path 1.normaliz：将不规则的路径转换为正常路径 const {normalize} = require('path') console.log(normalize('....fs.watch('./',{ recursive:true//是否递归监听 }(eventType,filenname)=>{ eventType:文件操作类型 }) 5.文件流相关 //以流的方式读取文件...= fs.createReadStream('./1.txt')//创建一个文件流 rs.pipe(process.stdout)//向控制台导出文件流 // console.log(rs) //以流的方式写入文件...string_decoder') const decoder = new StringDecoder('utf8') console.log(decoder.write("订单")) Events 所有能够触发事件的对象都是...EventEmitter类的实例，这个对象开放了EventEmitter.on()函数允许将一个或多个函数绑定到被对象触发的命名事件上。
docker pull oozzbb/hg2api:latest运行命令可参考HUGGINGFACE_API_KEY ，去hugging face申请API_KEY ，对接one-api/new-api...-1234567890 oozzbb/hg2api:latest正文开始因国内部署无法访问hugging face，所以在大佬的基础上改造成能部署到cloudflare workers准备工作1、注册...cloudflare 2、注册hugging face并申请api key，申请api key地址3、复制以下代码部署到 cloudflare workers 中即可4、支持在oneapi/newapi...点击“获取模型列表”一键添加可用模型 我是隐藏代码//对接one-api/new-api使用const API_KEY = "sk-1234567890";//你的hugging face api key...去hugging face申请const HUGGINGFACE_API_KEY = "hf_xxxxxxxxxxx";//目前发现的可用模型，请求时如模型不在该列表内，则使用你请求的模型const CUSTOMER_MODEL_MAP
Face Recognition API face_recognition包 模块内容 ---- 1 face_recognition.api.batch_face_locations(images,...返回： 一个可以在css（上，右，下，左）顺序中找到的人脸位置的元组列表 ---- 1 face_recognition.api.compare_faces(known_face_encodings,...返回： 一个True / False值的列表，指出哪个known_face_encodings匹配要检查的面部编码 ---- 1 face_recognition.api.face_distance(face_encodings...更高更准确，但更慢（即100是100倍慢） 返回： 128个面部编码的列表（图像中的每个脸部一个） ---- 1 face_recognition.api.face_landmarks(face_image...返回： 面部特征位置（眼睛，鼻子等）的列表 ---- 1 face_recognition.api.face_locations(img, number_of_times_to_upsample=1,
渲染进程则运行在浏览器环境中，具有访问DOM和Web API的能力，但默认情况下无法直接访问Node.js的API。如果一定要使用，需要修改配置。...配置使用NodeJS API 渲染进程将在一个单独的沙盒环境中运行，无法直接访问 Node.js 的 API。... // 我们可以在渲染进程中直接使用NodeJS的API const fs = require('fs'); console.log...，用于在渲染进程中访问主进程的功能和 API。...，它不仅仅是在渲染进程中可以使用NodeJS API 那么简单，通过它还可以使用在主进程中才能使用的模块。
注意，这时二进制数组所对应的内存是从Buffer对象拷贝的，而不是共享的。二进制数组的buffer属性，保留指向原Buffer对象的指针。...二进制数组的操作，与Buffer对象的操作基本上是兼容的，只有轻微的差异。比如，二进制数组的slice方法返回原内存的拷贝，而Buffer对象的slice方法创造原内存的一个视图（view）。...最后，为Dog的实例指定bark事件的监听函数，再使用EventEmitter的emit方法，触发bark事件。...参考 nodejs官网：https://nodejs.org/dist/latest-v4.x/docs/api/querystring.html； 阮一峰Nojs.API中文版：http://...javascript.ruanyifeng.com/nodejs/
