should it matter

请不要走开
这首歌词表达了歌手对于过去错误的反思及渴望重新开始的心情。他希望对方能给他一次机会,让他证明自己已经改变,并且希望能重新建立彼此之间的信任。

 look at you 我凝视着你
Please don’t walk away 请你不要走开
I see you’re about to 我看到你闪躲的眼神
There is just something I’d really like to say 正想把心中的话说出来
So please don’t walk away 所以,请你不要走开

I know that you’re there 我知道你就在我眼帘外
Still you pretend you’re not 可你却掩饰你的存在
Yes I know it hurts 的的确确,我感到那种伤害
I have also felt the pain 只因我心中处处如被霜盖

*So should it matter *所以真的有关系吗
What I do or what I’ve done 我已经做过的和准备要做的
As long as in my heart 因你一直在我心
You’re still the only one 你是我的唯一,恒久不变的
I hear you say it 你说你完全明白
But I don’t think you understand 可我想你根本不知
I can be trusted now, I swear to you I can* 我会让你相信我的心,我对天起誓*

It’s been a year a memory from my past 一年前的记忆拂过我的脑海
I know what I did wrong 我知道那时我错了
I wish to change 我希望可以重来
Just to make it last 只为延续我俩的节拍
But I guess it’s been too long 但我想那太久了

Easy to move on 走下去应该很容易
To forget to about it all 或许你已全部忘记
Is that what you do, hoping I will be gone 如果那是你希望的,我将离开
(Repeat) (重复)
If you got to know me again 如果你重新认识我
Maybe then -- maybe then 兴许那时
We could see what we should do 我俩能看到未来
But that’s all up to you 但这取决于你
I’ll be waiting for you 我将永远等着你  

Security-feature-detection-system 安全检测系统 简介 安全检测系统-多目标识别(YOLOv5)和人脸识别(Facenet)快速部署系统。 功能上:本项目使用YOLOv5实现多目标识别,使用Facenet实现人脸识别,最终需要人脸和此人应具备的多目标同时满足才能通过安全检测,部署上:使用pyqt5实现前端可视化,在前端页面运行YOLOv5多目标识别系统(将模型运行封装到Qt中),使用Docker封装人脸识别后端系统,使用网络请求等包实现前后端交互 案例:进行多目标识别的同时,进行人脸识别,前端系统发送请求,携带参数到后端进行人脸识别,最终返回人脸识别结果,获取人脸识别结果后,检索该成员应具备的多目标特征,与YOLOv5多目标识别的实际结果进行比对,若无误则通过安全检测。 根据原作 https://pan.quark.cn/s/9784cdf4abfd 的源码改编 项目背景 出于一些比赛的需要,以及逃离懵懂状态开始探索,我于2023.12~2024.1(大二上)开始一些CV、LLM项目的研究,苦于能力有限,当时大部分的项目都是依托开源搭建而来,诸如本项目就是依托开源的Compreface和Yolov5搭建,我只不过做了缝合的工作,所以在此必须提及这两个项目的巨大贡献:https://.com/exadel-inc/CompreFace https://.com/ultralytics/yolov5 今天是2024.7.11(大二下暑假),时隔半年我才开始这个项目的开源工作是因为,半年前的水平有限,虽然自己能实现项目的运作,但是恐很多细节介绍不好,当然本文自发出,后续我还会跟进,欢迎指正:22012100039@stu.xidian.edu.c...
使用教程: https://pan.quark.cn/s/c0f2b4acdf83,有不会的再问我  功能介绍: 用户输入人脸照片,程序从照片库中选出10张最相似人脸照片输出在文件夹中,并且给出这十张人脸与输入人脸的相似度值。 照片库可以增删 调节相似度阈值可调节 自定义UI操作界面 视频演示: [[项目分享]基于OpenCV的人脸集合相似度检测系统(源码&UI&教程)哔哩哔哩bilibili](https://www.bilibili.com/video/BV1Wa41137CW/?vd_source=bc9aec86d164b67a7004b996143742dc) 图片演示: png png 人脸相似度对比原理: 整体思路: 1、预先导入所需要的人脸识别模型; 2、遍历循环识别文件夹里面的图片,让模型“记住”人物的样子; 3、输入一张新的图像,与前一步文件夹里面的图片比对,返回最接近的结果。 使用到的第三方模块和模型: 1、模块:os,dlib,glob,numpy; 2、模型:人脸关键点检测器,人脸识别模型。 导入需要的模型。 这里解释一下两个dat文件: 它们的本质是参数值(即神经网络的权重)。 人脸识别算是深度学习的一个应用,事先需要经过大量的人脸图像来训练。 参考该博客,设计一个神经网络结构,来“记住”人类的脸。 对于神经网络来说,即便是同样的结构,不同的参数也会导致识别的东西不一样。 在这里,这两个参数文件就对应了不同的功能(它们对应的神经网络结构也不同): shapepredictor.dat这个是为了检测人脸的关键点,比如眼睛,嘴巴等等;dlibface_recognition.dat是在前面检测关键点的基础上,生成人脸的特征值。 所以后面使用dlib模块的时...
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