前端匹配（局部定位） AMCL（全局定位） AMCL(adaptive Monte Carlo Localization)自适应蒙特卡洛定位，A也可以理解为augmented，是机器人在二维移动过程中概率定位系统...，采用粒子滤波器来跟踪已经知道的地图中机器人位姿，对于大范围的局部定位问题工作良好。...对机器人的定位是非常重要的，因为若无法正确定位机器人当前位置，那么基于错误的起始点来进行后面规划的到达目的地的路径必定也是错误的。 粒子滤波和蒙特卡洛 蒙特卡洛：是一种思想或方法。...拿机器人定位来讲，它处在地图中的任何一个位置都有可能，这种情况我们怎么表达一个位置的置信度呢？我们也使用粒子，哪里的粒子多，就代表机器人在哪里的可能性高。 粒子滤波：粒子数代表某个东西的可能性高低。...比如在机器人定位中，某个粒子A，我觉得这个粒子在这个坐标（比如这个坐标就属于之前说的“这个东西”）的可能性很高，那么我给他打高分。下次重新安排所有的粒子的位置的时候，就在这个位置附近多安排一些。
腾讯优图实验室已经成功研发并推向使用的一项人脸识别技术：光线活体。...在腾讯优图实验室了解到，判断画面上呈现的是不是一个真的人脸，途径和手段是可以非常多样化的。要验证是不是真正的人脸，光靠一个二维的模式识别，或者人脸特征点的对齐都是远远不够的，存在一定的局限性。...现有的人脸识别/验证中，活体早就作为一个基本的保障加入其中，比如大家熟知的 iPhone X 的人脸解锁，就需要用户保持张着眼睛等“活体”的动作，大多数的人脸识别在录入用户原始比对数据时，会采用“摇头”...腾讯优图光线活体技术是指在人脸身份验证场景中，为“刷脸”提供安全保障的一项活体检测技术。...在平台和机型普适性上，仅靠普通的屏幕和摄像头，无需定制硬件，能支持所有移动设备和刷脸机器的使用。
给定一个整数 maxChoosableInteger （整数池中可选择的最大数）和另一个整数 desiredTotal（累计和），判断先出手的玩家是否能稳赢（假设两位玩家游戏时都表现最佳）？...,其中n为能拿元素的最大值。 由于该过程转移顺序不能确定，因此采用dfs + 记忆集的方式求解。
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Linux 能用吗？ 我身边还有些朋友对 linux 的印象似乎还停留在黑乎乎的命令行界面上。当我告诉他或者建议他使用 linux 时，会一脸惊讶的问我，那个怎么用（来开发或者日常使用）？...囿于时间原因，这里使用了 deepin 商店截图 ，其他 linux 发行版不一定有这么丰富，不过安装qq、微信应该没问题 Linux 能替代 Windows 吗？...而且，实在不行不是还有虚拟机吗。 Linux 下运行 Android 应用 xDroid 使 Android 应用能运行在 linux 上，极大的扩展了 linux 生态。...运行截图 应用市场部分截图 Linux 有什么优势吗？ 从一个系统迁移到另一个的系统成本是巨大的，Linux 有什么魅力值得我这么做吗？
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hello~大家好，我是小楼，今天分享的话题是Go是否能实现AOP? 背景 写Java的同学来写Go就特别喜欢将两者进行对比，就经常看到技术群里讨论，比如Go能不能实现Java那样的AOP啊？...但当我们真正在工作中这个特性用处大吗？好像并不大，生产中都使用了同一种服务器，只编译了一次，也都只在这个系统运行。...但真就如此吗？我搜索了一番。...运行时拦截 还真就在Github找到了一个能实现类似AOP功能的库gohook（当然也有类似的其他库）： https://github.com/brahma-adshonor/gohook 看这个项目的介绍...其中词法与语法分析之后，生成一个AST树，在Go中我们能调用Go提供的API很轻易地生成AST： fset := token.NewFileSet() // 这里file就是一个AST对象 file,
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在当今互联网时代，网络安全是至关重要的问题。随着网络攻击的日益增多和恶化，企业和网站担心自己的在线资产受到损害。内容分发网络（CDN）作为一种广泛使用的技术，被...
