本文实例为大家介绍了ajax验证用户名和密码的具体代码，供大家参考，具体内容如下 1.ajax主体部分 var xmlrequest; function createXMLHttpRequest{ ifwindow.XMLHttpRequest{ xmlrequest=new X
本文实例为大家分享了JS验证用户名是否存在的具体代码，供大家参考，具体内容如下 直接上代码: reg_ajax.html !DOCTYPE html html head meta charset="UTF-8" titleAjax请求servlet实现用户名是否存在验证&
jsp页面 head script type="textjavascript" src="jsregister.js"script head table td用户名：td td input type="te
二叉树是由根节点，左子树，右子树组成，左子树和友子树分别是一个二叉树。 这篇文章主要在JS中实现二叉树的遍历。 一个二叉树的例子 var tree = { value: 1, left: { value: 2, left: { value: 4 } }, right: { val
java正则实现各种日期格式化 package com.st.test; import java.text.DateFormat; import java.text.SimpleDateFormat; import java.util.Date; import java.util.HashMap; import java.util.regex.Pattern; publi
本文实例为大家分享了java日期时间操作工具类，供大家参考，具体内容如下 虽然jdk1.8开始，加入了time包，里面对时区，本地化时间，格式化，以及时间等做了很好的封装，但仍然要写一个工具类。大家看着用。应该没有bug。如果发现了，请您一定告知，互相学习！好了，上代码： package com.wdy.tools.utils.timeutil; import java
本文实例讲述了java实现的日期时间转换工具类。分享给大家供大家参考，具体如下： 最基础的东西，总结一下，下次用的时候就方便一些了。废话不多说，直接贴代码： package com.incar.base.util; import com.incar.base.exception.BaseRuntimeException; import java.text.DateForma
1. Date.compareTo（） java.util.Date提供了在Java中比较两个日期的经典方法compareTo（）。 如果两个日期相等，则返回值为0。 如果Date在date参数之后，则返回值大于0。 如果Date在date参数之前，则返回值小于0。
Java动态代理类位于java.lang.reflect包下，一般主要涉及到以下两个类： （1）InvocationHandler：该接口中仅定义了一个方法 public object invokeObject obj,Method method, Object[] args &nb
代理模式是常用的java设计模式，它的特征是代理类与委托类有同样的接口，代理类主要负责为委托类预处理消息、过滤消息、把消息转发给委托类，以及事后处理消息等。代理类与委托类之间通常会存在关联关系，一个代理类的对象与一个委托类的对象关联，代理类的对象本身并不真正实现服务，而是通过调用委托类的对象的相关方法，来提供特定的服务。 JAVA各种动态代理实现的比较 p
本文针对java动态代理进行知识点整理，具体内容如下 一. JAVA的动态代理比较官方说法 代理模式是常用的java设计模式，他的特征是代理类与委托类有同样的接口，代理类主要负责为委托类预处 理消息、过滤消息、把消息转发给委托类，以及事后处理消息等。 代理类与委托类之间通常会存在关联关系，一个代理类的对象与一个委托类的对象关联，代理类的 对象本身并不
一、Java环境搭建 （1）下载JDK并解压（当前操作系统为Ubuntu16.04，jdk版本为jdk-8u111-Linux-x64.tar.gz） 新建usrjava目录，切换到jdk-8u111-linux-x64.tar.gz所在目录，将这个文件解压缩到usrjava目录下。 ta
网上和很多书上都有不少的hadoop在linux系统下的安装教程，但是尝试过的读者会发现，就算是按照这些教程一步步的操作，还是会在某个地方出错，主要原因是版本问题。尤其是书上的版本一般都较老，所以并不建议对着书上的教程来操作，但是可以作为参考。下面给出我自己亲身实践的安装过程，尽量把我知道的原理也写出来，这样就算有些步骤出现问题，知道了原因也是很容易解决的，就怕出现问题了，还不知道问题出在哪？ 下面的代
