安全保密领域，以深度学习为基础的人工智能也大有可为，值得期待。**一是以人脸识别为代表的基于生物特征的身份认证技术。**目前人脸识别技术已经进入实用阶段，智能系统对人脸的识别准确率已经超越人眼。机器通过对大量样本的反复学习和深度训练，可以掌握人类面部的细微特征，识别精度远远高于人类。有些人眼很难判断的情形，比如双胞胎的识别，判别对象不同灯光拍摄效果以及服饰发型的改变，这些都逃不过人工智能明察秋毫.

前言在c++中通过格式化输出的库主要是iomanip主要是对cin,cout之类的一些操纵运算子，比如setfill,setw,setbase,setprecision等等。它是I/O流控制头文件,就像C里面的格式化输出一样.以下是一些常见的控制函数的:dec 置基数为10 相当于"%d"hex 置基数为16 相当于"%X"oct 置基数为8 相当于&quo

什么是线性函数？函数本来是输入某个值后会返回一个值的转换器。向这个转换器输入某个值后，输出值是输入值的常数倍的函数称为线性函数（用数学式表示为h(x) = cx。 c为常数）。因此，线性函数是一条笔直的直线。而非线性函数，顾名思义，指的是不像线性函数那样呈现出一条直线的函数为什么神经网络的激活函数必须使用线性函数？线性函数的问题在于，不管如何加深层数，总是存在与之等效的“无隐藏层的神经网络”。为了

优化器是深度学习领域的重要组成模块之一，执行深度学习任务时采用不同的优化器会产生截然不同的效果。这也是研究者们不遗余力「炼丹」的原因之一。常见的优化算法包括梯度下降（变体 BGD、SGD 和 MBGD）、Adagrad、Adam、Momentum 等，那么这些优化器的细节是怎么样的呢？本篇文章争取带大家初窥深度学习优化器...

简述在前面讲的基本绘图中，我们可以自己绘制各种图形，并且控制它们。但是，如果需要同时绘制很多个相同或不同的图形，并且要控制它们的移动、检测它们的碰撞和叠加；或者我们想让自己绘制的图形可以拖动位置、进行缩放和旋转等操作。实现这些功能，要是还使用以前的方法，那么会十分困难。解决这些问题，可以使用Qt提供的图形视图框架。参考http://www.qter.org/portal.php?mod=vi...

文章目录基础知识基本绘制和填充基础知识主要的三个类QPainterQWidgetQPixmapQPictureQPrinterQOpenGLPaintDeviceQPainterDeviceQPainterEngine三者关系图QPainterQPainEngineQPaintDevice基本绘制和填充绘图系统由QPainter完成具体的绘制操作，QPa...

文章目录功能介绍代码介绍myitem.h/cpp 图形项myview.h/cpp场景主函数结果展示代码下载参考功能介绍点击左键、按 Shift 键可以单选，按下 Ctrl 可进行多选。选中时候点击右键，可以选择隐藏物体，归位移动：点击左键，选择 item，然后移动鼠标代码介绍myitem.h/cpp 图形项myitem.h#ifndef MYITEM_H#define MYI...

前言实际工作中，一般识别率的直接指标是“WER（词错误率，Word Error Rate）”定义WER 字错误率句错误率为了使识别出来的词序列和标准的词序列之间保持一致，需要进行替换、删除或者插入某些词，这些插入、替换或删除的词的总个数，除以标准的词序列中词的总个数的百分比，即为WER。公式为：Substitution——替换Deletion——删除Inse...

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