【Day7.3】祁连草原

最新推荐文章于 2025-03-07 16:30:53 发布
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分类专栏： 自由行 文章标签： 祁连草原 雪山 高原骑马 旅行体验 青甘大环线
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在青甘大环线的第七天，我们来到了祁连草原，领略了雪山的壮观景色。这些雪山常年积雪，新雪的覆盖使得景色更加纯净。除了欣赏美景，我们还体验了高原骑马，感受了别样的乐趣，同时这里的旅游服务价格合理，让人印象深刻。

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >

接着赶路，我们将要到祁连草原，在这个高原草原上，我们将能看到雪山。
在这里插入图片描述
而且这些都是些永久积雪的雪山，可以看到山顶上的白雪皑皑。
在这里插入图片描述
当然这番美景也得益于昨天新下的雪，这里的雪非常白。
在这里插入图片描述
而在这里，我们还骑马了，高原骑马感觉很不错，而且风景也很美，价格也算合理。

目录索引

【tips】青甘大环线收获

Day0

【Day0】去往兰州

Day1

【Day1.1】原子城
【Day1.2】金银滩大草原

Day2

【Day2.1】青海湖沿湖公路骑行
【Day2.2】茶卡盐湖

Day3

【Day3.1】G315·U型公路
【Day3.2】南八仙
【Day3.3】水上雅丹
【Day3.4】东台吉尔湖

Day4

【Day4.1】大柴旦翡翠湖
【Day4.2】石油小镇
【Day4.3】路遇沙尘暴
【Day4.4】敦煌烤全羊
【Day4.5】敦煌党河公园

Day5

【Day5.1】敦煌莫高窟
【Day5.2】敦煌博物馆
【Day5.3】鸣沙山月牙泉看日落

Day6

【Day6.1】天下第一雄关——嘉峪关
【Day6.2】雨中丹霞

Day7

【Day7.1】张掖七彩丹霞看日出
【Day7.2】大坂山八月飞雪
【Day7.3】祁连草原
【Day7.4】西宁益鑫羊肉手抓馆

Day8

【Day8.1】兰州牛肉拉面
【Day8.2】甘肃省博物馆
【Day8.3】黄河第一桥
【Day8.4】黄河索道
【Day8.5】黄河母亲雕像

人员检测与跟踪：人脸识别_（5）.基于深度学习的人脸识别模型
最新发布
zhubeibei168的博客
03-21 813
基于深度学习的人脸识别模型已经在多个领域取得了显著的成果。人脸检测是人脸识别的第一步，常见的方法包括Viola-Jones检测器和MTCNN。Viola-Jones检测器虽然简单快速，但在复杂场景下的精度较低；MTCNN则通过多阶段的卷积神经网络实现了高精度的人脸检测和关键点定位。人脸识别的主要方法包括基于传统特征的LBP和基于深度学习的卷积神经网络，如VGGFace、FaceNet、DeepID和ArcFace。这些模型通过学习人脸的高级特征表示，能够在大规模数据集上实现高精度的识别。
一文读懂「MOE，Mixed Expert Models」混合专家模型
女王の专属领地
02-03 8174
混合专家（Mixture of Experts，简称MoE）是一种集成学习方法，它通过将多个专业化的子模型（即“专家”）组合起来，形成一个整体模型，每一个“专家”都在其擅长的领域内做出贡献。而决定哪个“专家”参与解答特定问题的，是一个称为“门控网络”的机制。每个专家模型可以专注于解决特定的子问题，而整体模型则能够在复杂的任务中获得更好的性能。MoE提出的前提是如果有一个包括了多个领域知识的复杂问题，我们该使用什么样的方法来解决呢？
人脸识别（1）---人脸识别长篇研究
zhangbijun1230的专栏
08-03 1万+
人脸识别长篇研究   本篇文章十分的长，大概有2万7千字左右。 一、发展史 1、人脸识别的理解： 人脸识别(Face Recognition)是一种依据人的面部特征(如统计或几何特征等)，自动进行身份识别的一种生物识别技术，又称为面像识别、人像识别、相貌识别、面孔识别、面部识别等。通常我们所说的人脸识别是基于光学人脸图像的身份识别与验证的简称。 人脸识别利用摄像机或摄像头采集含有人脸的...
基于人工智能的人脸识别程序
10-20
该程序采用matlab语言，用到了神经网络有关知识，实现了对人脸的识别，识别率99%，适合广大初学者学习使用，也适合正在学习matlab的人员学习使用。
人工智能之人脸识别
qq_42514129的博客
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Lee达森的博客
06-29 4362
早在40年前，图像识别领域就有很多关于人脸识别的研究。但是在当时， 传统算法在普通图像识别中已经很难取得良好的识别效果，更何况还要从人脸 中提取更加细微的特征。在很长一段时间里，人脸识别主要存在过拟合与欠拟 合两个问题。 一方面是因为不同的人脸之间的差别只有五官上细微的差异，这要比区分 飞机、桌子的照片更难。因为后者的特征差异明显，比较容易判断，而模型容 易将长得很像的两个人误判为同一个人；另一方面是同一个人在不同时间拍摄 的两张照片可能由于光照、角度、年纪、表情、化妆等不同的原因，导致同一 个人的脸在计算
人工智能--人脸识别
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脸部扫描识别AI import cv2 from helper import prefacencoding,facerecognition from helper import drawname,drawtime # import threading import time video_capture = cv2.VideoCapture(0) known_face_names,known_f...
