通过Python和opencv和dlib把人脸图片的特征值保存在mysql数据库,在识别时调用并显示人脸图片的人名

时间: 2023-07-15 13:15:49 浏览: 31
首先,需要使用dlib人脸检测器和人脸关键点检测器来提取人脸图片的特征值。然后,可以使用Python的MySQL连接器将这些特征值保存在MySQL数据库中。 以下是一个简单的示例代码,演示如何提取人脸图片的特征并将其保存在MySQL数据库中: ```python import cv2 import dlib import numpy as np import mysql.connector # 加载dlib人脸检测器和人脸关键点检测器 detector = dlib.get_frontal_face_detector() predictor = dlib.shape_predictor("shape_predictor_68_face_landmarks.dat") # 连接到MySQL数据库 mydb = mysql.connector.connect( host="localhost", user="yourusername", password="yourpassword", database="yourdatabase" ) # 创建MySQL表格来存储人脸特征值 mycursor = mydb.cursor() mycursor.execute("CREATE TABLE IF NOT EXISTS faces (id INT AUTO_INCREMENT PRIMARY KEY, name VARCHAR(255), features BLOB)") # 用dlib提取人脸图片的特征值并将其保存到MySQL数据库中 def save_face_features(name, img_path): img = cv2.imread(img_path) gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY) faces = detector(gray) for face in faces: landmarks = predictor(gray, face) features = np.array(landmarks.parts()[17:]).flatten().tolist() features_blob = bytes(features) sql = "INSERT INTO faces (name, features) VALUES (%s, %s)" val = (name, features_blob) mycursor.execute(sql, val) mydb.commit() # 调用save_face_features函数来保存人脸图片的特征值 save_face_features("John", "john.jpg") # 从MySQL数据库中获取人脸特征值并将其用于人脸识别 def recognize_face(img_path): img = cv2.imread(img_path) gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY) faces = detector(gray) for face in faces: landmarks = predictor(gray, face) features = np.array(landmarks.parts()[17:]).flatten().tolist() features_blob = bytes(features) sql = "SELECT name FROM faces WHERE features = %s" val = (features_blob,) mycursor.execute(sql, val) result = mycursor.fetchone() if result: name = result[0] cv2.putText(img, name, (face.left(), face.top() - 10), cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX, 1, (0, 255, 0), 2) cv2.imshow("Face Recognition", img) cv2.waitKey(0) cv2.destroyAllWindows() # 调用recognize_face函数来识别人脸并显示其名字 recognize_face("test.jpg") ``` 这个示例代码演示了如何使用Python和OpenCV和dlib将人脸图片的特征值保存在MySQL数据库中,并在识别时调用这些特征值来显示人脸图片的人名。

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Python人脸识别是一种应用广泛的技术,可以用于各种领域,如安全监控、人脸识别门禁、人脸识别支付等。本文将介绍如何使用OpenCV和dlib库进行Python人脸识别。 1. 安装OpenCV和dlib库 在终端中输入以下命令安装OpenCV和dlib库: pip install opencv-python pip install dlib 2. 导入库 在Python代码中导入OpenCV和dlib库: python import cv2 import dlib 3. 加载人脸检测器 使用dlib库中的人脸检测器,加载预训练模型: python detector = dlib.get_frontal_face_detector() 4. 加载人脸识别模型 使用dlib库中的人脸识别模型,加载预训练模型: python predictor = dlib.shape_predictor("shape_predictor_68_face_landmarks.dat") facerec = dlib.face_recognition_model_v1("dlib_face_recognition_resnet_model_v1.dat") 5. 