在过去的几年中，神经网络的兴起与应用成功推动了模式识别和数据挖掘的研究。许多曾经严重依赖于手工提取特征的机器学习任务（如目标检测、机器翻译和语音识别），如今都已被各种端到端的深度学习范式（例如卷积神经网络（CNN）、长短期记忆（LSTM）和自动编码器）彻底改变了。曾有学者将本次人工智能浪潮的兴起归因于三个条件，分别是：·计算资源的快速发展（如GPU）·大

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准备，先从百度网盘下载所需要的rpm包OpenCV3.3.1x86\_64libs.rpm(https://www.oschina.net/action/GoToLink?urlhttps%3A%2F%2Fpan.baidu.com%2Fs%2F1Vq3CfPW99QWSzS4aPA8bHQ)OpenCV3.3.1

说明：扩展需要依赖ImageMagick和zbar，安装前先安装这两个软件安装ImageMagick(http://www.imagemagick.org/(https://www.oschina.net/action/GoToLink?urlhttp%3A%2F%2Fwww.imagemagick.org%2F))yum

!(https://oscimg.oschina.net/oscnet/0280b6708d09a1445899f72a118c16bdefd.png)LINUX无法识别BROADCOM802.11ABGN无线网卡，进入终端：sudocp/sys/

实现思路：1、使用Dlib识别并提取脸部图像2、使用VGGFace模型提取脸部特征3、使用余弦相似度算法比较两张脸部图像的特征代码如下：importtimeimportnumpyasnpimportsklearnimportsklearn.metrics.pairwiseaspw

最近在复习准备一些面试，偶尔会抽些零碎时间逛一下之前关注的公众号，看看有没有哪些被自己遗漏的地方，或者是一些能补充知识的文章，比如前几天看到一篇讲MySQL插入100W条数据要花多久的文章，点进去看到了久违的PreparedStatement，顺便复习了一下，原来数据库不仅能识别纯的SQL还可以识别执行计划，PreparedStatement利用了连接池

方案概述指纹挂锁方案采用ACH512或ACM32FP4指纹芯片和88112传感器，指纹识别速度快，BOM成本低，非常适合挂锁、内门锁、箱包锁、箱柜锁等场景。方案特点•主控算法单芯片：ACH512或ACM32FP4•传感器分辨率：88112点阵（推荐）•指

在数字化转型的浪潮中，如何确保网络身份的真实性和安全性成为了一个重要议题。实人认证人像三要素API作为一种新兴的身份验证工具，通过结合姓名、身份证号码和人脸照片的比对，为个人身份的在线验证提供了一种高效且可靠的解决方案。本文将从技术特点、优势分析和未来趋势三个方面，探讨这一API在现代社会中的应用和意义。

验证码是网络应用中常见的安全工具，用于区分人类用户和机器人。在许多情况下，我们需要自动化程序来处理验证码以完成特定任务，例如注册、登录或数据采集。本文将介绍如何使用Python和OpenCV库实现验证码识别的实战项目。项目概述我们将创建一个Python脚本