算法可以在跑2K图片90fps，仔细一看是在RTX2070下使用tensorrt下才能达到。最近刚好有个目标检测的任务，检测的目的其实差不多，我们篮球组比赛中需要检测篮球和排球，传统方法的鲁棒性不好，因此拟打算用自己写个神经网络结构在nuc x86 cpu下能够取
上周五碰到了一个线上机器cpu占用率过高的问题。问题本身比较简单，但是定位过程中动用了多个zprofiler的主要功能，感觉是一个很好的介绍使用zprofiler定位此类问题流程的案例。
在开始使用zprofiler之前，先使用perf确认瓶颈点是否在native中。（以下操作需要root权限，需要pe协助操作） 如果线上服务器没有安
史上最全的FaceNet源码使用方法和讲解（二）这是对：史上最全的FaceNet源码使用方法和讲解（一）（附预训练模型下载）的一个补充。一、对模型进行测试：用到的函数：validate_on_lfw.py 在pycharm中配置的参数如下：数据集所在路径 模型所在路径示例：20170512-110547 1.png 2.png这将执行以下四个操作： a）加载模型。 b）加载和解析文本文件与图像对。
编者注：用Origami作iOS动效的同学如果愁怎么实现，可以把这个给开发看看作为参考哦如果说Origami这款动效原型工具是Facebook Paper的幕后功臣，那么POP便是Origami的地基。感谢Facebook开源了POP动效库，让人人都能制作出华丽的动效。我们只需5步，便能搞定酷炫的动效。步骤1: 安装 使用CocoaPods安装POP，只需要在Podfile中加入这么一行
有体验者表示，在不长的体验时间里，能很明显的感受到LG的这款头显在图像清晰度上要高于Vive。
目前能受到广泛认可的PC VR头显，可能也只有Oculus Rift和HTC Vive了，但是在正在召开的GDC 2017上，LG表现出了他们要打破这个双雄争霸的局势的野心。
据悉，LG此次在GCD 2017 的Valve展区展示了
Morph Age for Mac是专业的变形工具，Morph Age mac版可以通过自定义曲线将两张照片合成一张全新的照片，轻松变形脸或者图像， Morph Age mac版还可以独立地生成弯曲曲线，赶紧来试试吧！Morph Age for Mac官方介绍Morph Age是一种在OS X上变形人脸和变形图像的应用程序。它可以让你在一幅或多幅图像上定义曲线，基于这些曲线的变化通过相应的变形反映
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2024-06-05 11:38:33
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得益于GPU强大的计算能力，深度学习近年来在图像处理、语音识别、自然语言处理等领域取得了重大突GPU服务器几乎成了深度学习加速的标配。阿里云GPU云服务器在公有云上提供的弹性GPU服务，可以帮助用户快速用上GPU加速服务，并大大简化部署和运维的复杂度。如何提供一个合适的实例规格，从而以最高的性价比提供给深度学习客户，是我们需要考虑的一个问题，本文试图从CPU、内存、磁盘这三个角度对单机GPU云服务
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2024-03-27 20:39:11
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第一步 准备好workspace，参考这一部你可以选着两种方式1.使用默认的workspace，你无需自己上传，仅用于熟悉操作。2.通过Google Drive （谷歌云盘）上传自己的workspace到指定目录。注意：谷歌网址现在都需要“上网”才能访问。# 1.挂载谷歌云盘
# 点击链接授权，复制授权嘛，填入方框回车。
from google.colab import drive
drive
机器学习模型训练之GPU使用1.电脑自带GPU2.kaggle之免费GPU3.amazon SageMaker Studio Lab 免费GPU使用推荐 深度学习框架由大量神经元组成，它们的计算大多是矩阵运算，这类运算在计算时涉及的数据量较大，但运算形式往往只有加法和乘法，比较简单。我们计算机中的CPU可以支持复杂的逻辑运算，但是CPU的核心数往往较少，运行矩阵运算需要较长的时间，不适合进行深
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2024-02-28 14:51:34
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Tensorflow环境下的深度学习框架的配置主要包含以下几步：0、前言1、PyCharm的安装步骤：2、Python的安装步骤：3、AnaConda的安装步骤：4、CUDA的安装步骤：5、cuDNN安装步骤：6、Tensorflow—GPU配置步骤：7、在PyCharm中使用Tensorflow 0、前言我们需要安装的内容如下：Windows10 操作系统
Pycharm ：python的开发
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2024-05-07 10:41:10
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如何采用GPU训练方法1：对网络模型，数据（数据、标注），损失函数调用.cuda()即可import torch
import torchvision
from torch import nn
from torch.utils.data import DataLoader
from torch.utils.tensorboard import SummaryWriter
import time
#
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2023-09-04 12:03:21
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环境： win10、cuda10.2、zed2相机、zed sdk 3.7、python3.7 1、标定参考的博客2、配置环境 1）win10安装cuda、cudnn如何查看windows的cuda版本win10安装cuda、cudnn的教程注意： 验证是否成功，打开cmd黑窗口，然后将exe文件拖到窗口中，enter，运行成功就说明安装好了。 2）安装zed的sdkzed的官方，点击下载相应版本
一、准备工作【前言】本教程将演示通过 VMware 安装 Ubuntu ，请提前下载好以下文件哦：VMware 软件Ubuntu 的 光盘镜像文件（.iso）【下载地址】VMware 官网链接 https://www.vmware.com/ 本教程使用版本：VMware Workstation 16 ProUbuntu 官网链接 https://www.ubuntu.org.cn/global下载
vue的学习(常用功能1)1、MVP和MVVM模式！！！传统的前端开发 mvp模式mvp模式，其中m是数据层 （模型层，可以抽象理解为数据，例如：用ajax中获取数据），v是视图层（html），p是控制器，就是使用jq来实现业务逻辑相关操作(DOM操作很多)vue框架同样有v层和m层，没有p层，多了一层vm层。M是new实例里面相关操作，v是视图层，vm即vue自己进行操作转化！vm层：
Kubeflow 使用指南本文根据 https://github.com/openthings/kubeflow/blob/master/user_guide.md 翻译。本文地址 ，By openthings，2018.05.23.Kubeflow（https://github.com/kubeflow）是基于Kubernetes（https://kubernets.io，容器编排与管
首先，如果没有安装显卡驱动，请下载先安装独立显卡驱动，如果已经安装好显卡驱动，请直接忽视安装显卡驱动。1、显卡驱动安装安装完ubuntu16.04系统之后，直接更新系统并重启。在多显卡的笔记本中，可能需要在BIOS系统里选择”自由选择显卡“，这样系统才能识别nvidia的显卡，并进行驱动更新。我这里是运用ppa更新的最新驱动，使用起来能够得到挺好的体验，并能够实现双显卡的自由切换。 首先，通过快
作者 | 许明 随着Transformer 在NLP中的表现，Bert已经成为主流模型，然而大家在下游任务中使用时，是不是也会发现模型的性能时好时坏，甚至相同参数切换一下随机种子结果都不一样，又或者自己不管如何调，模型总达不到想象中的那么好，那如何才能让Bert在下游任务中表现更好更稳呢？本文以文本分类为例，介绍几种能帮