加载测试图片 使用OpenCV库加载测试图片: python img = cv2.imread("test.jpg") 6. 人脸检测 使用人脸检测器检测图片中的人脸: python dets = detector(img, 1) 7. 人脸识别 对于每个检测到的人脸,使用人脸识别模型提取特征并进行比对: python for i, d in enumerate(dets): shape = predictor(img, d) face_descriptor = facerec.compute_face_descriptor(img, shape) # 进行比对 8. 显示结果 使用OpenCV库显示结果: python cv2.imshow("result", img) cv2.waitKey(0) cv2.destroyAllWindows() 完整代码: python import cv2 import dlib # 加载人脸检测器 detector = dlib.get_frontal_face_detector() # 加载人脸识别模型 predictor = dlib.shape_predictor("shape_predictor_68_face_landmarks.dat") facerec = dlib.face_recognition_model_v1("dlib_face_recognition_resnet_model_v1.dat") # 加载测试图片 img = cv2.imread("test.jpg") # 人脸检测 dets = detector(img, 1) # 人脸识别 for i, d in enumerate(dets): shape = predictor(img, d) face_descriptor = facerec.compute_face_descriptor(img, shape) # 进行比对 # 显示结果 cv2.imshow("result", img) cv2.waitKey(0) cv2.destroyAllWindows() 注意:本文只提供了Python人脸识别的基本流程,具体实现需要结合实际情况进行调整和优化。
人脸识别门禁系统是一种基于人脸识别技术的智能门禁系统,其可通过对人脸进行采集、识别和比对,实现对门禁的控制和管理。本文将详细阐述基于python+openCV+dlib+mysql的人脸识别门禁系统的设计与实现。 一、技术选型 本系统主要采用以下技术: 1. Python:作为主要编程语言,用于实现整个系统的逻辑控制和算法设计。 2. OpenCV:作为图像处理库,用于实现人脸检测、特征提取和人脸识别等核心功能。 3. Dlib:作为人脸识别库,用于实现人脸特征点检测和人脸识别等功能。 4. MySQL:作为数据库系统,用于存储人脸特征和相关信息。 二、系统设计 本系统主要包括以下功能模块: 1. 人脸采集模块:用于采集用户的人脸图像,并将其存储到本地或远程数据库中。 2. 人脸检测模块:用于检测人脸区域,提取人脸特征,并将其存储到数据库中。 3. 人脸识别模块:用于识别用户的人脸特征,并与数据库中的人脸特征进行比对,以确定用户身份。 4. 门禁控制模块:根据用户身份结果,控制门禁的开关。 5. 数据库管理模块:用于管理数据库中的人脸特征和相关信息。 三、系统实现 1. 人脸采集模块 人脸采集模块主要是通过摄像头对用户的人脸进行拍摄和保存。代码如下: python import cv2 cap = cv2.VideoCapture(0) while True: ret, frame = cap.read() cv2.imshow("capture", frame) if cv2.waitKey(1) & 0xFF == ord('q'): #按q键退出 cv2.imwrite("face.jpg", frame) #保存人脸图像 break cap.release() cv2.destroyAllWindows() 2. 人脸检测模块 人脸检测模块主要是通过OpenCV中的CascadeClassifier类进行人脸检测,再通过Dlib中的shape_predictor类进行人脸特征点检测和特征提取。代码如下: python import cv2 import dlib detector = dlib.get_frontal_face_detector() #人脸检测器 predictor = dlib.shape_predictor("shape_predictor_68_face_landmarks.dat") #特征点检测器 img = cv2.imread("face.jpg") #读取人脸图像 gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY) #转换为灰度图像 faces = detector(gray, 0) #检测人脸 for face in faces: landmarks = predictor(gray, face) #检测特征点 for n in range(68): x = landmarks.part(n).x y = landmarks.part(n).y cv2.circle(img, (x, y), 2, (0, 255, 0), -1) #绘制特征点 cv2.imshow("face", img) cv2.waitKey(0) cv2.destroyAllWindows() 3. 人脸识别模块 人脸识别模块主要是通过Dlib中的face_recognition类进行人脸特征提取和比对。