今天的互联网,有点桑感。 1、人大常委会通过加强网络信息保护决定草案 :捅你一刀,然后给你一颗糖 决定草案作出相应规定,网络服务提供者为用户办理固定电话、移动终端等入网手续,或者为用户提供信息发 布服务,应当在与用户签订协议时,要求用户提供真实身份信息。 其实是扩大了实名制的范围。举个例子,“微博举报反腐”是发布信息;而发布信息必须要实名制。也就是以后一定要实名制举报。 我国的法制这次也算走在了前列。当然这个草案还加强了垃圾邮件的管制和用户数据等个人隐私信息保护。捅你一刀,然后给你一颗糖。
雷锋网 AI 研习社按,随着深度学习的发展,很多技术已经落地,成为我们每天都能接触到的产品,人脸识别就是其中之一。人脸识别的应用范围很广,涉及上下班打卡、门禁、设备登录、机场、公共区域的监控等多个领域。
是不是足够可以以假乱真了!这样的视频用一款实时视频仿真软件 Face2Face 就可以达到,在软件中输入一个说话的人脸录像,通过算法生成对应的人脸模型,套用这个模型就可以创造 DeepFakes。最恐怖的是,这个逼真的效果看起来毫无违和感。
不管是科达大力推广的感知摄像机(Intelligent IPC)还是海康公司的Smart IPC、或者NICE公司的Suspect Search系统,其本质都是智能视觉分析技术与“大数据”的结合应用。最近两年以来,我们听到太多的“大数据与安防监控”的概念,但是,基本都停留在理念表面,描绘的是一个美好的前景,至于如何实施,或者到底能不能实施,很多人还是疑惑很大。本文从技术角度,说明智能视频分析技术与“大数据”如何结合及相关公司案例落地情况,尽量将理论结合到实际。
罗超为虎嗅网、钛媒体、TECH2IPO、DONEWS、爱科技和新浪科技撰稿。 愚人节当天发布消息很容易会让人产生联想。比如苹果的道歉,再比关于百度的两则消息:一是百度宣布与知名娱乐商达成合作,通过“机器评委系统”进行海选,以机器方式替代人工面试筛选,网友只需拍摄或上传照片就能参与。在选秀节目和评委满天飞的情况下,机器也来凑热闹?还有就是:百度宣布内测成功"Baidu Eye",这是类似于Google Glass的设备,据称将配备超小液晶显示、语音操控、图像识别、骨传导技术,并且和百度语音、百度云、百度地图等
深度学习最早兴起于图像识别,但在短短几年时间内,深度学习推广到了机器学习的各个领域,如:图像识别、语音识别、自然语言处理、机器人等等。 📷 计算机视觉是深度学习技术最早实现突破行成就的领域。在2012年,AlexNet赢得了图像分类比赛ILSVRC的冠军,至此深度学习开始收到广泛关注。这只是一个开始,在2013年的比赛中,前20名的算法都使用的是深度学习。在2013年后,ILSVRC大赛就只有深度学习算法参赛了。 深度学习算法在图像分类上的错误率小于4%,已经完全超越了人类标注的错误率。 📷 图像分类 物体
在漫长的无心工作的“年底”里,你们大概需要动用深度学习技能来假装好好工作:当老板快要走到身后,让电脑自动隐藏“工作不宜”的窗口。 付出这么多努力就为了工作时开个小差? 好像是的…… AHOGRAMMER发布了这样一个名为“老板传感器”的制作教程: 定义任务 这个程序的任务就是当老板接近的时候,自动隐藏“工作不宜”窗口。 老板和我的座位距离约6-7米,如果我在看“工作不宜”的东西,当老板离开座位,有4-5秒的时间切换界面。 策略 用深度学习训练一个模型,让电脑能认出老板的脸。 在桌上安装一个摄像头
又或者,只想给自己的二次元老婆剪个出场合辑,却不得不在各大搜索引擎搜索关于她的照片?
未来5年,语音和图片搜索请求量会超过纯文字的需求量 移动时代消费者的行为在发生变化,这是每一个人可能都感受到的。比如说现代的搜索是可以用语音的。我们知道文字的历史大约只有5千多年,语音的历史有多少年?语音的历史至少有20万年,所以它是一个更加自然的、更加容易的、更加低门槛的表达的方式。其实我可以告诉大家,现在有10%进入百度的搜索请求,是以语音的形式来表达的。 对于很多人来说,他的依赖度是非常非常高的。我们看到有些人他每天要进行很多次的语音搜索。 很多次是什么概念呢?就是一天使用搜索次数最多的会多少次呢?
