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Github介绍

时间:2020-05-27 14:40:24      阅读:56      评论:0      收藏:0      [点我收藏+]
  GitHub 是一个面向开源及私有软件项目的托管平台,因为只支持 Git 作为唯一的版本库格式进行托管,故名 GitHub。
  GitHub 于 2008 年 4 月 10 日正式上线,除了 Git 代码仓库托管及基本的 Web 管理界面以外,还提供了订阅、讨论组、文本渲染、在线文件编辑器、协作图谱(报表)、代码片段分享(Gist)等功能。目前,其注册用户已经超过 350 万,托管版本数量也是非常之多,其中不乏知名开源项目 Ruby on Rails、jQuery、python 等。
  作为开源代码库以及版本控制系统,Github拥有超过900万开发者用户。随着越来越多的应用程序转移到了云上,Github已经成为了管理软件开发以及发现已有代码的首选方法。
  如前所述,作为一个分布式的版本控制系统,在Git中并不存在主库这样的概念,每一份复制出的库都可以独立使用,任何两个库之间的不一致之处都可以进行合并。
  GitHub可以托管各种git库,并提供一个web界面,但它与外国的SourceForge、Google Code或中国的coding的服务不同,GitHub的独特卖点在于从另外一个项目进行分支的简易性。为一个项目贡献代码非常简单:首先点击项目站点的“fork”的按钮,然后将代码检出并将修改加入到刚才分出的代码库中,最后通过内建的“pull request”机制向项目负责人申请代码合并。已经有人将GitHub称为代码玩家的MySpace。
  在GitHub进行分支就像在Myspace(或Facebook…)进行交友一样,在社会关系图的节点中不断的连线。GitHub项目本身自然而然的也在GitHub上进行托管,只不过在一个私有的,公共视图不可见的库中。开源项目可以免费托管,但私有库则并不如此。Chris Wanstrath,GitHub的开发者之一,肯定了通过付费的私有库来在财务上支持免费库的托管这一计划。
  通过与客户的接洽,开发FamSpam,甚至是开发GitHub本身,GitHub的私有库已经被证明了物有所值。任何希望节省时间并希望和团队其它成员一样远离页面频繁转换之苦的人士都会从GitHub中获得他们真正想要的价值。
  在GitHub,用户可以十分轻易地找到海量的开源代码。
  在这里提供一个使用github的案例:

Face Recognition 人脸识别

简介

face_recognition是一个强大、简单、易上手的人脸识别开源项目,并且配备了完整的开发文档和应用案例,特别是兼容树莓派系统。项目README文件已经被同济大学开源软件协子豪兄Tommy翻译成中文,此项目是世界上最简洁的人脸识别库,你可以使用Python和命令行工具提取、识别、操作人脸。同时此项目的人脸识别是基于业内领先的C++开源库dlib中的深度学习模型,用Labeled Faces in the Wild人脸数据集进行测试,有高达99.38%的准确率。但对小孩和亚洲人脸的识别准确率尚待提升。

特性

1.从图片里找到人脸:定位图片中的所有人脸。

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importface_recognition

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

face_locations = face_recognition.face_locations(image)

2.识别人脸关键点:识别人脸关键点,包括眼睛、鼻子、嘴和下巴。

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importface_recognition

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

face_landmarks_list = face_recognition.face_landmarks(image)

识别人脸关键点在很多领域都有用处,但同样你也可以把这个功能玩坏,比如本项目的 digital make-up自动化妆案例(就像美图秀秀一样)

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3.识别图片中的人是谁

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importface_recognition

known_image = face_recognition.load_image_file("biden.jpg")

unknown_image = face_recognition.load_image_file("unknown.jpg")

biden_encoding = face_recognition.face_encodings(known_image)[0]

unknown_encoding = face_recognition.face_encodings(unknown_image)[0]

results = face_recognition.compare_faces([biden_encoding], unknown_encoding)

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原文:https://www.cnblogs.com/arkxia666/p/12972691.html

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