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A：通过人体关键点信息推算肩宽、身高等信息不可行，图片中人体远近、大小有区别，不能进行比例估算。 人体关键点识别 目前可识别的21个关键点位置如下：头顶、左耳、右耳、左眼、右眼、鼻子、左嘴角、右嘴角、脖子、左肩、右肩、左手肘、右手肘、左手腕、右手腕、左髋部、右髋部、左膝、右膝、左脚踝、右脚踝。 Q：手势识别可以识别手势的方向么？

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A：主要是训练数据的问题，包括： 1.某个模板的训练集中混杂了其他类型的图片； 2.训练集数据较少或过于单一没有很好覆盖全实际场景； 3.需要分类的不同模板区别不明显，如北京增值税专票和天津增值税专票 针对上述情况的解决方案如下： 1.检查每个模板的训练集，确保训练集中的图片属于同一个模板； 2.增加训练集中的图片数量，尽量覆盖实际使用时可能会遇到的场景； 3.只是文字内容级别的不同模板建议使用通用文字识别的结果作为参考进行分类

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基于车辆分析模型封装而成的 能够本地化部署的纯软件方案 ，将软件包成功部署在本地服务器（需GPU显卡）上后，启动服务，即可调用与在线API功能基本完全相同的接口（参数有少量区别，请参考接口调用文档）。 本文档主要介绍车辆分析私有化软件包的部署流程 。 前提条件 GPU服务器：车辆分析模型需在GPU服务器上运行，请准备好GPU再提交部署包申请。 获取部署包：部署包的申请、下载，请参考 如何接入 。

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区别于一般的购物中心，位于嘉定区的上海南翔印象城MEGA（以下简称南翔印象城）作为百度地图与”万科印力上海”联手共建的业内首个”智能停车购物中心”，实现了整套智能停车解决方案的落地应用。在这里，3000个停车泊位配合智能化联动和管理，从一开始停车就不再是一件难事。

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这种情况下，就需要在小番茄分类的训练集中，多增加一些带绿色根茎的图片，让模型有足够的数据能够学习到带根茎的小番茄和樱桃的区别。 这个例子中，我们找到的是识别错误的图片中，目标特征上的共性。除此之外，还可以观察识别错误的图片在以下维度是否有共性，比如：图片的拍摄设备、拍摄角度，图片的亮度、背景等等。 物体检测 整体评估 在这个部分可以看到模型训练整体的情况说明，包括基本结论、mAP、精确率、召回率。

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这里假设我们在应用中除了创建了”度小茶“的系统人设外还创建了另一个系统人设”小度餐饮“，以下实践示例展示了这两个接口的区别： 查询系统记忆列表 请求的Body为千帆应用 appId ，我们将要查询该应用的所有系统人设信息： { appId : 69976792 } 得到的响应字段的Body内容如下：包含了该应用下的所有系统人设。

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C#和Java两者其实非常像的，最大区别就是，一个是公司独立管理，另一个是属于全球开发者管理。 每个人都更加愿意去使用开源的语言，知根知底嘛。 所以，C#之后的版本其实也是开源了，感兴趣的可以了解下。 有些小伙伴应该知道我CSDN上的昵称，全栈小5。 其实，博主工作的十年里，基本都是前后端一起开发，前端从以前的纯javascript、easyui、layui，到现在流行的vue都有在接触。

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C#和Java两者其实非常像的，最大区别就是，一个是公司独立管理，另一个是属于全球开发者管理。 每个人都更加愿意去使用开源的语言，知根知底嘛。 所以，C#之后的版本其实也是开源了，感兴趣的可以了解下。 有些小伙伴应该知道我CSDN上的昵称，全栈小5。 其实，博主工作的十年里，基本都是前后端一起开发，前端从以前的纯javascript、easyui、layui，到现在流行的vue都有在接触。

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