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2.1.3 人脸采集 针对视频流实时完成人脸图片采集，并输出满足质量过滤条件的人脸图片，可自定义采集人脸大小，采集频率，采集质量等设置。 2.2 业务流程 人脸识别的应用场景，核心可以分为三大类： 身份核验 ：即1:1对比，判断两张脸的相似度，判断 你是你 ，通常用于需要验证用户身份真实性的场景，如人证对比。

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HTTP 私有服务请求说明 http 请求参数 URL中的get参数： 参数 说明 默认值 threshold 阈值过滤， 0~1 0.1 HTTP POST Body即为图片的二进制内容(无需base64, 无需json) Python import requests with open('./1.jpg', 'rb') as f: img = f.read() result

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技巧二：对于需要超长对话的对话应用，可总结或过滤之前的对话 由于模型的上下文长度是固定的，因此用户和助手之间的对话（整个对话都包含在上下文窗口中）无法无限期地进行下去。 解决这一问题的方法有很多，其中之一就是对对话中的前几轮进行总结。一旦输入的大小达到预设的阈值长度，就会触发一个查询，对部分对话进行总结，而之前对话的总结可以作为系统消息的一部分。

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这种灵活的方式允许用户在 select 从句中增加额外的列，给用户提供了更多的机会来对结果集进行重新组织和过滤。 窗口函数只能出现在 select 列表以及最外层的 order by 从句中。在查询过程中，窗口函数会在最后生效，就是说，在执行完 join ， where 和 group by 等操作之后再执行。

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我们建议对数据充分过滤、清洗，数据完成去重、错字处理，不缺失核心数据，保证每条数据的格式、内容都符合预期，是精标数据。其中问答对数据集中的问题，都是用户真实的提问数据；数据集中的回答，都是正确有效的标准答案。 按照经验，通常需要上千条的精标数据，才能通过SFT训练出一个效果较好的模型，建议1000条数据起步，能到10000条数据规模预期效果会较好。

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http 请求方式一：不使用图片base64格式 URL中的get参数： 参数 说明 默认值 threshold 阈值过滤， 0~1 如不提供，则会使用模型的推荐阈值 HTTP POST Body即为图片的二进制内容(无需base64, 无需json) Python请求示例 import requests with open ( './1.jpg' , 'rb' ) as f : img = f .

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2.1.3 人脸采集 针对视频流实时完成人脸图片采集，并输出满足质量过滤条件的人脸图片，可自定义采集人脸大小，采集频率，采集质量等设置。 2.2 业务流程 人脸识别的应用场景，核心可以分为三大类： 身份核验 ：即1:1对比，判断两张脸的相似度，判断 你是你 ，通常用于需要验证用户身份真实性的场景，如人证对比。

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亲密行为、13:卡通亲密行为、14：孕肚裸露、15：臀部特写、16：脚部特写、17：裆部特写 当type=3时subType取值含义： 1：性器官特写、2：脏器、3：疾病表症、4：密集恐惧症、5：腐烂食物、6：排泄物、7：恶心动物、8：人体血腥和尸体、9：动物血腥及尸体 当type=4时subType取值含义： 0:水印、1:二维码、2:条形码、3:识别二维码中内容、4:识别条形码中内容、5:不过滤字幕

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