pythonchallenge,face用法总结

pythonchallenge，face用法总结？

Face是Facebook近年来推出的一款开源人脸识别库，具有高效、准确、可重用等特点，可以通过API、SDK或者命令行工具的方式使用。下面是Face的用法总结：

1. 安装和配置Face：Face提供了多种安装方式和配置方式，具体可以参考Face的官方文档。

2. 使用Face进行人脸检测：可以使用Face提供的人脸检测接口，通过图像输入获取人脸检测结果，例如：

```python

# 导入Face包

import face_recognition

# 加载图像并检测人脸

image = face_recognition.load_image_file("image.jpg")

face_locations = face_recognition.face_locations(image)

# 打印检测结果

print("I found {} face(s) in this photograph.".format(len(face_locations)))

for face_location in face_locations:

top, right, bottom, left = face_location

print("A face is located at pixel location Top: {}, Left: {}, Bottom: {}, Right: {}".format(top, left, bottom, right))

```

3. 使用Face进行人脸识别：可以使用Face提供的人脸识别接口，通过比对图像中的人脸和已经标记好的人脸图像库，识别出人脸信息，例如：

```python

# 导入Face包

import face_recognition

# 加载图像和标记好的人脸图像库

image = face_recognition.load_image_file("image.jpg")

known_face_encodings = [

face_recognition.load_image_file("person1.jpg"),

face_recognition.load_image_file("person2.jpg"),

face_recognition.load_image_file("person3.jpg")

]

known_face_names = ["person1", "person2", "person3"]

# 使用Face进行人脸识别

face_locations = face_recognition.face_locations(image)

unknown_face_encodings = face_recognition.face_encodings(image, face_locations)

for unknown_face_encoding in unknown_face_encodings:

matches = face_recognition.compare_faces(known_face_encodings, unknown_face_encoding)

name = "Unknown"

if True in matches:

first_match_index = matches.index(True)

name = known_face_names[first_match_index]

print("I see someone named {}!".format(name))

```

4. 使用Face进行人脸特征提取：Face还提供了人脸特征提取接口，可以提取出人脸图像中的关键特征点（眼睛、鼻子、嘴巴等），例如：

```python

# 导入Face包

import face_recognition

# 加载图像并提取人脸特征

image = face_recognition.load_image_file("image.jpg")

face_landmarks_list = face_recognition.face_landmarks(image)

# 打印人脸特征

for face_landmarks in face_landmarks_list:

for facial_feature in face_landmarks.keys():

print("The {} in this face has the following points: {}".format(facial_feature, face_landmarks[facial_feature]))

```

需要注意的是，Face的使用还是要根据具体的场景和需求而定，仅提供了一些常用的用法，详细的参数和接口使用还需要参考Face的官方文档和API文档。

去德国留学难吗？

来德国留学难主要是德国留学材料审核多一个APS环节，另外就是语言，德语项目的话要有德语水平，有些英语项目也会要求德语要达到B1。来德国之后的学习才是真正的难，分享一下我上个学期的学习生活：

我把这边的生活日常分为：

上课、工作（我在学校做学生助理，每周5小时）、作业、项目（每门课都有小组项目要做而且是贯穿整个学期的大项目！心好累的。这里不包含各种小组讨论的会议时间）、休闲娱乐（包括睡觉、旅游、看剧、运动等等与工作和学习无关的事情，是的，睡眠对我来说简直太重要了！）。

除了休闲娱乐其他几项都称为“用脑时刻"。

上图啦！

1. 我的用脑时刻

图1是我统计了从2019年12月1日到2020年2月7日2又1/3个月的”用脑时刻“。平均每天6.73小时花在学业或者工作上，如果除掉周六日的话，平均每天11小时都在学习或者工作，除掉平均每天1小时的学生助理工作，每天10小时都在做跟学习有关的事情，加上每天大大小小的项目开会时间，可能会更长。

1月底开始陆续要项目结项和期末考试，学习时间也自然延长。有4天用脑超过12小时。

2.我的自主学习时间

图2是去掉上课、工作这些必做事宜之后，剩下的自主学习时间（作业、项目、自我练习）的时间分配情况。可以看到的是平均每天4.97小时是自主学习时间，1月中旬之后由于考试临近，自主学习时间显著提升，10天自主学习时间超过8小时，1月15日至2月9日的平均自主学习时间为6.5小时。有些日期学习时间低是因为当天有考试，而考试不计入学习时间。

图3是各科目按照活动类型来看的时间分配情况。我第一学期其实只有有4门课，相比本科时一学期8门课听起来友好了很多，然而现实并不友好。看到数据之后我惊讶的发现，成绩真的跟投入时间成正相关啊！

可以看到data warehousing不管是上课(course)、项目(project)、复习(review)还是作业(exercise, homework)都是花时间最多的，在这门课中我确实也收获最多，教授的讲的内容非常系统和实用，项目也是完全按照课程大纲走，所以有机会实践所有关于data warehousing的技能。给教授点赞！