我们在用图片搜索图片,或者语音搜索语音的时候,在数据库中存储和对比的并不是图片和语音片段,而是通过DL等算法提取出来的“特征”,一般是256/512个float数组,可以用数学中的向量来表示。
摘要:李彦宏早在三年前便宣称“读图时代”的到来,而瀑布流、Pinterest、Snapchat等图片应用更是掀起了图片应用之风,图片已经成为移动设备最重要的内容形态,与基于文本的网页势均力敌,图像搜索更加重要——搜索引擎做的事情本质是帮助人们从内容中找到想要的。 百度世界大会上李彦宏预测,“未来五年消费者使用语音、图像来表达需求的比例将超过50%,未来搜索方式一定会发生变革”。就在昨天百度Q3财报发布时,李彦宏对外透露,百度移动端流量超过PC,移动已成百度主阵地。百度最近一年陆陆续续推出了魔图、拍照翻译、作
试试爱奇艺推出的这个卡通人脸识别基准数据集iCartoonFace,用它训练AI帮你找动漫素材,效率分分钟翻倍。
本期的 Milvus 线上问答由我们 15 年经验的数据库专家-顾老师,带你总结主流数据库的发展与未来方向。
有的浏览器设置了boss按键,手快的人还可以切换屏幕,不过总会显得不自然,而且经常搞的手忙脚乱的。
如果上班的时候想放松一下,或者直说想偷偷懒,看点和工作无关的网页,这时候万一老板突然出现在背后,会不会感到很难堪呢? 有的浏览器设置了boss按键,手快的人还可以切换屏幕,不过总会显得不自然,而且经常搞的手忙脚乱的。 一个日本程序员决定自己动手,编写一个一劳永逸的办法,我们来看看他是怎么实现的吧~ 思路很直接:用网络摄像头自动识别在工位通道走过的人脸,如果确认是老板的话,就用一张写满了代码的截图覆盖到整个屏幕上。 整个工程中应用了Keras深度学习框架来建立识别人脸的神经网络,和一个网络摄像头用来捕捉老板的
如果上班的时候想放松一下,或者直说想偷偷懒,看点和工作无关的网页,这时候万一老板突然出现在背后,会不会感到很难堪呢? 有的浏览器设置了boss按键,手快的人还可以切换屏幕,不过总会显得不自然,而且经常搞的手忙脚乱的。 一个日本程序员决定自己动手,编写一个一劳永逸的办法,我们来看看他是怎么实现的吧~ 思路很直接:用网络摄像头自动识别在工位通道走过的人脸,如果确认是老板的话,就用一张写满了代码的截图覆盖到整个屏幕上。 整个工程中应用了Keras深度学习框架来建立识别人脸的神经网络,和一个网络摄像头用来捕捉
这里的会员指的是iCartoonFace:一个卡通人脸识别的基准数据集,爱奇艺与此同时设计了卡通和真人多任务域自适应策略来提高卡通人脸识别的性能。
2010年12月13日,百度推出相似图片搜索功能—百度识图(shitu.baidu.com),常规的图片搜索,是通过输入关键词的形式搜索到互联网上相关的图片资源,而百度识图则能实现用户通过上传图片或输入图片的url地址,从而搜索到互联网上与这张图片相似的其他图片资源,同时也能找到这张图片相关的信息。
移动互联网、智能手机以及社交网络的发展带来了海量图片信息,根据BI五月份的文章,Instagram每天图片上传量约为6000万张;今年2月份WhatsApp每天的图片发送量为5亿张;国内的微信朋友圈也是以图片分享为驱动。不受地域和语言限制的图片逐渐取代了繁琐而微妙的文字,成为了传词达意的主要媒介。图片成为互联网信息交流主要媒介的原因主要在于两点:
1、图片所在网页主题与网站经营方向、主题一致。百度图片搜索认为,与网站主题一致的网页会受到站长的更多重视,其页面上的图片更可信。 2、图片周边有可信的、精准的、针对图片的相关描述,包括上下文描述、图片说明、alt属性、图片title,以及图片anchor。 3、图片所在网页没有权限。这点与百度网页搜索的要求是一致的,同样认为需要用户登录才可浏览的网页用户体验非常不好,蜘蛛也无法完成填写用户名和密码的工作。 4、图片链接不要写在JS里,不要使用异步加载等方式进行展现,现阶段百度对JS的解析成功率还有待提升。
手中有着一张图片,但是希望通过图片搜索工具可以找到类似的图片,还可以通过图片来搜索找到来源的。因此,关于工具种类越来越多之后,用户在体验的过程中还是会更加满意的,能够通过一个工具来让你发现多彩的世界,可见这在体验方面还是很不错的。
