简单的Py人脸识别
本次的人脸识别同样会使用到号称世界上最简洁的人脸识别库face_recognition，准确率高达 99.38%！
「工具推荐」世界上最简单的人脸识别库 44.7 star
使用世界上最简单的人脸识别库从 Python 或命令行识别和操作人脸。您甚至可以将此库与其他 Python 库一起使用来进行实时人脸识别:
Python自动化比对两个Excel表格差异并生成报告
在掌握了二维码生成后，我们可以聚焦数据比对——用Python自动比对两个Excel表格的差异，标记不同单元格并生成差异报告，让数据核对效率提升80%，台账核对再也不用费眼比对!
[深度学习] Python人脸识别库face_recognition使用教程
Benchmarks Timings at 240p: - Face locations: 0.0819s - Face landmarks: 0.0029s - Encode face : 0.4879s - End-to-end: 0.5978s Timings at 480p: - Face locations: 0.3257s - Face landmarks: 0.0028s - Encode face : 0.4959s - End-to-end: 0.8203s Timings at 720p: - Face locations: 0.7046s - Face landmarks: 0.0028s - Encode face : 0.4993s - End-to-end: 1.1888s Timings at 1080p: - Face locations: 1.5179s - Face landmarks: 0.0030s - Encode face : 0.4838s - End-to-end: 1.9404s。
VisoMaster Fusion：把命令行换脸塞进桌面端
核心价值：把"命令行换脸"塞进完整桌面端，开箱即用 + TensorRT 加速 + 6 大内置模型市面上的换脸工具要么是网页版效果渣，要么要命令行手敲参数。
VisoMaster Fusion：AI 视频换脸工具，RTX 4090 实时换脸 60FPS
核心价值：把"命令行换脸"塞进完整桌面端，开箱即用 + TensorRT 加速 + 6 大内置模型市面上的换脸工具要么是网页版效果渣，要么要命令行手敲参数。
dlib,opencv,face_recognition多款人脸检测方法，总有一款适合你
前几期的文章，我们分享了dlib的人脸检测方法，本期我再介绍几款人脸检测方法，对比了几种检测方法，我们前期介绍的人脸检测方法，其速度上应该属于最快的，但是精度上面，特别是当人脸特征不是太清晰时的精度有些欠缺，这就需要我们在选择自己的人脸检测模型时，根据自己的实际使用场景进行合适的
AI模型微调实战：用2B参数模型击败4倍大模型 文档检索精度提升6%
一个2B参数的开源多模态模型，经过针对性微调后，在文档检索任务上不仅超越了原版，还击败了参数规模是它4倍的竞争对手，这背后的方法论值得每个关注AI落地的人了解。通用AI模型，真的是万金油吗？很多人以为，现在的大模型能力越强越好，参数越多越牛。