为控制达到此比例,建议通过调整最小检测人脸参数,控制采集的人脸不可过大,避免人脸面积占比过高,而导致图片中没有多少背景信息。同时RGB活体受光线影响较大,所以在强光、暗光等场景,容易数值波动较大,主要影响的是「通过率」,产品策略上需要通过适当的补光、使用宽动态镜头抵消逆光等方式缓解。 NIR近红外活体:主要基于近红外光线反射成像原理,通过人脸呈现来判断是否为活体。
在图片中,喜剧类型显而易见,通过幽默的视觉效果传达出来,其中一个角色震惊不已,另一个角色似乎正在高兴地跳进一堆钱中。角色们随意夸张的姿态进一步强化了关于财务奇想和极端财富的喜剧色调。
夜来风雨声,花落知多少。 以上共计20tokens。
静态导入店员底图或者数据回流进行过滤 去重策略:默认使用基于人体的去重策略,并设置相应策略的置信度(特征比对大于等于置信度即判定为同一人) 去重周期:默认以次日零时为间隔点去重,在次日零时之前被记入前一天的进店人员,在零时之后被作为新进店的人员计数(举例:人员A被记入12月23号19:00-19:05的进店人员,在19:30人员A又进店,但不会再次被作为当日新增进店人员,也就是说同一个人员在00:00-24:00不管进店多少次
默认为3,需为2-5间的整数 healthCheckUpRetry int 否 RequestBody参数 健康阈值,即连续多少次健康检查成功后,重新将该后端服务器置为可用。
默认为3,需为2-5间的整数 healthCheckUpRetry int 否 RequestBody参数 健康阈值,即连续多少次健康检查成功后,重新将该后端服务器置为可用。
获取目标月份的最后一天 last_day_of_month = monthrange(year, month)[1] # 计算新的日期,确保不超过目标月份的最大天数 day = min(start_date.day, last_day_of_month) # 创建新的 datetime 对象 new_date = datetime(year, month, day) return new_date #计算还剩多少年退休
3.2.2 大模型能力现状评估 通过 批量评估 的方法,跑出这1000道测试集的结果,通过人工评估来粗略评估大模型的准确率能到多少。粗评过程可以不用将prompt写的太复杂。 这里建议先通过ERNIE 4.0做两类评估: ① 大模型直接做题:判断模型的直接表现。一般情况下我们认为,能做对的题,一般都能解析正确。 #直接做题 你是一名资深飞机技师,现在要完成飞机技师技术考试。
quot;, "msg": "{\"timer\":\"my_timer_1\"}" } 返回参数 名称 类型 是否必填 默认值 说明 result String 是 ok 出错则抛异常 返回示例 { "result":"ok" } 说明:Timer运行后,会记录该Timer已经执行多少次
数据更新方式 该属性控制各批次数据的组合方式: “追加”表示后一批数据被“添加”在现有数据之后,如每次生成 10 行数据,第一次更新后数据表有 10 行数据,第二次更新后有 20 行数据,以此类推,数据表最大行数为 1000 行,如超过最大行数,最早的数据被移出数据表(“先进先出”); “覆盖”表示后一批数据永远将表中现有数据完全替换,如每次生成 10 行数据,则最终数据表无论更新多少次也只会有 10