人脸识别前世今生,扫脸测前世身份

梦见我在机场人脸识别变成女人

前世今生，浮浮沉沉，今生是男人，是前世修行好！梦里可能是看到了前世的自己！有时间多念南无阿弥陀佛吧！

程序员如何才能成为独立开发者?

随着业务步伐的不断加快，软件开发团队的角色也在不断变化。敏捷开发，持续整合和持续交付变得更加重要。同时，还有更多的低代码和无代码平台，使得技术能力低的“公民开发者（Citizen developers）”能够构建，更新和增强业务应用程序。那么未来开发人员和程序员会面临来自业务团队的挑战吗？他们会不会抢了程序员的饭碗？

企业需要公民开发者，因为业务线需要跟上快速变化的市场条件和法规要求。随着这些变化，业务专业人士希望更多地控制他们的应用程序，以便他们能够进行必要的更改，更新这些更新并快速上市。

为此，更多的IT部门正在创建基础设施，以降低软件开发的技术复杂性，使公民开发人员可以通过拖放简单来创建，维护和管理业务应用程序。

并且更多的软件企业已经摆脱了瀑布开发，因为他们的公司不能等待几个月或几年的竞争性业务应用程序开发。敏捷和精益开发方法加速了软件交付，但并不能确保所有业务线应用程序始终是最新的。因此，业务用户继续等待他们认为应该更快实施的应用程序更改，因此更多的人正在寻找自己更新和构建应用程序的方法。

基于云计算的开发模式简化了服务配置，使公民开发人员更容易地使用IT部门提供的服务。公民开发者也需要一种方法来理解这些服务，因为他们往往不了解软件架构和相关问题。低代码和无代码平台掩盖了公民开发人员可以轻松理解和使用的视觉界面的所有复杂性。

然而，并不是所有的低代码和无代码平台同样融入现有的业务流程。如果公民开发者必须改变其工作方式以符合特定工具的限制，则他们要停止使用工具或冒失的通过工具来加快应用开发的上市时间。

云计算提供IT和业务线具有其他可预见的好处，包括简单的基础设施配置和弹性，这在加快应用程序更改的同时控制成本是必要的。

同时，公民开发者更多地关注微服务的好处，所以他们开始询问IT和他们使用的工具是否支持它们。使用云计算，IT可以轻松地提供公共开发人员可以随意使用和组合的微服务。

机器人过程自动化（RPA）有望实现大量的业务流程效率，但是许多业务线都关心工作会丢失。然而，许多软件开发任务，特别是易于重复的软件开发任务已经被自动化了。使公民开发者能够利用现有技能完成更多的工作。

公民开发人员不期望对代码有深入的了解，所以自动化将有助于简化业务应用程序的更改和创建新的应用程序。自动化将包括从重复任务到更为复杂和预测性的认知过程自动化。最终，企业有机会确定如何精简业务。

你认为业务人员会不会抢了程序员的饭碗？记得留言讨论呀！

进阶深度学习工作待遇怎么样?

哪些人适合入行深度学习？
从事高薪的 AI 研究固然需要非凡的头脑，但理解人工智能的基本原理、成功迈入 AI 行业却是普通人就可以完成的职业规划，其实门槛也并没有大家想想的那么高。
1. 文科生是否适合学习深度学习？
对于文科生的话，我觉得不能一概而论。有些文科生，尤其学习语言学、文学专业的，他们的思维方式可能更多的偏向于发散思维，对于逻辑思维能力可能会有所欠缺。
对于这样的人，不是很建议入行深度学习，更多的是希望把本行业的事情做好，或者可以选择一些深度学习产品经理等等这样的岗位，避免一些编程、模型设计训练的任务。
2. 机械、电气等理工科的专业背景的人是否适合入行深度学习？
对于诸如电气、电子、生物、金融、统计学等等这样的理工科专业的学生，如果选择入行深度学习，个人觉得还是非常不错的选择。
以统计学为例，深度学习最为底层的就是数学基础，在基础学习的时候可以更加快速。
3. 年纪太大了是否适合转行深度学习？
个人不建议，因为核心竞争力确实会和一些年轻人存在一些差距。但是如果从事 5 年以下编程、数据分析的人，我觉得也是不错的选择，因为过往的工作学习经验、理科生的思维方式仍然可以复用。
4. 是否需要持续的学习能力？
任何一门技术的学习，都需要一定时间的积累，尤其对于深度学习、机器学习这样的工作。短期内，结合专业的指导，你可以入门，但精通一定不行。
总结下，有哪些人适合入行深度学习？
有高等数学基础的公司技术岗在职人员，需要 AI 赋能；
在校或者在职的前端、php、python 码农，有编程基础的人；
具备较好的逻辑思维能力的学生。
如何入行深度学习？
可能很多门外汉对于深度学习的复杂程度望而却步，但是其实并未像很多人想象的那样。它的基本原理就是建立在基础的数学之上，通过模型组合实现复杂的功能。
这个其实并不难，但是一旦领会了，你就能窥探一点脑神经科学和现代工程学。
具体你需要经历以下几个步骤：
1. 深度学习整体概述：了解深度学习的前世今生、为什么会爆发深度学习热潮？代表的技术有哪些，涉及到什么样的领域、产品、公司，以及各行各业中的应用。尽可能的科普深度学习的相关知识；
2. 深度学习预备知识：数学基础（线性代数、矩阵、概率统计、优化等等）、机器学习基础、编程基础；
3. 深度学习核心知识：神经网络、深度网络结构、图像任务、语音任务、自然语言任务；
4. 深度学习进阶知识：如何使用深度学习框架，完成网络的搭建、训练。
关于深度学习的公司，也就是人工智能公司，这里，我们重点介绍一些代表性的企业：
1. 语音识别技术，国内公司讯飞、百度。国外公司 Google、亚马逊，微软等，行业应用就是智能音箱等产品；
2. 图像识别技术，比如做安防的海康威视，图森科技，依图科技，旷视科技，代表性的就是面部识别，iPhone X 的人脸识别；
3. 自动驾驶技术，比如特斯拉，Uber，百度等公司开发的自动驾驶技术；
4. 金融领域的预测股价、医疗领域的疾病监测，教育领域的技术赋能等；
5. 淘宝网、字节的千人千面等。
深度学习需要学习哪些概论知识？
我们必须要清楚的就是深度学习属于机器学习的一种方法，除了深度学习以外，还包括了线性回归、逻辑回归、SVM、随机森林、图模型、贝叶斯等等很多方法。
而深度学习，并不是对所有的任务都有效，有些时候，也需要用到一些传统的机器学习方法。而机器学习则是实现人工智能必不可少一种技术手段。
最后，理论部分都强调完了以后，我们在重点强调一下进阶的知识，也就是实战部分。大家在学习深度学习的时候，一定要认识到，深度学习更多的还是需要编程！编程！编程！也就是说，不能仅仅停留在理论层面，更多的还是需要动手实战的能力，利用 Caffe 或者 TensorFlow 针对一些实际的分类任务进行实验。只有这样才能更快地积累经验，更早的入行深度学习。

大数据时代发展历程是什么?

可按照时间点划分大数据的发展历程。