如何学习： 看官方资料 看github代码 笔记不要用笔 最好就是思维导图 nodeJs常常放在前面说的套话 nodejs是一个异步的事件驱动的进行时（runtime）。...深的C/C++程序?，在创??Node之前，他的?要工作都是??高性能 Web服务???的。经?过一些?试???之后，他?到了??高性能，Web服务?的几个要??点： 事件?驱动、异步???I/O。...为了Node的实现语言。 node的特点： 异步i/o??：在Node中，绝大多数的?操作都是异步的，比如读取文件，数据库等。简单说就是是 ???...现在node提供了util类 node的旧有api大都是用回调实现。 util有提供 promisify方法，提供类似promise的方法。...文件系统（fs，File System） nodejs为操作文件提供了大量的api，它使用的是fs模块。文件操作都有两个方法，分别是同步和异步版本。
1.什么是HTTP模块 我们知道传统的HTPP服务器会由Aphche、Nginx、IIS之类的软件来担任，但是nodejs并不需要，nodejs提供了http模块，自身就可以用来构建服务器，而且http...大部分的node使用者，都是用node来做Web API的，而HTTP模块是提供Web API的基础。为了支持所有的HTTP应用，node中的HTTTP模块提供的API是偏向底层化的。...学习之旅"); res.end(); }).listen(3000); 打开浏览器，输入localhost:3000我们就可以看到屏幕上的"NodeJS学习之旅"了，这表明这个最简单的nodejs...=utf-8" }); // end方法的作用: 结束本次请求, 并且返回数据 res.end("NodeJS学习之旅"); }); // 指定监听的端口 sever.listen...后面的部分，因此你可以手动解析后面的内容作为GET的参数，Nodejs的url模块中的parse函数提供了这个功能。
项目结构 在项目根目录下创建”api”文件夹，在api中创建”index.*”(例如index.js)的文件，则该文件会被尝试执行，如果将js文件直接放在根目录，则会被当作文本文件读取 如果不创建，则你需要手动输入文件名来访问...api 例如 *.vercel.app/api/js vercel会根据后缀名自动判断语言 下面给出了3中语言的api示例 python from http.server import BaseHTTPRequestHandler...response.send("DearXuan's API by nodejs!")...但是构建时还有一个注意点，下图红圈圈起来的地方选择 “Other”(默认值)，不要修改 访问 通过 *.vercel.app/api/js ，即可访问js写的api，其它文件同理 如果访问 *.vercel.app.../api/js/ ，则会访问”/api/js/“目录下的index文件，因此在本项目中会报错 访问 *.vercel.app/python 和访问 *.vercel.app/api/python 是完全相同的
功能 第一阶段实现对图片中人脸的识别并打上标签(比如：人名) 第二阶段使用摄像头实现对人物的识别，比如典型的应用做一个人脸考勤的系统 资源 face-api.js https://github.com.../justadudewhohacks/face-api.js/ Face-api.js 是一个 JavaScript API，是基于 tensorflow.js 核心 API 的人脸检测和人脸识别的浏览器实现...代码解析 这里对face-api.js类库代码做一下简单的说明 function dodetectpic() { $.messager.progress(); //加载训练好的模型...类库介绍 face-api 有几个非常重要的方法下面说明一下都是来自 https://github.com/justadudewhohacks/face-api.js/ 的介绍 在使用这些方法前必须先加载训练好的模型...,这里并不需要自己照片进行训练了，face-api.js应该是在tensorflow.js上改的所以这些训练好的模型应该和python版的tensorflow都是通用的，所有可用的模型都在https:/
上面这个图片不是从网上随便找的，来自于 SpaceX-API 项目的 Github 网站，想起了之前说的一个玩笑 “面试造火箭” 这次是真的造火箭了。。。 SpaceX-API 是什么？...SpaceX-API 是一个用于火箭、核心舱、太空舱、发射台和发射数据的开源 REST API。...https://docs.spacexdata.com 展示了所提供的 API 接口，还包括多种语言的接口调用，下图右侧展示 Nodejs 的调用示例及相应返回值。 技术栈是什么？...Koa 在 Nodejs 中也是一个比较知名的框架，之前也有 Node 同学问，有没有什么开源的相关项目可以学习的？...如何部署 NPM 本地部署 熟悉 Nodejs 的朋友，你可以通过 NPM 快速在本地部署该项目，如果你还没有安装 Nodejs 可以参考我的这篇文章 “3N 兄弟” 助您完成 Node.js 环境搭建
