钱彬的博客

本文采用DLib库实现人脸检测，具有高精度和鲁棒性，能够有效应对复杂场景；使用ArcFace算法模型提取人脸特征，通过角度间隔优化特征分布，显著提升类内紧凑性和类间可分性，适用于高精度识别任务；采用余弦度量进行特征比对，计算简单高效，能够快速完成人脸匹配。整体方案结合了成熟的人脸检测技术、先进的深度学习模型和高效的相似度度量方法，具有高准确性、强鲁棒性和良好的实用性，适用于多种人脸识别场景。

在当今时代，人工智能和深度学习已经成为了科技领域的热门话题。随着这些技术的发展，越来越多的行业开始尝试将人工智能和深度学习应用于解决实际问题。在这种背景下，Django技术和人工智能的结合成为了当下一种流行的解决方案。Django是一个基于Python的Web框架，而深度学习是人工智能的重要分支，将深度学习技术应用于Django框架中，可以快速构建出轻量、智能的Web应用。语言迁移成本低：Django框架本身基于Python开发，可以方便地与其他人工智能Python框架进行集成，降低了开发的难度和成本。

uvicorn 是基于 uvloop 和 httptools 构建的非常快速的 ASGI 服务器，下面使用它来部署django程序。其中，每秒可以处理的请求数为26.42，这并不是一个很高的值，下面使用一个生产级服务器用于部署django。可以看到，每秒可以处理的请求数为143.65，比使用开发者服务器快了将近6倍。这里的参数–workers表示进程数，上述命令使用2个进程进行服务。可以看到，每秒可以处理的请求数为214.66，比单进程快了很多。上述命令表示模拟50个并发，每个并发发送100个访问请求。

一. 任务概述在腾讯云上部署二. 架构设计整体的设计架构图如下所示：整个架构拟搭建基于jetson的人工智能算法集群服务，以HTTP接口的形式对外提供调用，具体调用由异地Python脚本、浏览器、设备终端等发起，通过互联网内网穿透技术访问本地的Jetson开发板。在Jetson开发板中，通过Django框架设计http接口，该Django应用通过uWSGI进行工业级部署。为了能够最大限度的发挥开发板GPU推理性能，使用Redis数据库作为图像数据的中转站，Dja..

新书《python Web开发从入门到实战—Django+Bootstrap》微课视频版正式开始发售。从这本书写作以来，历经了很多问题，有技术方面的也有自己生活方面的，但庆幸的是这本书最后还是出来了，从预备写到最终截稿出版一共花了3年时间。我不敢说这本书有多么的“完美”，事实上由于这本书完全是我一个人写的，因此肯定会有错误或者不当之处，我所能保证的就是这本书绝对是满满的干货，是我开发多个项目的经验总结，最后凝练成了一个项目，看这本书需要你边看边动手，一起来完成项目开发，看着看着学者学着你也就掌握了Pytho

8.1 人工智能概述8.2 搭建“智能证件照”平台8.3 人工智能平台性能优化

7.1 Python WSGI部署原理7.2 安装Ubuntu虚拟机7.3 Nginx部署7.4 Docker部署

10.1 开发“首页”模块10.2 Django缩略图10.3 缓存

5.1 嵌入百度地图5.2 信号触发器的使用5.3 发送邮件5.4 动态生成Word文档5.5 资料下载

4.1 路由的概念4.2 开发“产品中心”模块4.3 富文本的概念4.4 开发“新闻搜索”模块

3.1 模板的概念3.2 开发“科研基地”模块3.3 数据库的概念3.4 开发“公司简介”模块

2.1 Web前端基础2.2 Bootstrap框架2.3 企业门户网站框架设计

1.1 Python简介1.2 安装Python和开发工具1.3 基础语法1.4 案例1：学生Excel成绩表格自动统计