林元庆透露,自己选择离职的原因是想做偏向企业方面的AI产品,而百度是一个做偏向消费者产品的企业。 10月26日消息,原百度深度学习实验室主任林元庆已经离职,并将在人工智能领域自主创业。2015年11月,林元庆加入百度担任深度学习实验室(IDL)主任,距今离职正好两年。 林元庆,清华大学光学工程硕士,并于2008年获得宾夕法尼亚大学电子工程博士学位。在宾夕法尼亚大学就读期间,主攻机器学习方向。高学历和学术科研成果也使他在百度公司成为学术派的代表。 获得博士学位后,曾任NEC美国实验室媒体分析部门主管,主要从事
Scrapy框架是一个强大的Python爬虫框架,它可以帮助我们快速地爬取网页数据。本文将介绍如何使用Scrapy框架爬取百度图片搜索结果页面中的网页图片。
献给未来的我 每天的坚持 在一群出色的人中间, 常常误以为自己也是其中一员, 然后忘了努力。 在一群不出色的人中间, 常常误以为自己比他们优越, 然后也忘了努力。 所以, 无论什么时候, 都要清醒地认识自己, 并始终不忘努力。 SEO搜索引擎优化不仅仅是优化页面内容在百度搜索结果页面中的排名,其实也还有很多地方是可以优化,获取排名,从而获取流量。 今天,给大家分享如何做百度图片的排名注意事项,这些技巧也很基础,希望能够对各位同学有所帮助。 — — 及时当勉励,岁月不待人。 百度图片优化排名技巧 时本文总计
SEOer都知道,百度的产品线很多,并且权重很高,大家都会想尽心思去通过百度产品获得品牌的曝光度和流量。百度图片作为一个操作难度相对较低的产品,很多从业者开始逐渐关注。怎么样上传图片到百度,百度图片推广有哪些技巧呢?
内容一览:本期整理了 HyperAI超神经官网近期更新的 9 个数据集,涉及人脸识别、姿态估计、自动驾驶三个领域。
计算机是如何“看懂”海量视频的呢?视频本质上是一系列连续的图像帧,按照一定的帧率播放,从而形成连续的动态效果。因此,计算机分析视频的基本原理就是:解码(视频转图片)-> 分析/推理(AI 算法)-> 编码(结果呈现)
为了展现开发者在Azure的帮助下能轻松迅速地打造智能应用,我们在Azure上用新发布的人脸识别APIs为2015年微软开发者大会的第二天展示搭建了How-Old.net。借助人脸识别API这个网站可以分析用户上传的照片中人物的性别和年龄。这个API的人脸定位功能及性别识别功能大致准确,然而年龄预测结果并不是非常准确,但How-Old.net依旧能博得用户一笑,制造诸多欢乐。当然,同大部分网站一样,我们不会保留用户上传的照片,也不会分享这些照片,我们只会分析照片里人物的年龄和性别。 网站建成后,我们给数百名
本篇内容介绍如何使用opencv,scipy,tensorflow来实现计算机人脸检测。(用一点也是用 =.=) 先声明一下,本篇内容是在图片中的人脸检测, 调动计算机摄像头的人脸识别链接: 链接:https://blog.csdn.net/weixin_43582101/article/details/88913164
在百度第五届Hackathon(百度内部编程马拉松)上,李彦宏一如既往地参与点评。据百度内部同学爆料,这次李彦宏尤其被一个美女博士领衔的学生团队“赏花宝典”应用所吸引。 88年美女博士与“赏花宝典” 据百度同学说本次Hackathon是首次对外开放,有6支校园高手组队参加Hackathon。其中一支名为TAGroup的校园代表队leader是88年美女博士古晓艳,目前在中科院计算所读大数据方向的博士。 通过主动争取李彦宏的注意,这个团队的Demo(原型)吸引了李彦宏。这个Demo被命名为“赏花宝典”。基于手
奶爸最近看了好几个朋友的外贸网站,发现除了标题和描述不到位外,最常见的一个问题就是图片LAT标签缺失。所以本文给大家介绍下图片ALT标签在Google SEO中的作用,以及应该怎么写。
设置excel中自动调整行高、列宽link “开始”—-“单元格”—-“格式”—-“自动调整行高”
本文总结整理了10个开源的人脸识别数据集,并附有相关下载链接,希望能给大家带来一些帮助。