人脸68点定位 ---- 1 原理先知 1.1 68点标定和OpenCV绘点 考虑到免费开源，OpenCV 就可以很好的实现这个功能。...注：OpenCV人脸分类模型xml及Dlib人脸识别预测器下载地址 https://pan.baidu.com/s/1gZfYupoW9Zo_2lVV524cWA 提取码：w536 人脸68点定位工作内容主要以下两大块...4.2 人脸68点定位 除了使用 OpenCV 实现人脸检测之外，也可以借助比 OpenCV 更加精准的图片人脸检测 Dlib 库实现人脸 68 点定位。 首先导入需要调用的库。...68点定位运行结果如下所示。...可以发现，dlib检测到人脸包括双眼、鼻子、嘴巴在内并用68点标注过的图片如下所示，并可以精准的定位检测人脸。 ? ---- 欢迎留言，一起学习交流~ 感谢阅读 END
Alpha & Beta Alpha 形容的是，相比另一种风险相对更小的投资方式，比如国债，这项投资的收益率能高出高多少。...那么这代表着我们可以从这次低买高卖中赚到 $50 吗？我们分析看看。 当我们买入的时候，卖一价是 $10,000。...可是如果价格是下降的怎么办，那就卖出吗？还是继续持有等待？假如价格又小幅上涨了一点点然后继续下降了怎么办？...以及如果我们对预测的结果不那么确定，认为 65% 的可能性涨、35% 的可能性跌，那么还要买入吗？如何设定是否下单的阈值？...如果买入一种资产，持有它数天、数周甚至数月，基本上就可以认为这是长期投资，基于的分析是类似「比特币未来会成功吗」这样的问题的。
OpenCV 入门教程：人脸检测和关键点定位 导语 人脸检测和关键点定位是计算机视觉中的重要任务，用于在图像或视频中自动检测人脸并定位人脸关键点，如眼睛、鼻子、嘴巴等。...这些方法通过检测人脸的特征模式和形状来实现人脸的定位和识别。 二、人脸关键点定位原理 人脸关键点定位是指在人脸图像中自动定位人脸的关键点，如眼睛、鼻子、嘴巴等。...3.2 人脸关键点定位 使用人脸关键点定位模型： - 加载预训练的人脸关键点定位模型，如基于深度学习的模型。 - 读取图像或视频帧，并进行预处理。...接下来，使用人脸检测器检测图像中的人脸，并使用关键点定位器获取人脸关键点的位置信息。最后，通过绘制关键点的圆形标记来显示人脸关键点的定位结果。...你学会了使用 Haar 特征分类器和深度学习模型进行人脸检测，并使用人脸关键点定位模型定位人脸的关键点。 人脸检测和关键点定位技术在人脸识别、表情分析、姿态估计等应用中发挥着重要作用。
人脸识别作为科技赋能的重要代表与支柱，越来越受到大型企业以及社会的关注，但是，在催生新型转变的同时，也引发了一些不好的影响，其中以教育行业最为突出。...随着人工智能技术的不断发展，传统出租车行业正在得到AI技术的赋能，在智能出行的道路上快速前行。9月末，人工智能行业领军者之一百度在深圳举办了一场以人脸识别为主题的发布会。...基于百度大脑人脸识别技术推出的出租车智能终端人脸识别应用能够通过部署4路摄像头，运用人脸识别技术，在司机无感知情况下系统全自动实时监测司机行为。...这个系统除了能自动识别学生的出勤情况外，还能识别出学生是否认真听讲，课堂上抬头低头了几次，低头是否在玩手机，是否闭眼打瞌睡等。 除了中国药科大学之外，某小学也在使用同一套系统。...起初，人脸识别技术仅限于2D识别，但由于2D人脸识别容易受到姿态、光照、表情等因素影响，识别率不够理想，因此3D人脸识别应运而生。
人脸识别不光能解锁手机，抓逃犯…它还可能检测你是直男还是 Gay？ 也许你已经听过了这一消息。...去年，斯坦福大学的 助理教授 Michael Kosinki 和同事 Yilun Wang 在一篇论文中展示了人脸识别算法如何从图像中提取特征，来识别某人是否是同性恋。...而当测试者在提供五张面部图片的情况下，人脸识别算法的准确度增加到了 91％（男）和 83％（女）。...此外，Todorov 也指出，人们在约会网站上发的照片，投射出很多非人脸的特征。...对于人脸识别技术检测同性恋，你怎么看？
但是这不能解释本地能发出去邮件的事实。继续排查、google，实在找不到解决办法。那就试着登陆下outlook邮件看能不能登进去，登陆正常，有一封最近的一次登录存在某些异常的邮件。 ?
首先，还是给大家说声抱歉，由于微信限制，前两天抽奖的好友请求还没有全部通过验证，这两天都会通过并拉大家进抽奖群的，还请大家海涵。
基于FPGA的人脸位置定位的仿真实现 1 概述 在肤色识别算法中，常用的颜色空间为Ycbcr,Y代表亮度，cb代表蓝色分量，cr代表红色分量。...，并且提取肤色，完成人脸位置的定位。...通过matlab查找人脸肤色范围如图2. ? 图2 matlab查找人脸肤色范围（cb,cr） 人脸颜色转化为黑色，其他颜色转化为背景白色。...图3 实验结果 从图3中可以看出img5提取出了人脸肤色，img6框出了人脸范围。实验成功。 ?...图4 实验结果图 总结：本节实验只是简单的人脸位置定位仿真程序，对于多个人脸，或者有其他类似肤色干扰暂时还不能识别。
更重要的是，Transformer和自监督在工业界已有广泛应用，很多企业的线上系统虽然没有千亿参数，但参数量也能达到亿级了。 当然，百亿、千亿级模型的工业应用场景，还需要漫长的探索。...大家应该知道（至少能意会到），人脑可以轻松处理多模态的数据，从中学习和解耦各种复杂信息，并且让各种模态的数据高度协同作用。...除了说出来的言语，还有语气、语速、神态、肢体语言等也在传递着不同维度信息，就像有人说“好好好”可能是在真心夸赞，也可能是—— 读取并处理各种信息，对咱们聪明的大脑来说一般没啥问题，但是对于计算机，是否也能轻松解决...前面他用“同质化”一词形容了当今各个大模型的发展趋势，再说一次，这里的“同质化”不是贬义词—— 现在，文本、语音、图像都可以用Transformer这套东西来表示；反之，用Transformer能更容易地整合不同模态信息...最终，这个“全才”AI不仅可以看图写话、和人类聊天，还可以把雅达利游戏玩得飞起，并且能操控机械臂。
前几天在Python铂金交流群【gyx】问了一个chatgpt的问题，一起来看看吧。问题描述：
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