人脸识别，通常也称人像识别、面部识别，是基于人的脸部特征信息进行身份识别的一种生物识别技术，主要用摄像机或摄像头采集含有人脸的图像或视频流，并自动在图像中检测和跟踪人脸，进而对检测到的人脸进行脸部的一系列相关技术。近年来，随着人工智能的发展以及国家经济发展

人脸检测是计算机视觉中的老话题，应用广泛，研究者众多，业界不仅在向着更准的检测算法前进，轻量级检测人脸算法也成为应用中的宠儿。本文总结了近年轻量级人脸检测算法的开源实现，其中不少已经成为开源社区的明星项目。02LFFD：A Light and Fast F

抗击疫情，众志成城，人工智能技术正被应用到疫情防控中来。2月13日，百度宣布免费开源业内首个口罩人脸检测及分类模型。该模型可以有效检测在密集人流区域中携带和未携戴口罩的所有人脸，同时判断该者是否佩戴口罩。目前已通过飞桨PaddleHub开源出来，广大开发者

2 块嵌套循环连接 nested block loop join O(n^2),但是省了很多IO时间， 两层循环。4 归并连接 merge join O，但是需要连接的col事先要有序。5 散列连接 hash join O。外层表循环，内层表根据散列，每次

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9月3日消息，处微软宣布该消息以外，谷歌、Mozilla同时也宣布将于明年初停止支持RC4，Mozilla将在2016年1月26日发布Firefox 44时淘汰RC4。RC4是美国密码学家罗纳德·李维斯特在1987年设计的密钥长度可变的流加密算法。但很早人

publicArrayList<Integer>search(StringsearchTarget,StringsearchFrom){. ArrayList<Integer>strPos=newArrayList<Integ

把一个数组随机打乱这个需求来源可能就是“洗牌”，所以我们常常称之为洗牌问题。这个问题实现并不复杂，有不少方法可以完成。与其他算法不同，洗牌问题不仅追求速度，还要求“洗得足够开”。今天只想写篇短的，只分享两种比较有代码性的洗牌方法。

算法

算法是计算机科学领域最重要的基石之一，但却受到了国内一些程序员的冷落。许多学生看到一些公司在招聘时要求的编程语言五花八门，就产生了一种误解，认为学计算机就是学各种编程语言，或者认为，学习最新的语言、技术、标准就是最好的铺路方法。其实，大家被这些公司误导了。

木有台词，详见代码，谢谢！

模板方法使得子类可以在不改变算法结构的情况下，重新定义算法中的某些步骤。1父类中的模板方法不可以被重写，拥有算法并且保护这个算法。2可以代码复用最大化。3抽象父类方法专注在代码本身，而由子类提供完整的实现。由框架控制如何做事情，而使用框架的人只需要指定框架

*正整数n,m,从数列1、2、3、...、n中随意取几个数。if (n < 1 || m < 1 || (n == 1 && m !

美团作为国内发展较快的o2o网站，有着大量的用户和丰富的用户行为，这些为推荐系统的应用和优化提供了不可或缺的条件，接下来介绍美团在推荐系统的构建和优化过程中的一些做法，与大家共享。同时在每一层的内部，美团会根据用户将流量划分为多份，支持多个策略同时在线对比

以上是绿萝算法2.0的公告，我知道作为一名站长，看到此公告首先又会谩骂百度“只许你放火，不许我点灯”，不过在谩骂之后，我们还是需要冷静下来，毕竟人在屋檐下，不得不低头，那么，对于该算法，我们站长应该做出如何改善呢？以后，发外链不要只看平台，相关度更加重要，

作为一家专注于人工智能产业的媒体，在麒麟970和苹果A11刚发布时我们也着实兴奋了一阵儿，可如今已经过去了一个多月，除了厂商展示参数、媒体狂欢之外，我们似乎还没听到其他人声音。移动AI会给手机带来革命性的新体验吗？想知道在他们眼中，移动AI芯片到底是什么模