手机有线连接OBS(以无他伴侣作为测试案例) 1.硬件设备 安卓手机1台.安卓手机对应的数据线.电脑2台(windows系统,1台做OBS与手机连接.1台做直播后台:配置等如果能达到要求也可以只使用一台电脑): 2.软件 手机下载无他相机.1台电脑下载无他相机伴侣(PC版).64位OBS中文版(最新版本): 3.功能调试 3.1 安卓手机调试 打开手机--找到设置--查找版本信息--双击(多次)版本号--开发人员模式,找到点击开发人员选项--打开USB调试--选择USB配置为PTP模式(传输图片

精通Web Analytics 2.0 : 用户中心科学与在线统计艺术 第二章:选择你的网络分析灵魂伴侣的最佳策略 在Web Analytics 2.0的新世界秩序中,您必须跳出"单一真理来源"的思维模式,转变为真正的多重策略,来更快地识别可行的那些洞察.你怎样做呢?工具!你必须正确的选取它们,并确保向前一步而不是后退三步. 在本章,您将了解到如何进行深入的内省以更好地了解您的需求,如何从分析供应商那里获得真相,如何对比分析工具,以及如何运行导航和谈成合作. 章节内容 一.  预先估测

这里翻译下<Deep face recognition: a survey v4>. 1 引言 由于它的非侵入性和自然特征,人脸识别已经成为身份识别中重要的生物认证技术,也已经应用到许多领域,如军事,进入,公共安全和日常生活.FR自然在CVPR会议中也占据了十分长的时间.早在1990年代,随着特征脸的提出[157],FR就成为了一个比较热门的研究领域.过去基于特征进行FR的里程碑方法在图1中有所展示 如图1所示,其中介绍了4个主流技术的发展过程: holistic 方法:通过某种分布假设去直接

转载自 http://www.cnblogs.com/skyme/p/4651331.html HMM(隐马尔可夫模型)是用来描述隐含未知参数的统计模型,举一个经典的例子:一个东京的朋友每天根据天气{下雨,天晴}决定当天的活动{公园散步,购物,清理房间}中的一种,我每天只能在twitter上看到她发的推“啊,我前天公园散步.昨天购物.今天清理房间了!”,那么我可以根据她发的推特推断东京这三天的天气.在这个例子里,显状态是活动,隐状态是天气. HMM描述 任何一个HMM都可以通过下列五元组来描述:

http://www.hankcs.com/nlp/hmm-and-segmentation-tagging-named-entity-recognition.html HMM(隐马尔可夫模型)是用来描述隐含未知参数的统计模型,举一个经典的例子:一个东京的朋友每天根据天气{下雨,天晴}决定当天的活动{公园散步,购物,清理房间}中的一种,我每天只能在twitter上看到她发的推“啊,我前天公园散步.昨天购物.今天清理房间了!”,那么我可以根据她发的推特推断东京这三天的天气.在这个例子里,显状态是活

第三方推流使用场景 1.当使用YY客户端进行直播遇到问题,暂无解决方法的时候,可以使用第三方直播软件OBS进行推流. 2.对OBS情有独钟的主播. OBS简介: OBS是一款比较好用的开源直播软件,目前支持的操作系统包括:win7,win8,苹果的OS X系统,不支持XP系统.目前OBS有两款产品,一款为旧版本的OBS Classic,一款为新版本的OBS Studio,建议使用OBS Studio. OBS下载: OBS下载地址:https://obsproject.com/download

接下来我就简单跟大家介绍一下利用nginx来搭建流媒体服务器. 我选择的是腾讯云服务器 1.下载nginx-rtmp-module: nginx-rtmp-module的官方github地址:https://github.com/arut/nginx-rtmp-module 使用命令: git clone https://github.com/arut/nginx-rtmp-module.git 将nginx-rtmp-module下载到linux中. 2.安装nginx: nginx的官方网站

今天公司进行CMMI资质审核,审核人提到了WBS,以前对这些名词没有太过于注意,后经过审核人的审核对这个名词有了一个大致的了解,并结合项目经验和网上的一些资料,编此文档.不为别人,主要怕自己忘记了. WBS (­ Work Breakdown Structure):工作分解结构——以可交付成果为导向的工作层级分解.其分解的对象是项目团队为实现项目目标.提交所需可交付成果而实施的工作.工作分解结构组织并定义了项目的全部范围. 听名词解释这个东西更象是我们项目中做的项目进度管理,其实不然,他应该是将

什么是BERT? BERT,全称是Bidirectional Encoder Representations from Transformers.可以理解为一种以Transformers为主要框架的双向编码表征模型.所以要想理解BERT的原理,还需要先理解什么是Transformers. Transformers简单来说是一个将一组序列转换成另一组序列的黑盒子,这个黑盒子内部由编码器和解码器组成,编码器负责编码输入序列,然后解码器负责将编码器的输出转换为另一组序列.具体可以参考这篇文章<想研究B

近来有朋友让老山帮忙识别验证码.在github上查看了下,目前开源社区中主要流行以下几种验证码识别方式: tesseract-ocr模块: 这是HP实验室开发由Google 维护的开源 OCR引擎,内置传统模式识别方法和现代深度神经网络算法 采用深度学习网络 通常是基于CNN网络,通过captcha等验证码生产器自动生产训练集,通常对生成器内置的验证码类型有极高的识别度. 需求中需要识别的验证码来自特定网站 http://fota.redstone.net.cn/,使用通用的验证码识别模块识别准