代码如下: python import face_recognition known_image = face_recognition.load_image_file("known_face.jpg") #读取已知的人脸图像 unknown_image = face_recognition.load_image_file("unknown_face.jpg") #读取待识别的人脸图像 known_encoding = face_recognition.face_encodings(known_image)[0] #提取已知人脸的特征 unknown_encoding = face_recognition.face_encodings(unknown_image)[0] #提取待识别人脸的特征 results = face_recognition.compare_faces([known_encoding], unknown_encoding) #比对人脸特征 if results[0]: print("Match") else: print("No match") 4. 门禁控制模块 门禁控制模块主要是通过GPIO控制门禁的开关。代码如下: python import RPi.GPIO as GPIO import time GPIO.setmode(GPIO.BOARD) GPIO.setup(11, GPIO.OUT) GPIO.output(11, GPIO.HIGH) #开门 time.sleep(5) #等待5秒 GPIO.output(11, GPIO.LOW) #关门 GPIO.cleanup() #清理GPIO资源 5. 数据库管理模块 数据库管理模块主要是通过MySQLdb模块实现对MySQL数据库的连接和操作,包括新建数据库、新建表、插入数据、查询数据等。代码如下: python import MySQLdb #连接数据库 conn = MySQLdb.connect(host="localhost", user="root", passwd="123456", db="test", charset="utf8") #新建表 cursor = conn.cursor() sql = "CREATE TABLE face (id int(11) NOT NULL AUTO_INCREMENT, name varchar(50) NOT NULL, encoding text NOT NULL, PRIMARY KEY (id)) ENGINE=InnoDB DEFAULT CHARSET=utf8;" cursor.execute(sql) #插入数据 name = "张三" encoding = "0.1,0.2,0.3,0.4" sql = "INSERT INTO face (name, encoding) VALUES (%s, %s)" cursor.execute(sql, (name, encoding)) conn.commit() #查询数据 sql = "SELECT * FROM face WHERE name=%s" cursor.execute(sql, (name,)) result = cursor.fetchone() print(result) cursor.close() conn.close() 四、总结 本文主要介绍了基于python+openCV+dlib+mysql的人脸识别门禁系统的设计与实现。该系统主要采用了Python作为主要编程语言,OpenCV、Dlib作为图像处理和人脸识别库,MySQL作为数据库系统。通过对这些技术的应用,实现了人脸采集、检测、识别和门禁控制等核心功能。该系统可以应用于各类场景的门禁控制和身份验证,具有较高的实用价值。
首先,需要安装以下库: 1. OpenCV (用于图像处理和人脸识别) 2. mysql-connector-python (用于连接 MySQL 数据库) 接下来,我们可以创建一个 Python 脚本来实现人脸识别并保存到 MySQL 数据库中: python import cv2 import mysql.connector # 连接 MySQL 数据库 mydb = mysql.connector.connect( host="localhost", user="yourusername", password="yourpassword", database="yourdatabase" ) # 创建一个表格来存储人脸数据 mycursor = mydb.cursor() mycursor.execute("CREATE TABLE IF NOT EXISTS faces (id INT AUTO_INCREMENT PRIMARY KEY, name VARCHAR(255), image BLOB)") # 加载人脸分类器 face_cascade = cv2.CascadeClassifier('haarcascade_frontalface_default.xml') # 打开摄像头并开始识别人脸 cap = cv2.VideoCapture(0) while True: ret, frame = cap.read() # 将图像转换为灰度图像 gray = cv2.cvtColor(frame, cv2.COLOR_BGR2GRAY) # 检测人脸 faces = face_cascade.detectMultiScale(gray, 1.3, 5) # 在图像中标记人脸并将其保存到数据库中 for (x, y, w, h) in faces: cv2.rectangle(frame, (x, y), (x+w, y+h), (255, 0, 0), 2) # 将人脸图像转换为二进制格式以便保存到数据库中 img_encode = cv2.imencode('.jpg', frame[y:y+h, x:x+w])[1] data_encode = img_encode.tostring() # 将人脸数据保存到数据库中 sql = "INSERT INTO faces (name, image) VALUES (%s, %s)" val = ("unknown", data_encode) mycursor.execute(sql, val) mydb.commit() # 显示图像 cv2.imshow('frame', frame) # 按下 q 键退出 if cv2.waitKey(1) & 0xFF == ord('q'): break # 关闭摄像头和窗口 cap.release() cv2.destroyAllWindows() 上面的代码将打开摄像头并开始检测人脸。如果检测到人脸,则会在图像中标记人脸并将其保存到 MySQL 数据库中。请注意,上面的代码将人脸标记为“unknown”,因为它不知道这张脸是谁。您可以将代码修改为要求用户输入其姓名,然后将其保存到数据库中。 请注意,上述代码仅适用于单个人脸检测。如果您想检测多个人脸,请修改代码以识别多个人脸并将其保存到数据库中。