Python调用OpenCV实现人脸识别，供大家参考，具体内容如下 硬件环境： Win10 64位 软件环境： Python版本：2.7.3 IDE：JetBrains PyCharm 2016.3.2 Python库： p
本文实例讲述了Python基于OpenCV库Adaboost实现人脸识别功能。分享给大家供大家参考，具体如下： 以前用Matlab写神经网络的面部眼镜识别算法，研究算法逻辑，采集大量训练数据，迭代，计算各感知器的系数。。。相当之麻烦~而现在运用调用pythonOpenCV库Adaboost算法，无需知道算法逻辑，无需进行模型训练，人脸识别变得相当之简单了。 需要用到的库是opencvopen
本文实例为大家分享了python利用Opencv实现人脸识别功能的具体代码，供大家参考，具体内容如下 首先：需要在在自己本地安装opencv具体步骤可以问度娘 如果从事于开发中的话建议用第三方的人脸识别（推荐阿里） 1、视频流中进行人脸识别 # -*- coding: utf-8 -*- i
前言 人脸识别在LWFLabeled Faces in the Wild数据集上人脸识别率现在已经99.7%以上，这个识别率确实非常高了，但是真实的环境中的准确率有多少呢？我没有这方面的数据，但
本文实例为大家分享了javaOpenCV-4.0.0 实时人脸识别，供大家参考，具体内容如下 package com.xu.opencv; import org.opencv.core.Core; import org.opencv.core.Mat; import org.opencv.core.MatOfRect; import org.opencv.core.Point; i
对于opencv 它提供了许多已经练习好的模型可供使用，我们需要通过他们来进行人脸识别 参考了网上许多资料 假设你已经配好了开发环境 ，在我之前的博客中由开发环境的配置。 项目代码结构： img src="https:img.nhooo.comstaticupload210
写在前面：这篇文章也是借鉴了一些前辈的代码和思路写的，代码有些也是复用了别人的。 先说下思路： 1.首先利用Opencv检测出人脸的区域 2.在成功的检测出人脸区域后，将识别出的人脸区域截取成图片，储存起来，用作后续的训练数据。 3.在获取到了足够多的数据后，搭建CNN网络进行训练。 5.训练完成后，将模型存储起来。 6
本文实例为大家分享了OpenCV实现人脸识别程序的具体代码，供大家参考，具体内容如下 Haar特征检测，人脸识别算法，是用xml作为训练后的分类器做的 #includeopencv2\opencv.hpp #includecstdio #includecstdlib #includeWindows.h us
最近开始学习Qt,结合之前学习过的caffe一起搭建了一个人脸识别登录系统的程序，新手可能有理解不到位的情况，还请大家多多指教。 我的想法是用opencv自带的人脸检测算法检测出面部，利用caffe训练好的卷积神经网络来提取特征，通过计算当前检测到的人脸与已近注册的所有用户的面部特征之间的相似度，如果最大的相似度大于一个阈值，就可以确定当前检测到的人脸对应为这个相似度最大的用户了。
将opencv中haarcascade_frontalface_default.xml文件下载到本地，我们调用它辅助进行人脸识别。 识别图像中的人脸 #coding:utf-8 import cv2 as cv # 读取原始图像 img = cv.imread'face.png' # 调用熟悉的人脸分类器 识别特征类型 # 人脸 - haarcasca
人脸识别技术已经相当成熟，面对满大街的人脸识别应用，像单位门禁、刷脸打卡、App解锁、刷脸支付、口罩检测........ 作为一个图像处理的爱好者，怎能放过人脸识别这一环呢！调研开搞，发现了超实用的Facecognition！现在和大家分享下~~ img src="https:img.nhooo.comstaticuplo
本文在Ubuntu Server 14.04 amd64系统测试。 安装ftp sudo apt-get install vsftpd 配置vsftpd.conf sudo nano etcvsftpd.conf #禁止匿名访问 anonymous_e
后台一直提示wordperss版本和插件有更新，看着碍眼，决定把它们全都更新。不过更新文件需要服务器提供FTP服务，linode也没有提供到FTP，只能自己装一个了。我装的服务器系统是Ubuntu 12.04 LTS，FTP软件当然是选择大名鼎鼎的vsftpd（very secure FTP daemon）， 用系统自带的FTP还好Ubuntu装vsftpd还是很简单，一句命令就行： sudo