景联文科技：人工智能之人脸识别技术
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01-14 888
什么是人脸识别技术？ 人脸识别技术是一种生物特征的识别技术，是利用生物体本身的生物特征来区分物体个体。人脸识别技术充分利用分析比较的计算机技术来识别人脸，人脸识别是一项热门的计算机技术研究领域，其中包括人脸追踪侦测，自动调整影像放大，夜间红外侦测，自动调整曝光强度等技术。 人脸识别技术的应用场景 一、人脸识别技术在商场超市的应用 人脸识别技术可应用在商场超市中，顾客不用带现金、银行卡甚至手机，在结账时只要在刷脸支付收银机前刷一下脸就能够完成支付，只需几秒钟就能搞定，在人流密集的商业街上使用刷脸支
一文读懂！OpenCV 实时人脸识别从 0 到 1，小白也能轻松实操的超详细教程（完整教程及源码）
专注于人工智能、软件开发、工控自动化、工厂数字化及智能化等领域，希望和大家共同进步！
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摘要：本文围绕使用 OpenCV 实现实时人脸识别展开。从环境搭建入手，详细介绍 Python 及相关库的安装。数据准备环节涵盖收集、标注及预处理步骤。深入阐述特征提取、模型训练方法，包含传统与深度学习方式，还介绍 OpenCV 预训练模型的使用与评估。详细讲解实时识别过程，包括打开摄像头、逐帧处理及结果显示优化。针对复杂场景，提出光照、姿态、遮挡等问题的解决办法及模型更新维护策略。通过丰富代码示例与解释，助力小白实现实时人脸识别系统的搭建与优化。
一文读懂元宇宙，AI、灵境计算...核心技术到人文生态
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06-21 2254
自从元宇宙首次在科幻作品《血崩》中被提出已经过去了整整30年。元宇宙，基于计算技术，意在将人们对现实世界的体验，上升到更高维度。从人文的角度，元宇宙覆盖了社交、游戏、艺术、教育等寰宇人生的方方面面。而从技术层面，这一概念的引出催生了更多新兴业态的大爆发。元宇宙为什么在当今的时间点迎来了爆发？为什么NFT是通往元宇宙的不同道路？灵境计算的核心技术是什么？AR头戴显示作为元宇...
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交流群 |进“传感器群/滑板底盘群”请加微信号：xsh041388交流群 |进“汽车基础软件群”请加微信号：ckc1087备注信息：群名称+ 真实姓名、公司、岗位有人说，智能手机就如同一部窃听器，无论你开机或者关机，它都会无时不刻地监听着用户的一举一动，而随着车联网的发展，汽车会越来越智能化，就像是一部“装着四个轮子的手机”，可想而知，智能车辆上的信息安全问题可能比智能手机更加严重。比如车辆...
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12-04
Rekognition人脸识别，精准匹配，人工智能识别，使用的语言是python
浅谈人工智能中人脸识别技术的应用.pdf
01-02
随着计算机技术的不断发展， 人工智能开始应用在人类社会生活的方方面面。而人脸识别作为人工智能中的重要技术， 其在社会的 很多领域带来了良好的改变。本文将介绍人工智能中人脸识别技术的概念， 起源发展， 研究历程和实际应用。同时对于人脸识别的未来发展提 出了一些看法。
人脸识别技术
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硕士论文在人脸特征提取部分研究了一种基于矩阵分解的人脸特征提取算法。该算法 描述了在提取特征时，采取了降低图像矩阵维数的方法：即把大矩阵分割成小矩 阵，并对分解后的小矩阵通过K-L变换进行特征提取。通过这种方法大大降低了 计算量，减小了机器处理的时间。实验证明了该方法的有效性。
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人脸识别是资本和人才的比拼应用场景日渐多元化• 人脸识别是起点，独角兽们的人工智能会走得更宽• 人才助力人脸识别独角兽大鱼吃小鱼、优胜劣汰资本一向是判断某个领域前景的风向标，人工智能成了毋庸置疑的风口——人工智能领域的投融资在迅速增多，人工智能的企业数量也在随之增多。公开资料显示，从2016年1月到2017年2月这一年间，人工智能领域融资事件共发生360余起，几乎平均一天达成一项融资。不过，科技互联网领域盛极一时的领域都有周期性，经过了非理性的疯狂生长，终会退烧，重回理性成长轨道。...
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weixin_42588877的博客
02-15 1418
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人脸识别技术可以追溯到20世纪60年代。那时候，研究人员主要使用基于几何的方法来识别人脸，例如使用特定的几何测量技术来提取面部特征。这种方法的问题在于，它对光照、角度和面部表情等因素不敏感，因此无法准确识别所有人脸。 在20世纪80年代，出现了基于模式识别的人脸识别技术。这种技术使用计算机学习算法来训练模型，通过比对人脸图像和已知的人脸特征数据库来进行识别。然而，这种方法对于不同的光照、角度和面部表情仍然存在一定的识别误差。 随着深度学习技术的发展，人脸识别技术进入了一个新的时代。深度学习技术可以对大量的数据进行训练，从而提高识别的准确性和鲁棒性。目前，人脸识别技术已经广泛应用于安防、金融、医疗等领域。
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