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gt;AI应用->创建AI应用 元类型来源选择从OBS选择，选择元类型，选择model_output文件夹，部署服务勾选在线服务，点击立即创建 等待导入和构建 构建成功之后，点击部署->在线服务 点击下一步然后提交 等待部署完成，体验效果 二、 手势识别
swap：如果设定的字体还未可用，浏览器将首先使用备用字体显示，当设定的字体加载完成后替换备用字体； fallback：与 swap 属性值行为上大致相同，但浏览器会给设定的字体设定加载的时间限制，一旦加载所需的时长大于这个限制，设定的字体将不会替换备用字体进行显示。
如果要扫描印刷质量稍微差一些的文章，比如说报纸，扫描的结果将不会黑白分明，会出现大量的黑点，而且在字体的笔画上也会出现粘连现象，这两项可是汉字识别的大忌，将严重影响汉字识别的正确率。为获得较好的识别结果，必须仔细进行色调调节，反复扫描多次才能获得比较理想的结果。
推荐两个漂亮的编程字体1. Inconsolata号称最好看的编程字体。在个别编辑器下中文的显示会有bug（比如笔者用的sublime3，也可能是版本问题），所以被舍弃了，但英文字体着实还是很漂亮的，喜欢的朋友可以再自己倒腾一下。2.
<!DOCTYPE html> <html lang="en"> <head> <meta charset="UTF-8"> <meta http-equiv="X-UA-Compatible
rm -r download3、其他字体还有其他免费无版权字体，太多了，未一一验证，把网络上的资料搬过来，如下，虽然是无版权，但也不是随意用的，需要注意其中每个字体的授权情况，再结合自己的情况选择使用：免费字体汇总，记录了授权证书：http://zenozeng.github.io
CSS的字体样式 字体样式font-family属性font-size属性font-style属性font-weight属性font属性 字体样式 属性名含义举例font-family设置字体类型font-family:“隶书”font-size设置字体大小
在计算机科学中，手势识别是通过数学算法来识别人类手势的一个议题。手势识别可以来自人的身体各部位的运动，但一般是指脸部和手的运动。用户可以使用简单的手势来控制或与设备交互，让计算机理解人类的行为。其核心技术为手势分割、手势分析以及手势识别。
它是基于一种流量行为的应用识别技术。
11年it研发经验，从一个会计转行为算法工程师，学过C#，c++，java，android，php，go，js，python，CNN神经网络，四千多篇博文，三千多篇原创，只为与你分享，共同成长，一起进步，关注我，给你分享更多干货知识! darknet https://github.com
⛳️ 自如 实战场景 我们又碰到了一个字体反爬的站点，自如。该站点的字体反爬不是用字体文件实现的，而是基于图片+CSS，具体如下图所示。 这里运用 CSS 背景偏移技术实现数字的展示。 字体图片如下所示。
早期的人脸识别技术与照片识别漏洞早期的人脸识别算法主要依赖于二维图像分析，即通过对人脸图像中的特征点进行比对以确定个人身份。在这种情况下，如果使用高质量的正面面部照片，确实有可能骗过一些简单或者不完善的人脸识别系统，因为这些系统可能未包含活体检测机制，仅比较静态特征就做出决策。
在文字材料的识别中，人们不仅可以把一个汉字的笔划或偏旁等单元组成一个组块，而且能把经常在一起出现的字或词组成组块单位来加以识别。在计算机视觉识别系统中，图像内容通常用图像特征进行描述。
该API属于Image服务，描述: 检测图像中的主要内容,返回主要内容的坐标信息,这里的主要内容包括两方面:bounding_box和main_object_box接口URL: "/v3/{project_id}/image/main-object-detection"
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