Elasticsearch 开放推理 API 新增 Hugging Face 原生分块支持通过 Elasticsearch 的开放推理 API，你可以使用 Hugging Face 的 Inference...生成的 Hugging Face 嵌入的使用能力作为第一个开放推理 API 集成在 Elasticsearch 8.11 中引入，从那时起，我们一直在努力更新它，增加了更强大的功能，使你能够以更少的努力获得更好的结果...通过 retrievers 检索这些嵌入，可以在使用多个托管在 Hugging Face（或任何其他通过开放推理 API 可访问的服务）的模型时实现搜索的可组合性，从而在单个文档中实现多种类型的嵌入。...释疑本博客文章中使用了“推理端点”一词，有两种不同的含义：Hugging Face 的 Inference Endpoints 服务Elasticsearch 的开放推理 API inference endpoint...使用开放推理 API 在 Elasticsearch 中创建推理端点对象，并提供你的 Hugging Face API 密钥。使用推理端点对象进行推理，或配置索引以使用语义文本自动嵌入你的文档。
我们实现一个最简单的Web程序， 它对于所有请求，都返回Hello world!...同时可以看到命令行中有打印的信息： GET: / GET: /favicon.ico 主要需要了解的是： http.createServer(function(request, response){})...('xxx')————响应成功 返回xxx 参考 Nodez中文网-HTTP #路由 我们是想当访问http://127.0.0.1:8080/的时候返回当前目录的index.html。...会向/data发起一个ajsx请求, #实现简单的API接口 既然能访问根目录时可以返回html文件，那我们可以自己设定一个url，当请求这个url是我们就给它返回一组json数据。...正常来讲这些数据应该是从数据库读取的，在这里只模拟一组json数据，在当前目录新建一个data.json： {"name": "尼古拉丁 * 赵四"} 所以当前的目录结构是： ?
这一改进解决了最近的担忧，即商业上可用的面部识别技术更准确地识别出肤色较浅的人的性别，而不是深色的肤色，而且他们在肤色较浅的男性身上表现最好，而肤色较深的女性则表现最差。...负责微软面部识别技术开发的团队通过Azure Cognitive Services为客户提供Face API，与微软的偏见和公平专家合作，改进称为性别分类器的系统，专注于改善性能所有肤色的结果。...Face API团队进行了三项重大更改。他们扩展并修改了训练和基准数据集，推出了新的数据收集工作，通过专注于肤色，性别和年龄，进一步改进训练数据，并改进了分类器以产生更高精度的结果。...认知服务团队的主要项目经理Cornelia Carapcea说，Wallach和她的同事们提供了“对偏见的更细致的理解”，并帮助她的团队创建了一个更强大的数据集，在肤色问题上负责。...她表示，改善Face API中性别分类器的性能主要是一项技术挑战。她说：“收集更多捕捉到我们世界多样性的数据，并小心如何衡量绩效是减轻这些问题的重要步骤。”
大纲Hugging-Face 介绍Hugging-Face 大语言模型 LLM 管理Transformers 机器学习框架文本生成推理 (TGI)Hugging FaceHugging-Face --...大语言模型界的 GithubHugging Face 专门开发用于构建机器学习应用的工具。...该公司的代表产品是其为自然语言处理应用构建的 transformers 库，以及允许用户共享机器学习模型和数据集的平台大模型平台 hugging face国内对标 -- 百度千帆百度智能云千帆大模型平台...---->机器学习算法库与封装工具解决方案文档大语言模型管理通过 Git 下载大模型git lfs install#模型会下载到本地目录，并不在hugging face的标准管理目录里，可能会导致后续Transformers...Transformers 提供 API 和工具，可轻松下载和训练最先进的预训练模型，它支持 PyTorch、TensorFlow 和 JAX 之间的框架互操作性。
我决定整一整，也就是对HarmonyOS Next最新版本API 13中的Core Vision Face Comparator API的学习，这项技术能够对人脸进行高精度比对，并给出相似度评分，判断是否为同一人...第一步：理解Face Comparator API的核心功能核心功能Face Comparator API 提供了以下核心功能：高精度人脸比对：输入两张图片，分析其中的人脸，给出是否为同一人的判断。...第二步：项目初始化与配置初始化与权限配置在使用Face Comparator API前，我们需要确保项目的权限配置正确：{ "module": { "abilities": [ {...最后的小总结整完了这个API，我发现还真是挺有意思的。...毕竟目前这个算是比较新的AI API，可以去做很多新鲜的事，当然这不仅是一项技术创新，更是一种赋能开发者的方式，让我们能够轻松构建智能化、人性化的应用。