摘要:想了解时下流行的自动驾驶相关AI模型吗?接下来就用华为云的ModelArts和百度的Easy DL带你体验一下AI平台是怎么进行模型训练的. 华为ModelArts自动学习 VS 百度Easy DL 在华为云论坛上看到了人车识别的实验.想看下时下流行的自动驾驶相关的AI模型是怎么样子的.也想看看现阶段各大AI平台是怎么进行模型训练的.那接下来就用华为云的ModelArts和百度的Easy DL体验一下吧. 华为ModelArts-自动学习-物体检测 链接:https://console.h

华为微认证ModelArts实现智能花卉识别稳过! 目录 华为微认证ModelArts实现智能花卉识别稳过! ModelArts实现智能花卉识别的概述 ModelArts实现智能花卉识别的解决方案 ModelArts实现智能花卉识别所需的华为云技术 ModelArts实现智能花卉识别的华为云实践 自测题 实践 测试常见题型 人工智能网络简单介绍 RetinaNet yolo inception_v3 darknet SegNet ResNet Faster_RCNN ModelArts实现智能花

K-近邻算法虹膜图片识别实战 作者:白宁超 2017年1月3日18:26:33 摘要:随着机器学习和深度学习的热潮,各种图书层出不穷.然而多数是基础理论知识介绍,缺乏实现的深入理解.本系列文章是作者结合视频学习和书籍基础的笔记所得.本系列文章将采用理论结合实践方式编写.首先介绍机器学习和深度学习的范畴,然后介绍关于训练集.测试集等介绍.接着分别介绍机器学习常用算法,分别是监督学习之分类(决策树.临近取样.支持向量机.神经网络算法)监督学习之回归(线性回归.非线性回归)非监督学习(K-means聚

二维码扫描 前言: 最近的项目中使用到了二维码,二维码这个模块功能也完成:觉得还是有必要总结一下用来做记录.好长时间没有写二维码了都忘记在差不多了,重新拾起来还是挻快的. 二维码使用场景: 生活中有很多的地方都在使用,比如把它分享给朋友,通过扫描来关注平台.它的功能有生成二维码.扫描二维码.从相册中读取二维码.主要从这几个方面来讲二维码的使用,最后会封装一个方便快捷使用的库,供想快速集成的使用者. 1.生成二维码 效果图: 1. 创建二维码滤镜--CIFilter 1.1 恢复滤镜的默认属性 1

服务器汇总:http://www.cnblogs.com/dunitian/p/4822808.html#iis 服务器异常: http://www.cnblogs.com/dunitian/p/4522983.html 今天上初中的弟弟问我移动硬盘识别不出来怎么办?重买? ......太霸气了,想了下以前逆天大学的时候才接触移动硬盘,哎~太弱啊,当时也遇到各种问题,现在我就简单汇总一下吧~(当时可不知道博客园是啥,大三才知道的o(^▽^)o) 以下为我以前的经验,仅供参考: 1.移动硬盘盘符木

异常汇总:http://www.cnblogs.com/dunitian/p/4523006.html#dapper 今天帮群友整理Dapper基础教程的时候手脚快了点,然后遇到了一个小问题,Dapper QueryMultiple 返回数据的问题 多个返回值用QueryMultiple ,这个大家都知道,如果不清楚的看下下面的文档: 这个是官方文档: Multiple Results Dapper allows you to process multiple result grids in a

这两天因为工作需要,要到某个网站采集信息,一是要模拟登陆,二是要破解验证码,本想用第三方付费打码,但是想想网上免费的代码也挺多的,于是乎准备从网上撸点代码下来,谁知道,撸了好多个都不行,本人以前也没接触过这方面的,代码无从下手,最后不知道在哪个兄台博客找到一个国外的第三方开源OCR,说是强大的谷歌公司做维护,C++开发的,有.NET封装的链接库,甚好! 项目地址:https://github.com/tesseract-ocr/tesseract语言库:https://github.com/te

1 理论基础 学习Eigen人脸识别算法需要了解一下它用到的几个理论基础,现总结如下: 1.1 协方差矩阵 首先需要了解一下公式: 共公式可以看出:均值描述的是样本集合的平均值,而标准差描述的则是样本集合的各个样本点到均值的距离之平均.以一个国家国民收入为例,均值反映了平均收入,而均方差/方差则反映了贫富差距,如果两个国家国民收入均值相等,则标准差越大说明国家的国民收入越不均衡,贫富差距较大.以上公式都是用来描述一维数据量的,把方差公式推广到二维,则可得到协方差公式: 协方差表明了两个随机变量之

1 背景及理论基础 人脸识别是指将一个需要识别的人脸和人脸库中的某个人脸对应起来(类似于指纹识别),目的是完成识别功能,该术语需要和人脸检测进行区分,人脸检测是在一张图片中把人脸定位出来,完成的是搜寻的功能.从OpenCV2.4开始,加入了新的类FaceRecognizer,该类用于人脸识别,使用它可以方便地进行相关识别实验. 原始的LBP算子定义为在3*3的窗口内,以窗口中心像素为阈值,将相邻的8个像素的灰度值与其进行比较,若周围像素值大于或等于中心像素值,则该像素点的位置被标记为1,否则为0

篇一:WPF常用知识以及本项目设计总结:http://www.cnblogs.com/baiboy/p/wpf.html 篇二:基于OneNote难点突破和批量识别:http://www.cnblogs.com/baiboy/p/wpf1.html 篇三:批量处理后的txt文件入库处理:http://www.cnblogs.com/baiboy/p/wpf2.html 篇四:关于OneNote入库处理以及审核:http://www.cnblogs.com/baiboy/p/wpf3.html [