本文实例讲述了PHP使用Face++接口开发微信公众平台人脸识别系统的方法。分享给大家供大家参考。具体如下： 效果图如下： img src="https:img.nhooo.comstaticupl
我一直对人工智能识别技术非常感兴趣，因为我无法想象这究竟是一种什么样的算法，什么样的分析过程。无论是声音识别、人脸识别或其它种识别，人们的外貌、说话的方式都是如此不同，一种图片你可以用不同的方式、从不同的角度拍摄，我不能理解这些识别技术是如何做到的。有个叫做“面具”的游戏也使用了这种识别技术，我想对于脸部识别技术也应该研究一下。Facebook使用了这种技术，在手势控制中也能用到它，所以，你网站上也会有应用的地方。p
人脸评分微信接口，获取微信图片地址，curl请求face++接口。解析json数据，计算颜值。返回用户。 颜值匹配版，请到腾讯微校上体验。http:weixiao.qq.com ?php ** * 人脸识别测颜值、测脸龄、测相似度微信接口 * @Crea
Android camera实时预览 实时处理，面部认证。 预览操作是网友共享的代码，我在继承SurfaceView 的CameraSurfaceView 中加入了帧监听事件，每次预览监听前五个数据帧，在处理做一个面部识别。 先看目录关系 img src="https:img.nhooo.comstaticupload210313044058
前言 很多人都认为人脸识别是一项非常难以实现的工作，看到名字就害怕，然后心怀忐忑到网上一搜，看到网上N页的教程立马就放弃了。这些人里包括曾经的我自己。其实如果如果你不是非要深究其中的原理，只是要实现这一工作的话，人脸识别也没那么难。今天我们就来看看如何在40行代码以内简单地实现人脸识别。 一点区分 对
主要有以下步骤： 1、人脸检测 2、人脸预处理 3、从收集的人脸训练机器学习算法 4、人脸识别 5、收尾工作 人脸检测算法：s
前言 CoreImage是Cocoa Touch中一个强大的API，也是iOS SDK中的关键部分，不过它经常被忽视。在本篇教程中，我会带大家一起验证CoreImage的人脸识别特性。在开始之前，我们先要简单了解下CoreImage framework 组成 CoreImage framework组成 p
人脸检测 这里的人脸检测并非人脸识别，但是却可以识别出是否有人，当有人时候，你可以将帧图进行人脸识别（这里推荐Face++的sdk）,当然我写的demo中没有加入人脸识别，有兴趣的朋友可以追加。face++a
关于人脸识别 目前的人脸识别已经相对成熟，有各种收费免费的商业方案和开源方案，其中OpenCV很早就支持了人脸识别，在我选择人脸识别开发库时，也横向对比了三种库，包括在线识别的百度、开源的OpenCV和商业库虹软（中小型规模免费）。 百度的人脸识别，才上线不久，文档不太完善，之前联系百度，官方也给了我基于Android的Example，但是不太符合我的
下午的时候，配好了OpenCV的Python环境，OpenCV的Python环境搭建。于是迫不及待的想体验一下opencv的人脸识别，如下文。 必备知识 Haar-like 通俗的来讲，就是作为人脸特征即可。 Haar特征值反映了图像的灰度变化情况。例如：脸部的一些特征能由矩形特征简
从实时视频流中识别出人脸区域，从原理上看，其依然属于机器学习的领域之一，本质上与谷歌利用深度学习识别出猫没有什么区别。程序通过大量的人脸图片数据进行训练，利用数学算法建立建立可靠的人脸特征模型，如此即可识别出人脸。幸运的是，这些工作OpenCV已经帮我们做了，我们只需调用对应的API函数即可，先给出代码： #-*- coding: utf-8 -*- import cv2 import
# 源码如下： #!usrbinenv python #coding=utf-8 import os from PIL import Image, ImageDraw import cv def detect_objectimage: '''检测图片，获取人脸在图片中的坐标''' grayscale = cv.CreateImageimage.width
本文实例为大家分享了Python人脸识别的具体代码，供大家参考，具体内容如下 1.利用opencv库 sudo apt-get install libopencv-* sudo apt-get install python-opencv sudo apt-get install python-numpy strong
本博客包含三个常用方法，用于盛开Android版人脸识别Demo中竖屏使用时送入yuv数据，但一直无法识别的情况。 1.首先可以尝试顺时针旋转90°或270°，然后送入识别SDK。 2.旋转方向后依然无法识别时，可以尝试saveImg ，保存本地检查图片是否符合要求。 img src="https:img.nhooo.comstaticupload21
