然后开始编写人脸识别和人脸注册工具类,使用 insightface.app.FaceAnalysis()
可以获取模型对象,这里包含了三个模型,首先是人脸检测模型,然后是人脸特征提取模型,和最后的性别年龄识别模型。使用 model.prepare()
可以配置 ctx_id
指定使用哪一块 GPU,如果是负数则是使用 CPU 执行预测,nms
配置的是人脸检测的阈值。load_faces()
函数是加载人脸库中的人脸,用于之后的人脸识别对比。
说实话,这个修饰符我用得很少,不是因为他没有用,实际上他和 v-model
的功能基本上(为什么是基本,下文有解释)是一样的,但是 v-model
在一个组件上只能出现一次,试想一下,如果你需要双向绑定多个变量怎么办?最基础的写法如下:
这篇文章的主角是 JS 正则表达式中的 test
方法,这个方法是用来检查正则表达式是否能匹配上给定字符串的,在我发现这个问题之前,我的使用方式是:
毛玻璃这种模糊效果在各种应用程序中见得不少,实际上这种显示效果在 CSS 中也能做到,而且可以分成两种类型,分别是元素本身模糊与元素背景模糊(指的是被元素覆盖的区域),光是用文字描述可能不太清晰,以下是对比图:
PP-YOLO 是 PaddleDetection 优化和改进的 YOLOv3 的模型,其精度(COCO 数据集 mAP)和推理速度均优于 YOLOv4 模型,PP-YOLO 在 COCO test-dev2017 数据集上精度达到 45.9%,在单卡 V100 上 FP32 推理速度为 72.9 FPS, V100 上开启 TensorRT 下 FP16 推理速度为 155.6 FPS。
本教程源码地址:https://github.com/yeyupiaoling/PP-YOLO
三步实现 Ubuntu 修改开机引导顺序
- 执行以下命令,编辑配置文件:
sudo vim /etc/default/grub
- 将第一行非注释代码改成你要启动的系统顺序就可以,如笔者的 Windows 系统是第三个,所以设置为 2。
GRUB_DEFAULT=2
- 最后更新启动引导即可,重启试试。
sudo update-grub
Paddle Lite 是飞桨基于 Paddle Mobile 全新升级推出的端侧推理引擎,在多硬件、多平台以及硬件混合调度的支持上更加完备,为包括手机在内的端侧场景的 AI 应用提供高效轻量的推理能力,有效解决手机算力和内存限制等问题,致力于推动 AI 应用更广泛的落地。