Data Science之所以复习时间比较长，是因为这个教授非常佛系，推崇主动学习法。每次上课给我们讲讲大概关于统计学的知识和Python，发一下最新的data science领域的方法或者进展之后就让我们自学和自己阅读，所以自学的时间要很多，然而他从来不布置作业，所以这门课的作业时间是0:( 项目是从kaggle上找一个challenge然后跟组员用Python一起完成。学期间我有觉得这个老师好水，但是后来意识到他是对的，毕竟Python coding这些东西不就是要自己不停的练习才可以么？

IT Strategic这门课真是实力挑战，上的我亚历山大。这门课是每组同学跟一个企业合作，帮助他们解决IT相关的项目，纯属真枪实战，教授负责线下指导。所以这门课全程都是做一个项目，最后的考试也是展示项目成果给公司和教授，没有笔试，所以在项目上花的时间也很多。我们组分到的项目是帮柏林一家创业公司设计一款能够追踪用户生活中二氧化碳排放量，并且鼓励大家低碳生活的app，要做市场分析、设计用户场景、User journey，技术和财务上的可行性，以及融资资源一系列的方案。在短短4个月而且充斥着其他课程和项目的时间里做完这一套，中间还涉及到各种沟通协调，非常有成就感。最后公司对我们的business plan非常满意，还邀请我们去他们公司给所有同事展示，小小的满足一下。

BPM是business process management，可能因为之前有business背景，所以不管是复习或者做起项目来都比较得心应手，投入的时间也相对少一些。这位教授非常的另类，期末考试选择题我们不仅要有选项，还要用一句话说明选这项的原因。要修改答案的话不能擦掉第一个答案，要圈出来，同时写出最终答案，这样他可以看到我们思考的过程。最后的成绩并不完全取决于是否选择了正确答案，还取决于是否思考正确，如果答案选错或者改错但是想法很有趣，也可以得分。思想胜过标准答案，这样的教授是不是值得敬佩！

最后我还选修了个德语A2，这个是不计入学分的，外国学生自愿报名，然而一学期之后我的德语并没有怎么提高。深刻反省，感觉自己真是应该花花时间背点德语单词了，然而然而我真是找不到时间了啊，脑壳疼。

3. 各科各项活动时间分配

根据图4可以看出，32.4%的用脑时刻是用在data warehousing这门课的学习上，排名第二的是Business process management, 第三的是IT Strategic这门课（就是整门课都是跟公司做项目的那门课）。这里我觉得IT Strategic投入的时间是更多的，因为这门课我们组开了超级多的会不停的讨论，然而我没有记录这些时间。

接下来让我们看一下我在每类日常活动上的时间分配吧！图5中可以看到，用脑时刻的主体是上课和项目，值得注意的是，各个项目的小组讨论时间我都没有记录，如果加上的话，比重会也会接近30%，所以看得出，我校的这个项目真的是很重视实践的。除了上课和做项目，当然最多的时间用来复习和回顾所学知识。

4.收工时间

我平常还是很注意劳逸结合的，所以基本上是本着早开工早结束，不熬大夜的原则。从图6可以看出，即使是期末考试季，我也努力在8点之前完成用脑内容，之后给大脑一个缓冲，健身、看剧之类的。之所以有那么多次晚上11点12点还在用脑，全是为了赶项目结项，做项目真的是需要有强大的内心。依稀记得撑到凌晨1点还在用脑是因为在做data warehousing项目的ETL，实在不想做一半停下来免得第二天要重新理思路开始，就撑到了快2点，结果大脑罢工两天，得不偿失。大家不要诧异收工时间的次数多于总天数，因为我的记录是按照一天内每项活动的结束时间来记录的，也有利于我找到自己完工或者开始工作的高频时间。

总的来看，在德国上学是比我之前朝九晚五的工作要投入的时间和精力多得多的，但是在这个过程中学习到的不仅仅是硬核知识，更有对文化多样性和包容性的深刻触动，还有很多教授以及同学有趣的灵魂。虽然比不上传闻中的哈佛学子每天学到凌晨两三点，但是每天11小时的学习状态已然让我足够痛并快乐着。4月份第二个学习就要开始了，我会把时间记录的更全面和细致一些，尤其是那些小组讨论的时间以及我出去游玩世界的时间，以便更清晰的了解我在学习和生活上的投入，希望在第二个学习有更多实践的机会吧~

ftc机器人用啥编程？

FTC机器人使用的编程语言是Java和Blockly。FTC（First Tech Challenge）是一个面向中学生的机器人竞赛项目，参赛队伍需要使用编程语言来控制他们的机器人完成各种任务。其中，Java是一种通用的编程语言，具有强大的功能和灵活性，适合用于编写复杂的机器人控制程序。而Blockly是一种基于图形化编程的工具，可以帮助初学者更容易地理解和编写代码。通过使用Java和Blockly，FTC参赛队伍可以根据自己的需求和技能水平来选择合适的编程方式，实现他们的机器人控制目标。除了Java和Blockly，FTC机器人还可以使用其他编程语言，如C++和Python等。不同的编程语言有不同的特点和优势，选择合适的编程语言可以根据团队成员的技能和经验，以及项目的需求来决定。无论使用哪种编程语言，重要的是要熟悉编程语法和逻辑，能够有效地控制机器人完成各项任务。编程是机器人竞赛中不可或缺的一环，通过编程，参赛队伍可以发挥机器人的潜力，展示他们的创造力和技术能力。

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