2022年7月，PaddleSeg重磅升级的PP-HumanSegV2人像分割方案，以96.63%的mIoU精度， 63FPS的手机端推理速度，再次刷新开源人像分割算法SOTA指标。对于肖像分割和通用人像分割，PaddleSeg发布了PP-HumanSeg系列模型，具有分割精度高、推理速度快、通用型强的优点。而且PP-HumanSeg系列模型可以开箱即用，零成本部署到产品中，也支持针对特定场景数据

【代码】paddle-语音转文本。

阿里云新服务器发现被植入挖矿程序原因：1，redis不设防；2，没开防火墙；现状：1，root登录权限丢失；2，木马程序再跑；处理过程记录：1，在阿里云控制台启用并充值root密码；2，用密码登录ECS；3，查看原先设置的key列表cat /root/.ssh/authorized_keys发现自己人的key全被干掉了，只有挟制者的key4，干掉挟持着key,重配自己人的key。/root/.ss

【代码】paddle-文本合成语音。

# 模型保存及加载# 手写数字识别import paddleimport paddle.nn.functional as Ffrom paddle.nn import Layerfrom paddle.vision.datasets import MNISTfrom paddle.metric import Accuracyfrom paddle.nn import Conv2D,MaxPool2

在训练过程中，需要定义情绪和颜值评分的损失函数，并在训练过程中使用该损失函数来优化模型。与人脸识别模型集成：将情绪和颜值评分模型与人脸识别模型集成起来，使得可以同时进行人脸识别、情绪和颜值评分。在人脸识别模型预测出人脸后，将人脸区域传入情绪和颜值评分模型中，获得该人脸的情绪和颜值评分。这里假设已经准备好了人脸识别模型、情绪评分模型、颜值评分模型以及相应的数据集。数据集准备：为了进行情绪和颜值评分识

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