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Ta 假笑?这个识别算法可以鉴定

但是生活中的很多「逼真的」假笑,无论是出于礼貌,或是害羞,亦或是尴尬,你能分辨出来? ?...自动算法测量这些关键部位的动作(基于自适应光流算法来分析短暂的微笑)。 第三步:输出分析。最后会得到一个输出,衡量每个面部特征的运动权重,并计算它们真实和假笑视频之间的移动差异。...这也是一直以来公认的判断真笑和假笑的关键点:自发的、真实的微笑是可以一个人眼中看到的。比如,真正的微笑,眼睛往往会半闭,眼角会有褶皱;而如果眼睛完全睁大,只有嘴角上扬,那很可能就是假笑。...「假笑中,往往只有嘴部肌肉移动。但是,我们人类通常不会发现眼睛周围细微的移动,而软件则可以更加可靠地发现它。」...也可以这个计算框架测一下…… 不过,虽然「假笑」让人觉得虚情假意,但是 2012 年就有一项研究表示,假装微笑其实是一件好事。因为即使假笑,也能减轻压力,改善人的情绪。

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Linux系统的电脑也可以使用命令行工具操作R语言

一般来说,我们Linux系统的电脑(通常是服务器等超级计算机)上面工作时候不喜欢界面版本的rstudio,会直接在命令行界面交互式使用R语言,或者直接写好r脚本后,直接 Rscript命令就可以运行一个脚本...但是如果是调试好的脚本,命令行工具操作R语言直接 Rscript命令就可以运行一个脚本,运行成百上千次而无需交互。...Mac或者Windows这样的个人电脑,我们也是可以借助git软件来做到使用命令行工具操作R语言。...我这里以Mac为例子,r里面输入下面的函数 : > R.home() [1] "/Library/Frameworks/R.framework/Resources" > 就可以查看到自己的r语言这个软件的安装路径啦.../Resources/bin/R' alias Rscript='/Library/Frameworks/R.framework/Resources/bin/Rscript' 就可以看到运行 R 这个命令啦

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    Linux可以替换运行中的程序

    今天被朋友问及“Linux可以替换运行中的程序?”,以前依稀记得Linux下是可以的(而Windows就不让),于是随口答道“OK”。...Linux由于Demand Paging机制的关系,必须确保正在运行中的程序镜像(注意,并非文件本身)不被意外修改,因此内核启动程序后会锁定这个程序镜像的inode。...除了第一个例外,结果相同。这样看来,动态库被加载时难道ld并没有锁定inode?不过想想也可以宽恕,毕竟ld也是用户态程序,没有权利去锁定inode,也不应与内核的文件系统底层实现耦合。...而后两个例结果不变。...由此可见,想要安全的替换已加载的动态库,还是“笨拙”的“rm + cp”吧,看似捷径的“cp覆盖”会直接葬送掉你的程序…… 看来,我再一次低估了Linux的健壮性,看似符合逻辑的流程也可能会带来灾难性的后果

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    plotnine,打死不学R语言, 我可以Python到40岁.....

    今天给大家介绍一个非常好用的Python语言可视化工具包-plotnine,让你轻松绘制R语言中的统计图形~~ plotnine包介绍 plotnine 是Python语言中的一个可视化工具包,它基于...R语言中的ggplot2库进行了重新实现。...plotnine提供了一种简洁而强大的语法,可以用于创建高质量的统计图形。 使用plotnine,你可以轻松地创建各种类型的图形,包括散点图、折线图、柱状图、箱线图等。...它支持对数据进行分组、筛选和变换,可以添加标签、标题、图例等元素,还可以自定义颜色、线型、点型等图形属性。...最后,使用geom_point函数添加了散点图的图形元素,此外,还可以看出,可以直接使用pandas数据类型进行图形的直接绘制。

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    R语言挖掘Twitter数据

    Twitter R包是对twitter数据进行文本挖掘的好工具。本文是关于如何使用Twitter R包获取twitter数据并将其导入R,然后对它进行一些有趣的数据分析。 ?...获取密钥和密码后便可以R里面授权我们的应用程序以代表我们访问Twitter: ? 根据不同的搜索词,我们可以几分钟之内收集到成千上万的tweet。...然后我们做一些简单的文本清理 从得到的数据里,我们可以看到有twitter发表时间,内容,经纬度等信息 ? ? 清理数据之后,我们对twitter内容进行分词,以便进行数据可视化 ?...分词之后可以得到相关twitter的高频词汇,然后将其可视化 ? ? ? 除此之外,还可以结合数据中的时间戳数据和地理数据进行可视化分析 ? ? ? ?...如果你一直考虑对一些文本数据应用情感分析,你可能会发现使用R比你想象的更容易!

