识别率结果：在LFW上97.3%左右（单个model，非ensemble）

在深度学习出现后，人脸识别技术才真正有了可用性。这是因为之前的机器学习技术中，难以从图片中取出合适的特征值。轮廓？颜色？眼睛？如此多的面孔，且随着年纪、光线、拍摄角度、气色、表情、化妆、佩饰挂件等等的不同，同一个人的面孔照片在照片象素层面上差别很大，凭借专家们的经验与试错难以取出准确率较高的特征值，自然也没法对这些特征值进一步分类。深度学习的最大优势在于由训练算法自行调整参数权重，构造出一个准确率较高的f(x)函数，给定一张照片则可以获取到特征值，进而再归类。本文中笔者试图用通俗的语言探讨人脸识别技术，首先概述人脸识别技术，接着探讨深度学习有效的原因以及梯度下降为什么可以训练出合适的权重参数，最后描述基于CNN卷积神经网络的人脸识别。

区分不同的人是很多智能系统的必备能力。为实现此目的，一种可能的技术手段是通过对人脸的光学成像来感知人、识别人，即所谓的人脸识别技术。

python的socket库可以检测端口是否开放 import socket; sock = socket.socket(socket.AF_INET, socket.SOCK_STREAM) result = sock.connect_ex(('127.0.0.1',80)) if result == 0: print "Port is open" else: print "Port is no

应用的流畅度最直接的影响了App的用户体验，轻微的卡顿有时导致用户的界面操作需要等待一两秒钟才能生效，严重的卡顿则导致系统直接弹出ANR的提示窗口，让用户选择要继续等待还是关闭应用。

这个CSS样式表可以高亮标记出你网页中写的不标准的HTML(5)代码。

Skyline 是实时异常检测系统，构建目的是被动监控几百到几千个度量标准，不需要一个个配置 模型/阈值，可以同时使用 Nagios。

top -- 查看进程活动状态以及一些系统状况，常用于查看CPU、内存异常的进程PID。 free -- 查看系统整体内存状况。 vmstat  -- 查看系统状态、硬件和系统信息等。查看CPU使用情况、上下文切换情况、进程数(是否过多？)。 iostat -- 查看CPU 负载，硬盘状况。常用于查看IO状况(查看CPU的工具很多) sar -- 综合工具，查看系统状况。这个太强大了，但自己一般只

实现android内存检测的作用在哪里? 当你处理一个非常大的图片缩放的时候,由于使用了ARGB8888的色彩，导致一个像素是4Byte。一个2000×3000分辨率的图片消耗的内存是：23 437.5KB。这时候消耗的内存是2.3M的内存。android2.2官方ROM最大内存是24M，那么打开美图秀秀，处理一张2000像素的图的时候就会发生问题， 4.0官方ROM的话，你的app最大内存限制是

路由跟踪命令.查看DNS、IP、Mac等 1.最基本，最常用的，测试物理网络的 　　ping 192.168.0.8 －t ，参数－t是等待用户去中断测试

使用Cpdetector jar包，提供两种方式检测文件编码，至于选择哪种 需要根据个人需求，文档有注释。依赖antlr-2.7.4.jar，chardet-1.0.jar，jargs-1.0.jar三个jar包。

Snort是一个免费的、跨平台的软件包，用作监视小型TCP/IP网的嗅探器、日志记录、侵入探测器。它可以运行在linux/UNIX和Win32系统上，你只需要几分钟就可以安装好并可以开始使用它。

南大周志华老师在2010年提出一个异常检测算法Isolation Forest，在工业界很实用，算法效果好，时间效率高，能有效处理高维数据和海量数据，这里对这个算法进行简要总结。

目标检测对于人类来说并不困难，通过对图片中不同颜色模块的感知很容易定位并分类出其中目标物体，但对于计算机来说，面对的是RGB像素矩阵，很难从图像中直接得到狗和猫这样的抽象概念并定位其位置，再加上有时候多个物体和杂乱的背景混杂在一起，目标检测更加困难。但这难不倒科学家们，在传统视觉领域，目标检测就是一个非常热门的研究方向，一些特定目标的检测，比如人脸检测和行人检测已经有非常成熟的技术了。

/** * 默认GB18030 */ public static final String detectCharset(byte[] byteArray){ // 建立InputStream ByteArrayInputStream bais = new ByteArrayInputStream(byteArray); // 默认编码 String utf8 = "UTF-8"; String c

操作系统实验报告——死锁的检测与解除学院：计算机与电子信息学院专业：计算机科学技术与网络工程类2008级4班姓名：刘荣鹏学号：0807100419一、实验目的：熟悉死锁检测与解除算法，理解死锁的检测及解除死锁的方法,加深记意。二、实验环境：Win2000/winxp  VC++6.0三、实验内容：编程实现死锁检测算法、死锁解除算法，数据动态输入，解锁采用释放最大死锁进程资源的方法实现。

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SAMHAIN是一个开放源代码的基于主机的入侵检测系统,它提供文件完整性检查,日志监视和分析功能,以及ROOTKIT检测,端口监视,检测可执行程序的SUID和隐藏进程等。

我们有些时候,需要监测一个文件/文件夹的变化,例如在某个文件被修改的时候,可以获取到通知,或者我们有个播放列表是扫描某个文件夹下的所有文件,那么当这个目录新添或者删除一些文件后,我们的播放列表要同步更新,这种情况下,我们都需要监听文件/文件夹的变化