在完成了文本识别项目后，我决定继续挑战另一个视觉相关领域，于是我瞄上了API 13中的——人脸检测。...通过研究HarmonyOS Next最新版本API 13中的Core Vision Face Detector API，我发现这项技术不仅支持人脸检测框的定位，还可以识别关键点（如眼睛、鼻子和嘴角位置）...本文将记录我的学习历程和开发过程，重点展示如何利用Face Detector API实现一个人脸检测小应用。...第一步：理解Core Vision Face Detector API的核心功能核心功能介绍Core Vision Face Detector API 提供了检测图片中人脸的能力，支持以下核心功能：人脸位置检测...最后的小总结啃完了HarmonyOS Next Core Vision Face Detector API 13，感觉非常舒服，体会到了鸿蒙生态在人工智能领域的技术优势。
模块概览 Buffer是node的核心模块，开发者可以利用它来处理二进制数据，比如文件流的读写、网络请求数据的处理等。...Buffer的API非常多，本文仅挑选 比较常用/容易理解 的API进行讲解，包括Buffer实例的创建、比较、连接、拷贝、查找、遍历、类型转换、截取、编码转换等。...) 创建新的Buffer实例，并将buffer的数据拷贝到新的实例子中去。...下面是官方文档对API的说明，也就是说，每个array的元素对应1个字节（8位），取值从0到255。...需要注意的是，这里返回的Buffer实例，指向的仍然是buf的内存地址，所以对新Buffer实例的修改，也会影响到buf。
Buffer的API非常多，本文仅挑选 比较常用/容易理解 的API进行讲解，包括Buffer实例的创建、比较、连接、拷贝、查找、遍历、类型转换、截取、编码转换等。...) 创建新的Buffer实例，并将buffer的数据拷贝到新的实例子中去。...下面是官方文档对API的说明，也就是说，每个array的元素对应1个字节（8位），取值从0到255。...需要注意的是，这里返回的Buffer实例，指向的仍然是buf的内存地址，所以对新Buffer实例的修改，也会影响到buf。...字符编码笔记：ASCII，Unicode和UTF-8 http://www.ruanyifeng.com/blog/2007/10/ascii_unicode_and_utf-8.html 本文摘录自《Nodejs
实时人脸追踪，不懂AI的我简单地尝试了一下。...我使用的是基于TensorFlow构建的face-api.js库，事实上它可以嵌入在网站上并让网站拥有功能齐全的实时人脸检测能力，而且可与任何网络摄像头或手机摄像头配合使用。...│ │face_expression_model-weights_manifest.json │ │face_landmark_68_model-shard1...│ │face_landmark_68_model-weights_m │ │face_landmark_68_tiny_model-shar │ │face_landmark_68..._tiny_model-weig │ │face_recognition_model-shard1 │ │face_recognition_model-shard2 │ │
如何使用Python为Hadoop编写一个简单的MapReduce程序,请参考： Here....Face Recognition(face_recognition) Using Hadoop Streaming API: 代码. cd /home/liupeng/hadoop/Face_Detection_Using_Hadoop_Streaming_API.../* cd /usr/local/hadoop # 在我们运行MapReduce job 前，我们需要将本地的文件复制到HDFS中 # /tmp/liupeng/SerializedImages.txt.../FaceRecognitionRun.py -file /home/liupeng/hadoop/Face_Detection_Using_Hadoop_Streaming_API/deploy.../Imageprocessing.zip -file /home/liupeng/hadoop/Face_Detection_Using_Hadoop_Streaming_API/Classifier
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