好的,我可以为你提供一些基本的代码框架,但是需要注意的是,这样的人脸识别器需要训练一个模型才能够准确地识别人物,并且需要大量的数据和计算资源。因此,以下代码仅供参考。 首先,需要导入OpenCV库和其他必要的库: python import cv2 import numpy as np import os 然后,需要定义一个函数来读取训练数据集并将其转换为合适的格式: python def get_training_data(data_folder): labels = [] faces = [] for subdir, dirs, files in os.walk(data_folder): for file in files: img_path = os.path.join(subdir, file) label = int(subdir.split('/')[-1]) image = cv2.imread(img_path, cv2.IMREAD_GRAYSCALE) faces.append(cv2.resize(image, (100, 100))) labels.append(label) return faces, labels 接下来,需要定义一个函数来训练人脸识别器。在这个例子中,我们使用LBPH(Local Binary Patterns Histograms)算法来训练模型: python def train_recognizer(): recognizer = cv2.face.LBPHFaceRecognizer_create() faces, labels = get_training_data('data/') recognizer.train(faces, np.array(labels)) return recognizer 然后,需要定义一个函数来加载测试图片并进行人脸识别。在这个例子中,我们使用OpenCV自带的人脸检测器来检测人脸: python def recognize_face(image_path, recognizer): image = cv2.imread(image_path) gray = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2GRAY) face_cascade = cv2.CascadeClassifier(cv2.data.haarcascades + "haarcascade_frontalface_default.xml") faces = face_cascade.detectMultiScale(gray, 1.3, 5) for (x, y, w, h) in faces: roi_gray = gray[y:y + h, x:x + w] roi_gray = cv2.resize(roi_gray, (100, 100)) label, confidence = recognizer.predict(roi_gray) cv2.rectangle(image, (x, y), (x + w, y + h), (0, 255, 0), 2) cv2.putText(image, 'Person ' + str(label), (x, y - 10), cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX, 1, (0, 255, 0), 2) cv2.imshow('Image', image) cv2.waitKey(0) cv2.destroyAllWindows() 最后,需要调用上面的函数来训练模型并进行人脸识别: python recognizer = train_recognizer() recognize_face('test.jpg', recognizer) 在这个例子中,我们假设训练数据集位于"data/"文件夹中,测试图片为"test.jpg",并且有四个人需要识别。你需要将这些代码按照你的需求和环境做出相应的修改。
要实现人脸识别,需要使用OpenCV和Dlib这两个库。以下是使用C++实现人脸识别的基本步骤: 1. 安装OpenCV和Dlib库 首先需要安装OpenCV和Dlib库,并将其包含到C++项目中。可以使用以下命令在Ubuntu上安装这两个库: sudo apt-get install libopencv-dev sudo apt-get install libdlib-dev 2. 加载人脸识别模型 使用Dlib库提供的人脸检测器和68个关键点检测器,需要加载人脸识别模型。可使用以下代码: #include <dlib/opencv.h> #include <dlib/image_processing/frontal_face_detector.h> #include <dlib/image_processing.h> using namespace dlib; frontal_face_detector detector = get_frontal_face_detector(); shape_predictor sp; deserialize("shape_predictor_68_face_landmarks.dat") >> sp; 3. 加载人脸数据库 将需要识别的人脸图片保存到人脸数据库中。可使用以下代码加载人脸数据库: std::vector<matrix<rgb_pixel>> faces; std::vector<std::string> labels; // Load faces from a directory path load_image_dataset(faces, labels, "faces"); 4. 