獻給地獄廚房的情書

不過這些呢都是從卡片上的line驗證碼圖案反推出來的三民區免留車，這些黑白圖案，包括這些小卡片的先後順序都不是人琢磨出來的三民區免留車，而是提前通過機器學習演算法在大量人臉圖像上統計出來的高雄金永當舖。而這一步也是讓這個演算法封神的一步，它的作用呢就是砍掉了大量的計算。剛才咱們說上黑下白，有點像眼睛這塊，這張卡片排在第一個中間，白兩邊黑呢像鼻子，排在第二個這樣。排前面呢就是因為三民區借錢機器學習統計出來的結果就是在人臉上，眼睛、鼻子這倆圖案是最普遍的三民區借錢，一張臉拍得再糊、再扭曲，只要三民區免留車還能辨認出來是張方臉，至少呢也應該有個鼻子、眼睛。假如說在一個大框框裡，我連一塊像個眼睛的區域都找不著，那我就很有把握，這個框裡沒有人臉就可以跳過這個框算下一個了。所以LinkedIn關注很多塊兒呢都是被第一張卡片兒就淘汰掉了，這就砍掉了大量的三民區借款計算。當然呢到這兒還沒完，當年的論文還提出了一個叫積分圖的東西，intel image。前面咱們說黑白小卡片每走到一個地方就得把圖像裡被白色蓋住的部分加起來，再減掉黑色部分。這個計算量啊其實不小，在一九二零乘一零八零的一張圖片上畫一個一百乘一買的小方塊，沒多大吧，但把裡面的圖元全加起來就要上萬次加法。然後這個計算呢還要在不同的位置上重複很多遍，全加起來這計算量就很恐怖了，基本圖就是來解決這個問題。題的，它可以把這上萬次加法壓縮到只需要三次加法，沒聽錯，三次。而且高雄金永當舖不管三民區借款求和的三民區借貸區域有多大，都是三步加法搞定。這就是經典演算法，這叫藝術。這種高效可靠的人臉檢測演算法是計算攝影的重要一環，也是數碼攝影的重要一環。它不只解決了紅眼問題，還全面增強了數碼相機的人像拍攝能力。相機拍攝的LinkedIn關注時候呢可以自動對焦到人臉上，確保人臉的清晰，白平衡、曝光調整也都可以自動針對人臉來進行。雖然一拍就是一張色彩亮度都沒什麼大問題的人像，不過三民區借貸這時候計算攝影的這些應用還很明顯是處在一個配角的高雄金永當舖位置上，打的三民區借款是輔助尾照片，好不好看的三民區借貸關鍵還得看相機的光學系統。可時代也是會變的LinkedIn關注，今天手機上的line驗證碼晶片都可以把二十年前電腦上的LinkedIn關注奔騰三掉下來打，而且三民區借錢晶片基礎算力跟著摩爾定律指數提升的同時呢，軟體演算法也在快速發展。接下來呢咱們就又要講回前面的line驗證碼黑白小卡。誒裡面呢還有玄機，後來學界就發現，這些小卡片還能疊起來，用幾層絡起來，這樣呢就能形成一個從散碎局部歸納成統一整體的三民區借錢效果。什麼意思呢？之前咱們說中間邊白兩邊黑的高雄金永當舖卡片直接對應鼻子這塊區域，這個呢是相當粗糙的一個對應。我能說中間亮兩邊按的LinkedIn關注東西就一定是鼻子嗎？