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    R语言做逻辑回归

    R语言做逻辑回归 jmzeng(jmzeng1314@163.com) 回归的本质是建立一个模型用来预测,而逻辑回归的独特性在于,预测的结果是只能有两种,true or false R里面做逻辑回归也很简单...,只需要构造好数据集,然后用glm函数(广义线性模型(generalized linear model))建模即可,预测predict函数。...## rank ## admit 1 2 3 4 ## 0 28 97 93 55 ## 1 33 54 28 12 可以看到这个数据集是关于申请学校是否被录取的,根据学生的...其中GRE成绩是连续性的变量,学生可以考取任意正常分数。 而GPA也是连续性的变量,任意正常GPA均可。...cbind(newdata2, predict(mylogit, newdata = newdata2, type="link", se=TRUE))## type="link" 返回fit值,需要进一步plogis

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    R语言逻辑回归中求R square R

    p=6295 并非所有结果/因变量都可以使用线性回归进行合理建模。也许第二种最常见的回归模型是逻辑回归,它适用于二元结果数据。如何计算逻辑回归模型的R平方?...麦克法登R平方 R中,glm(广义线性模型)命令是用于拟合逻辑回归的标准命令。据我所知,拟合的glm对象并没有直接给你任何伪R平方值,但可以很容易地计算出McFadden的度量。...然后我们可以使用拟合模型对数似然值计算McFadden的R平方: mod < - glm(y~x,family =“binomial”) nullmod < - glm(y~1,family =“binomial...,我们可以将响应传递给glm函数, : Call: glm(formula = cbind(s, f) ~ x, family = "binomial", data = data) Deviance...0.96,而单个数据模型的R平方仅为0.12。

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    R语言进行KM生存分析

    R是数据分析常用的软件之一,通过各种功能强大的R包,可以简单方便的实现各种分析。...R语言中,能够进行生存分析的R包很多,survival和survminer是其中最基本的两个,survival负责分析,survimner负责可视化,二者相结合,可以轻松实现生存分析。...从fit中提取结果构成了d这个数据框,可以看到已经包含了每个时间点的生存概率,删失等信息,通过这些信息,完全可以自己写代码来画图。为了方便,我们直接采用survminer中的函数来进行可视化。 3....survminer可视化结果时,也支持进行差异检验,并将对应的p值标记在图上,代码如下 ggsurvplot(fit, pval = TRUE) 效果图如下 ?...该函数还有非常多的参数,可以非常个性化的调整可视化结果,更加详细的参数用法请参考官方的帮助文档。

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    R语言做钻石价格预测

    1.2数据说明 这里我使用的是R语言里面数据集diamonds,如果看这本《ggplot2:数据分析与图形艺术》应该对这个数据都不会太陌生。该数据集收集了约54000颗钻石的价格和质量的信息。...1.3数据加载到R中 由于数据集是R语言自带的,所以我们只要输入下面的命令行查看数据前六行。 head(diamond) ?...可以看得出来钻石深度62左右是最多,分部服从一个类正态分布。Q-Q图上看,数据完全是不服从正态分布的,因为它呈现的是一个曲线,不是一个直线。...,R会生成一组辅助变量,对每一个有K个水平的因子变量,R会生成K-1个辅助变量,辅助比那辆的值为0或者1,当辅助变量的值为1,表示该因子出现,同时表明其他所有辅助变量值为0,以上结果汇总;所以从上图结果我们可以看得出来...稍微解释一下这个结果吧,其实已经有写博客介绍过这个结果了,第二行包括了一些信息,包括了节点编号,描述,观察值的数目,偏差和预测值; 对模型进行可视化,这里就不需要我博客课上写过的maptree包里面的

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