人脸识别技术中有传统机器学习算法、深度学习人脸检测、卷积神经网络人脸检测。这些算法要么精度高、速度慢，要么速度快，精度低。有没有一些比较折中的检测算法方案，既有比较高的准确率，又有较高的性能？网上有推荐BlazeFace，BlazeFace是一种非常轻量级且高度准确的人脸检测器，号称亚毫秒级的人脸检测器。其灵感来自SingleShotMultiBoxDetector(SSD)和MobileNetv2。Mediapipe库提供了该算法的实现，    想在我本地windows10上体验一把Mediapipe，尝试进行安装，但...[>>…]

    只安装opencv-python是没有包含人脸识别所需要的功能方法的，opencv人脸识别还没有放在常规发行版中。要安装opencv-contrib-python扩展，此模块可直接使用pip安装即可。 python3-mpipinstallopencv-contrib-python Collectingopencv-contrib-python Downloadinghttps://pypi.tuna.tsing Successfullyinstalledopencv-contrib-python-4.7.0.72.../opencv_contrib_python-4.7.0.72-cp37-abi3-win_amd64.whl(44.9MB)     下方是检测人脸的程序代码如下。其中haarcascade_fr...[>>…]

    OpenCV是一个用C++语言编写的跨平台计算机视觉库，可以运行在Linux、Windows、Android和MacOS操作系统上。轻量高效而且还提供了Python、Ruby、MATLAB等语言的接口，实现了图像处理和计算机视觉方面的很多通用算法。在计算机视觉项目的开发中，OpenCV作为较大众的开源库，拥有丰富的常用图像处理函数库，安装和使用OpenCV可以直接使用pip安装，我这里是Python3.11版本。    OpenCV依赖一些库，比如Numpy，在执行OpenCV安装的时候会自动安装上的。pipinstallopencv-python...[>>…]

    对于分布式集群MinIo，一个有N块硬盘的分布式Minio,只要有N/2硬盘在线，数据就是安全可读的。但需要至少有N/2+1个硬盘在线，才能创建新的对象。部署分布式MinIO集群，需要注意1、分布式MinIO所有节点需要相同的MINIO_ROOT_USER和MINIO_ROOT_PASSWORD两个参数，保证可相互连接。2、MinIO分布式模式需要新的目录。建议单独挂载磁盘创建数据目录。3、建议所有运行分布式MinIO设置的节点都是同构的，即相同的操作系统、相同的硬盘数量和相同的网络互连。4、运行分布式MinIO实例的服务器应都启动...[>>…]

    minio的最新版2023-02-27T18-10-45Z有些较大的变化，老版本的minio只需要一个端口9000即可。可以另外指定自带的管理后台的地址，但也可以使用默认的9000。但新版的minio将minioconsole管理后台融入了进来。必须另外指定一个不同的端口，不然会报错：    ERRORUnabletostarttheserver:--console-addresscannotbesameas--address    MinIOConsole是一个Minio的图形化界面工具，这篇文章中有相关的介绍：http://www.04007.cn/article/1161.html，比原...[>>…]

    Minio是一个很好用的对象存储系统，操作简单，性能优良可伸缩，但在使用Minio时我们避免不了要进行用户管理、权限管理，而这时需要使用一个mc的命令行工作，虽然这个工作也好用，但对于Human来说，最好用的东西就是图形化界面。而MinIOConsole就是一个以最小的运营开销支持云规模部署而构建的Minio图形化界面工具，使管理员和用户能够将多租户对象存储作为一种服务，直观地检查系统的运行状况，执行关键审核任务并简化与其他组件集成（通过Webhooks和API）。 root@server:/opt/dockerrun-d-p...[>>…]

    SentenceTransformers是一个可以用于句子、文本和图像嵌入的Python库。可以为100多种语言计算文本的嵌入并且可以轻松地将它们用于语义文本相似性、语义搜索和同义词挖掘等常见任务。按照官方的文档最近在搭建Milvus的搜索。参考官方文档地址如下：https://github.com/milvus-io/bootcamp/tree/master/solutions/text_search_engine/quick_deploy     按照上面的方法使用docker搭建起了一个搜索内容，并且通过导入测试文件text.csv以及example.csv文件可以进行NLP检...[>>…]

1.Python中使用pandasread_csv方法中文乱码问题UnicodeDecodeError:'utf-8'codeccan'tdecodebyte0xd6inposition12:invalidcontinuationbyte修改读取的csv文件编码，需要保证csv文件编码和读取编码一致。在/app/src/operations/目录下的load.py中的第13行读取csv文件添加编码设置。data=pd.read_csv(file_dir,encoding='utf8')2.bootcamp执行插入Mysql时失败了Incorrectstringvalue:python代码报如下异常: raiseerrorclass(errno,errval) 　　pymysql.err.InternalError:(1366,"Incorrectstringvalue:''\xEF\xBF\xBD\x...[>>…]

    Milvus是一款开源的、针对海量特征向量的相似性搜索引擎。基于异构众核计算框架设计，成本更低，性能更好。在有限的计算资源下，十亿向量搜索仅毫秒响应。Milvus是专为AI而生的数据库。Milvus具有以下特点和优势：向量数据库：它是一个向量数据库，更加工业级可用。海量数据快速检索：万亿条向量数据搜索的平均延迟以毫秒级别，速度不比Facebook的Faiss差。稳定可靠：具有故障转移和故障恢复机制。高可用可拓展：读写分离、实时离线分离，提供单机和分布式版本。索引支持：集成了Faiss、NMSL...[>>…]

    在docker下安装Milvus2.0的步骤并不多，官方文档地址：https://milvus.io/docs/v2.0.x/install_standalone-docker.md先下载docker-compose.yml文件，然后设置DOCKER_VOLUME_DIRECTORY的值执行docker-compose安装即可。但在执行下载镜像的时候太慢了。 root@testMC:~/#wgethttps://raw.githubusercontent.com/milvus-io/milvus/master/deployments/docker/standalone/docker-compose.yml-Odocker-compose.yml root@testMC:~/#DOCKER_VOLUME_DIRECTORY=/disk root@testMC:~/#docker-composeup-...[>>…]