2017年以来,BAT都在布局内容,尤其是直播和短视频。这让许多人将内容生态与短视频和直播划上了等号。然而一个“冷知识”却是:占据互联网内容半壁江山的是图片,图片在互联网平台无处不在,然而中国并没有诞生类似于Instagram这样的图片社交平台,图片并没有像音乐、视频、文学、文章等内容形成商业价值,图片创作者在水面之下无人知晓,总之,长期以来,图片这类内容被埋没了。不过,在了解到百度图片“源”计划启动构建内容生态,我认为,图片在内容生态中正在成为日趋重要的组成部分。 摄影师也可以做自媒体了 近日,百度启动
之前用过很多的App来写作,最终,现在已经基本上转在notion上写作了,其他的已经不怎么用了,虽然是免费版本的,但是也基本上够用了,我认为大概有几个方面比较吸引我:
在当今数字化时代,数据是金钱的源泉,对于许多项目和应用程序来说,获取并利用互联网上的数据是至关重要的。其中之一的需求场景是从网页中抓取图片链接,这在各种项目中都有广泛应用,特别是在动漫类图片收集项目中。
前段时间分享一个小视频,今天来详细讲解一波如何实现以图搜图,这篇写了好几天,自身能力有限可能没办法写的非常完美,也没有办法把所有点都讲的非常的仔细,但是我都会附上详细的链接,大家有什么不懂的都可以去查一哈,我觉得这个项目还是挺有趣的,最后我还附上了一个视频操作,第一次录视频意外多多,不足之处请大家见谅,如果尝试过后觉得不错的可以帮忙点一波“在看”或者分享朋友圈和群,小编会万分感谢的!!!
图片来源于网络 翻译 | 刘畅 编辑 | 波波 最近,“神奇女侠”Gal Gadot的乱伦主题私情视频传遍外网,引起轩然大波。 影片中,Gal Gadot穿着桃红色的吊带,心情愉悦地和她的继兄弟做一些污污的事情。 营长觉得很蹊跷,亲自做了研究。现在,营长有义务站出来为我们“英勇”的神奇女侠正名。 其实,这就是一个运用了机器学习算法生成的“FAKE”视频!Gal Gadot的脸被嫁接到一个色情明星的身体上。 [由于众所周知的原因,视频营长还是自己收藏吧] 营长了解到,这是一个名叫“deepfakes“
本文约1200字,建议阅读6分钟本文汇总了下载排名众多的 6 个数据集,涵盖图像识别、机器翻译、遥感影像等领域。 这些数据集质量高、数据量大,经历人气认证值得收藏码住。 关键词:数据集 机器翻译 机器视觉 数据集是机器学习模型训练的基础,优质的公开数据集对于模型训练效果、研究成果可靠度等具有重要意义。 注:本文梳理的数据集均来自网站: https://hyper.ai/datasets 第 6 名:Tanks Temple 3D 重建数据集 Tanks Temple Datas
AI不是万灵药,但越来越多的人把它说成是万灵药,在这些人的鼓吹下,更多的人可能真的会把AI当成万灵药。
本文介绍了向量数据库作为一种创新性的数据库技术,以向量为基本数据类型,旨在处理和存储大规模向量数据。我们将从多个角度深入探讨向量数据库的定义、原理和应用,并展望其在未来的发展前景。
测试百度搜索页面设计时,可以设计多种测试用例来确保页面的功能、性能和用户体验。以下是一些可能的测试用例:
搜索结果页,为什么要看呢?主要目的为了更好做网站内容优化,如何让谷歌搜索结果页展示相关的内容看起来足够专业,通过分析和观察搜索结果页,我们就很清楚得去做网站内容优化。
深度学习是基于机器学习延伸出来的一个新的领域,由以人大脑结构为启发的神经网络算法为起源加之模型结构深度的增加发展,并伴随大数据和计算能力的提高而产生的一系列新的算法。
这篇文章我分享5个经常用到的谷歌搜索指令,它在有时候可以惊人的提高你的工作效率,方便你快速找到自己想要的资料。
从用户体验角度来说,互联网提供了大量的信息,很多用户都没有太多的耐心来浏览文字内容,用户对图片的兴趣远远超过了文字部分,图片也体现出新闻营销的优势。另一方面,搜索引擎读取图片要比读取纯文字困难的多。所以,在使用图片的时候,需要对图片进行优化。图片优化是指对图片进行相应的设置,让搜索引擎更加容易的收录和抓取。
以及基于 Redis 来快速实现一个高性能的本地图片搜索引擎,在本地环境中,使用最慢的稠密向量检索方式来在一张万图片中查找你想要的图片,总花费时间都不到十分之一秒。
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