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10倍，在动画结束后会再恢复到设定值，因此有了，字体砸下的效果，其实就是==字体缩小==的一个过程。
4.字体对话框（Font Dialog）：字体对话框用于选择字体样式、大小和颜色。Qt中提供了QFontDialog类，用于创建字体选择对话框。 5.颜色对话框（Color Dialog）：颜色对话框用于选择颜色。
深度学习：GoogLeNet核心思想详细讲解 💡 在2014年的ImageNet图像识别挑战赛中，一个名叫GoogLeNet [Szegedy et al., 2015]的网络架构大放异彩。 GoogLeNet吸收了NiN中串联网络的思想，并在此基础上做了改进。
（深度学习常用领域：语音识别、图像识别）模式识别（pattern recognition）: 模式识别是最古老的（作为一个术语而言，可以说是很过时的）。我们把环境与客体统称为“模式”，识别是对模式的一种认知，是如何让一个计算机程序去做一些看起来很“智能”的事情。
由于DNNGHMM的训练成本不高且具有相对较高的识别概率，所以在语音识别领域中，它仍然是较常用的声学模型。
后一种类型的问题很难识别为动态编程问题。如果听起来像是优化，动态编程可以解决它。 想象一下，我们发现了一个问题，这是一个优化问题，但是我们不确定是否可以使用动态编程来解决。首先，确定我们要优化的内容。一旦意识到要优化的内容，我们必须决定进行优化的难易程度。
4.3稿件内容大纲 4.4稿件格式要求 4.4.1字数要求：2000字左右/篇； 4.4.2字体：微软雅黑；字号：五号。 4.4.3配图：原创高清无水印图片 六、参与方式：1. 发送申请至邮箱：tianyun3@huawei.com。
一个是全序列卷积神经网络(DFCNN)，是由国内语音识别领域领头羊KDXF于2016年提出的一种语音识别框架。DFCNN先对时域的语音信号进行傅里叶变换得到语音的语谱图，DFCNN直接将一句语音转化成一张图像作为输入，输出单元则直接与最终的识别结果（如音节或汉字）相对应。
（3）CRS的特点云识别本地化：云识别成功一次后，云识别图可以缓存到本地识别库，即便无网络也可以对目标进行快速精准的识别。超大容量云端图库：亿级云端图库，为提升性价比，当前单库支持10万张图片。快速识别：达到0.1秒的超快速识别，瞬间响应。
新版本请移步这个帖子【ManasAI-OCR】验证码、健康码颜色识别、表格图片识别cid:link_0----------------------------我们在开发某些自动化网页自动化的时候，给刚接触的同学一做一个演示样例。
人脸识别考勤就是在这种情况下进入人们的视野。智能化时代，生物识别技术渐趋成熟，人脸识别、虹膜识别、静脉识别等多项先进的识别技术落足社会各大领域，考勤领域自然也不例外。
1、身份识别，用于人脸识别系统，比如上班打卡、地铁扫脸过闸机.......2、自然语言处理，如语音翻译/语音识别。
在移动办公一楼大厅电梯出口，部署人脸识别闸机，内部员工通过“刷脸”进出通道，同时在大厅前台部署人脸识别访客机，实现外来人员现场登记，访客机将采集现场人脸，同步至相应的终端设备，实现访客的“刷脸”进出。实现办公楼宇人员进出人脸识别实名认证及员工考勤管理、访客智能预约。
1.电子相册智慧整理： 图像识别-》图像标签 调用已训练好的卷积神经网络预测图片最有可能的类别，并分类存放 2.基于卷积神经网络实现景区精准识别场景 使用基于TensorFlow的Keras自行构建卷积神经网络（自行添加卷积层、池化层
按理说，对象识别的边界和纹理之争早就存在，不过我们终于还是在 2019 年看到了针对性的研究论文。
目前，在图像、语音识别、自然语言处理、强化学习等许多技术领域中，深度学习获得了广泛的应用，并且在某些问题上已经达到甚至超越了人类的水平。本课程将介绍深度学习算法的知识。
私有证书管理服务：是华为云证书管理服务（Cloud Certificate Manager Service，CCM）下的一个子服务，是一个云上海量私有证书颁发和全生命周期管理的服务，提供高度可用的私有 CA托管服务，帮助客户识别和保护组织内的应用程序、服务、设备和用户等资源。 。
living body verification failed 人脸识别活体检测服务校验未通过，服务终止。
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