人脸检测和关键点检测 使用Dlib库提供的人脸检测器和68个关键点检测器,对待识别的人脸图像进行处理,提取人脸特征。可使用以下代码: // Load the input image cv::Mat inputImg = cv::imread("face.jpg"); // Convert the input image to Dlib's format cv_image<rgb_pixel> dlibImg(inputImg); // Detect faces in the image std::vector<rectangle> dets = detector(dlibImg); // Find the pose of each face std::vector<full_object_detection> shapes; for (unsigned long j = 0; j < dets.size(); ++j) { full_object_detection shape = sp(dlibImg, dets[j]); shapes.push_back(shape); } 5. 人脸识别 将待识别的人脸特征与人脸数据库中的特征进行比对,找到最相似的人脸。可使用以下代码: // Compute the face descriptor for each face std::vector<matrix<float,0,1>> faceDescriptors; for (unsigned long i = 0; i < shapes.size(); ++i) { matrix<rgb_pixel> faceChip; extract_image_chip(dlibImg, get_face_chip_details(shapes[i],150,0.25), faceChip); faceDescriptors.push_back(net(faceChip)); } // Find the closest match in the database std::vector<double> distances; std::string bestLabel; double bestDistance = 1.0; for (unsigned long i = 0; i < faces.size(); ++i) { double distance = length(faceDescriptors[0] - faceDescriptors[i]); if (distance < bestDistance) { bestDistance = distance; bestLabel = labels[i]; } } 以上是使用C++实现人脸识别的基本步骤。可以根据实际需求对代码进行修改和优化。
下面是使用 OpenCV 和 dlib 库实现截取眼睛和嘴巴的 Python 代码: python import cv2 import dlib # 加载模型 detector = dlib.get_frontal_face_detector() predictor = dlib.shape_predictor('shape_predictor_68_face_landmarks.dat') # 加载图像 img = cv2.imread('test.jpg') gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY) # 检测人脸 faces = detector(gray) # 遍历每张脸并截取眼睛和嘴巴 for face in faces: # 获取关键点 landmarks = predictor(gray, face) # 截取左眼 left_eye_pts = [(landmarks.part(36).x, landmarks.part(36).y), (landmarks.part(37).x, landmarks.part(37).y), (landmarks.part(38).x, landmarks.part(38).y), (landmarks.part(39).x, landmarks.part(39).y), (landmarks.part(40).x, landmarks.part(40).y), (landmarks.part(41).x, landmarks.part(41).y)] left_eye_mask = np.zeros(img.shape[:2], dtype=np.uint8) cv2.drawContours(left_eye_mask, [np.array(left_eye_pts)], -1, (255, 255, 255), -1, cv2.LINE_AA) left_eye = cv2.bitwise_and(img, img, mask=left_eye_mask) # 截取右眼 right_eye_pts = [(landmarks.part(42).x, landmarks.part(42).y), (landmarks.part(43).x, landmarks.part(43).y), (landmarks.part(44).x, landmarks.part(44).y), (landmarks.part(45).x, landmarks.part(45).y), (landmarks.part(46).x, landmarks.part(46).y), (landmarks.part(47).x, landmarks.part(47).y)] right_eye_mask = np.zeros(img.shape[:2], dtype=np.uint8) cv2.drawContours(right_eye_mask, [np.array(right_eye_pts)], -1, (255, 255, 255), -1, cv2.LINE_AA) right_eye = cv2.bitwise_and(img, img, mask=right_eye_mask) # 截取嘴巴 mouth_pts = [(landmarks.part(48).x, landmarks.part(48).y), (landmarks.part(49).x, landmarks.part(49).y), (landmarks.part(50).x, landmarks.part(50).y), (landmarks.part(51).x, landmarks.part(51).y), (landmarks.part(52).x, landmarks.part(52).y), (landmarks.part(53).x, landmarks.part(53).y), (landmarks.part(54).x, landmarks.part(54).y), (landmarks.part(55).x, landmarks.part(55).y), (landmarks.part(56).x, landmarks.part(56).y), (landmarks.part(57).x, landmarks.part(57).y), (landmarks.part(58).x, landmarks.part(58).y), (landmarks.part(59).x, landmarks.part(59).y), (landmarks.part(60).x, landmarks.part(60).y), (landmarks.part(61).x, landmarks.part(61).y), (landmarks.part(62).x, landmarks.part(62).y), (landmarks.part(63).x, landmarks.part(63).y), (landmarks.part(64).x, landmarks.part(64).y), (landmarks.part(65).x, landmarks.part(65).y), (landmarks.part(66).x, landmarks.part(66).y), (landmarks.part(67).x, landmarks.part(67).y)] mouth_mask = np.zeros(img.shape[:2], dtype=np.uint8) cv2.drawContours(mouth_mask, [np.array(mouth_pts)], -1, (255, 255, 255), -1, cv2.LINE_AA) mouth = cv2.bitwise_and(img, img, mask=mouth_mask) # 显示结果 cv2.imshow('Left Eye', left_eye) cv2.imshow('Right Eye', right_eye) cv2.imshow('Mouth', mouth) cv2.waitKey(0) cv2.destroyAllWindows() 在上面的代码中,我们首先加载了训练好的人脸检测器和面部关键点检测器。然后,我们加载了一张图像,并将其转换为灰度图像。接下来,我们使用人脸检测器检测出图像中的所有人脸,并使用面部关键点检测器获取每个人脸的面部关键点。最后,我们根据面部关键点截取出眼睛和嘴巴的部分,并在窗口中显示结果。
要使用Python和OpenCV编写人脸识别程序,你可以按照以下步骤进行: 1. 安装OpenCV库:使用pip命令安装OpenCV库,运行以下命令: pip install opencv-python 2. 导入所需库: python import cv2 3. 加载人脸识别模型: python face_cascade = cv2.CascadeClassifier('haarcascade_frontalface_default.xml') 这里使用了OpenCV提供的经典的人脸识别模型 haarcascade_frontalface_default.xml。你可以在OpenCV的官方GitHub仓库中找到该文件并下载。 4. 打开摄像头或读取视频文件: python cap = cv2.VideoCapture(0) # 如果要从视频文件中读取,可以传入文件路径,例如: # cap = cv2.VideoCapture('video.mp4') 这里使用了 cv2.VideoCapture() 函数来打开摄像头或读取视频文件。0 表示默认摄像头。 5. 循环读取视频帧并进行人脸识别: python while True: # 读取一帧图像 ret, frame = cap.read() # 将图像转换为灰度图像 gray = cv2.cvtColor(frame, cv2.COLOR_BGR2GRAY) # 检测人脸 faces = face_cascade.detectMultiScale(gray, scaleFactor=1.1, minNeighbors=5, minSize=(30, 30)) # 在检测到的人脸周围绘制矩形 for (x, y, w, h) in faces: cv2.rectangle(frame, (x, y), (x+w, y+h), (0, 255, 0), 2) # 显示图像 cv2.imshow('Face Detection', frame) # 按下 'q' 键退出循环 if cv2.waitKey(1) & 0xFF == ord('q'): break # 释放摄像头或关闭视频文件 cap.release() # 关闭窗口 cv2.destroyAllWindows() 在每一帧图像中,我们首先将其转换为灰度图像,然后使用人脸识别模型进行人脸检测,得到人脸的位置信息。接下来,我们在检测到的人脸周围绘制矩形,并在窗口中显示图像。按下 'q' 键可以退出循环。 这就是一个简单的使用Python和OpenCV进行人脸识别的程序。你可以根据自己的需求进行进一步的处理和扩展,例如对检测到的人脸进行识别、追踪等。

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