兄弟神经的电脑配置。

十个框架:1。谷歌云的VisionAPI，2。Yolov3，3。张量流，4。LibfaceDetection，5。拉斯特维森，6岁。SOD，7。人脸识别，8。DeepAceLab，9。JeelizAceFilter，10。打开。

1.谷歌云的VisionAPI

GoogleCloud的VisionAPI是一种易于使用的图像识别技术，允许开发人员通过应用强大的机器学习模型来理解图像的内容。它通过REST和RPCAPI提供了一个强大的预训练机器学习模型。它还使开发人员可以轻松地将关键视觉检测功能集成到应用程序中，包括人脸和地标检测、图像标记、光学字符识别(OCR)和显式内容标记。它还允许我们为图像分配标签，并快速将它们分类到数百万个预定义的类别中。它可以帮助我们检测物体和人脸，阅读印刷和手写文本，并将有价值的元数据构建到您的图像目录中。

2.YOLOv3

YOLO(YouOnlyLookOnce)是最先进的实时对象检测系统，也是基于深度学习的最广泛使用的对象检测方法之一。它将目标检测视为一个回归问题，使用单前馈卷积神经网络直接从完整图像中预测类概率和包围盒偏差。它使用k-means聚类方法来估计预测包围盒的初始宽度和高度。YOLOv3消除了区域提议生成和特征重采样，将所有阶段封装在单个网络中，形成真正的端到端检测系统。

3.张量流

Tensorflow是一个免费的开源框架，用于创建算法来开发用户友好的图形框架，称为tensor flow graphic Framework(TF-GraF)，用于对象检测API，广泛用于高效解决农业、工程和医学中的复杂任务。TF-GraF为业余爱好者和初学者提供了一个独立的虚拟环境，在客户端无需编码或命令行界面(CLI)的情况下设计、训练和部署机器智能模型。

TF-GraF支持SSD、Faster-RCNN、RFCN和Mask-RCNN的灵活模型选择，包括卷积神经网络(inceptions和ResNets)。TF-GraF负责设置和配置，允许任何人在他们的项目中使用深度学习技术，而无需安装复杂的软件和环境。

4.Libfacedetection

Libfacedetection是一个用于图像中人脸检测的开源库。它为图像中基于CNN的人脸检测提供了一个预训练的卷积神经网络，使用户能够检测大于10×10像素的人脸。在C源文件中，CNN模型被转换成一个静态变量。源代码不依赖于任何其他库。你需要一个能在Windows、Linux、ARM以及任何平台上编译源代码的C++编译器。SIMD指令用于加速检测。如果使用IntelCPU或NEONforARM，可以启用AVX2。

5.RasterVision

RasterVision是一个开源的Python框架，用于在卫星、航空等大型图像集(包括倾斜的无人机图像)上建立计算机视觉模型。它允许没有任何深度学习或机器学习工作流专业知识的用户快速重复地配置实验，包括分析训练数据集、创建训练芯片、训练模型、创建预测、评估模型、捆绑模型文件和部署。

RasterVision内置了对芯片分类、对象检测和语义分割的支持，后端使用PyTorch和Tensorflow。用户可以使用AWSBatch在内置支持在云端运行的CPU和GPU上进行实验。该框架还可以扩展到新的数据源、任务(例如，对象检测)、后端(例如，TF对象检测API)和云提供商。

6.草地

SOD是一个嵌入式和现代化的跨平台计算机视觉和机器学习软件库。它公开了一组用于深度学习、高级媒体分析和处理的API，包括在计算资源和物联网设备有限的嵌入式系统上进行实时、多对象检测和模型训练。

SOD旨在为计算机视觉应用提供一个通用的基础设施，并加速机器感知在开源和商业产品中的使用。SOD是专门为提高计算效率而设计的，专注于实时应用，包括全面的经典和先进的深度神经网络及其预训练模型。

7.人脸识别

Face_recognition是世界上最简单的Python和命令行面部识别API。使用dlib60最先进的人脸识别技术构建深度学习，可以从Python或命令行识别和操纵人脸。该模型在Wild61标准人脸库上的准确率为99.38%。它提供了一个简单的face_recognition命令行工具，可以让你从命令行识别图片文件夹的人脸！

8.DeepFaceLab

DeepFaceLab是一个开源的深度伪造系统，它使用机器学习来交换视频中现实人脸的照片。它提供了一个命令式的、易于使用的管道，包括数据加载和处理、模型训练和后期处理，供人们在没有完全理解深度学习框架或编写复杂模板代码的情况下创建深度伪造视频。这个最先进的框架提供了一个完整的命令行工具，它包括管道的所有方面和功能，比如傻瓜相机。值得注意的是，超过95%的深度伪造视频是使用DeepFaceLab创建的。

9.JeelizFaceFilter

JeelizFaceFilter是一个轻量级的强大的人脸跟踪库，它是专门为增强现实人脸过滤器设计的。这个JavaScript库可以从WebRTC捕获的网络摄像头视频源中实时检测和跟踪人脸。用于叠加增强现实应用的3D内容，可以支持Three.js、Babylon.js、FaceSwap、Canvas2D、CSS3D等多种集成，使开发者可以直接从浏览器解决计算机视觉问题。关键功能包括人脸检测、人脸跟踪、人脸旋转检测、张口检测、多人人脸检测和跟踪以及具有高清视频功能的视频采集。

10.OpenCV

OpenCV是一个开源的计算机视觉和机器学习软件库，旨在为计算机视觉应用提供一个通用的基础设施，加速机器感知在商业产品中的使用。BSD授权的产品OpenCV，方便企业使用和修改代码。该库拥有超过2500种优化算法，包括一套经典和最先进的计算机视觉和机器学习算法。

这些算法可以用于检测和识别人脸，识别物体，对视频中的人类行为进行分类，跟踪相机运动，跟踪移动物体，提取物体的3D模型，以及从立体相机生成3D点云。它可以将图像拼接在一起，生成整个场景的高分辨率图像，从图像数据库中找到相似的图像，从用闪光灯拍摄的图像中去除红眼，跟踪眼球运动，识别风景并建立标记以用增强现实覆盖它们。

大学生笔记本电脑配置的人工智能？

人工智能专业可以买一台5000元左右的办公或者游戏笔记本。买太好也没用。人工智能专业在运行神经网络时不使用个人电脑，因为计算能力太高，普通个人电脑无法承受。学校会在实验室提供主机为你运行程序。

暗区突围sh12头盔应该配什么配置？

护甲建议穿任何3~4级防护的胸盾护甲，性价比高。当然也有很多3-4级的挂甲者会在一定程度上影响移动速度。如果你在意，可以选择对移动速度没有影响的“哨兵3胸甲”。

2.头盔的话，建议戴三级防护的面罩头，防止流浪者的神经枪误伤头部。如果面对的是玩家，这样的头盔只能说聊胜于无。

3.但建议独狼玩家不要选择会降低保护区域无线电接收的全防护头盔，这样会减少你获得的声音信息，让你更容易被动。

Macbookairm1哪个配置最值钱？

这款MacBook配置最值钱，搭载M1芯片。这个芯片是苹果自己研发的，8核CPU，4核，16核神经引擎，处理速度非常快。而且这个芯片的技术也很节能。可以满足你外出使用的需求！即使是入门级版本，编辑视频或音频也完全没问题。

如何正确使用神经滤波器？

激活方法如下:

1.重启打开Photoshop软件，在“滤镜”菜单下可以找到我们刚刚安装的滤镜插件。

2.但是这个神经过滤器不是普通人用的。需要注册登录成功才能使用，而且要求你电脑的GPU配置高。

3.该版本新增的一项是景观混合器的功能，可以将不同的景观图像混合在一起，创建新的景观图像，属于AI技术的范畴，经过智能处理。