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Node-Red-Contribute-Baidu-Face: 人脸搜索模块-M

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简介：
Node-Red-Contribute-Baidu-Face: 人脸搜索模块-M 是一个基于 Node-RED 平台开发的插件，利用百度人脸识别技术实现高效的人脸图像检索功能。 百度人脸识别流程包括以下步骤： 1. 创建一个名为“流程11”的工作区。 2. 在该工作区内添加一个人脸识别节点，并设置相关参数： - 最大检测的人脸数量为5。 - 设置最大得分为70。 - 指定组ID列表为2。 - 用户列表设为{\1\: \xxxx\}。 通过以上步骤，完成人脸识别流程的配置。

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  • Node-Red-Contribute-Baidu-Face: 人脸搜索模块-M
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    Node-Red-Contribute-Baidu-Face: 人脸搜索模块-M 是一个基于 Node-RED 平台开发的插件，利用百度人脸识别技术实现高效的人脸图像检索功能。 百度人脸识别流程包括以下步骤： 1. 创建一个名为“流程11”的工作区。 2. 在该工作区内添加一个人脸识别节点，并设置相关参数： - 最大检测的人脸数量为5。 - 设置最大得分为70。 - 指定组ID列表为2。 - 用户列表设为{\1\: \xxxx\}。 通过以上步骤，完成人脸识别流程的配置。
     
  • Delphi百度人脸搜索【含人脸搜索、人脸库管理功能】
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    Delphi百度人脸搜索是一款集成人脸搜索与人脸库管理的强大工具。它支持高效的人脸识别和检索，以及便捷的人脸数据库创建、维护和查询，适用于多种安全认证场景。 【Delphi百度人脸搜索】支持人脸搜索、人脸库新增、修改、删除和查询功能。API接口文档请参考相关官方文档。
     
  • Node-Red-Contribute-Time-Switch：依据当前时间控制开关的节点
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    Node-Red-Contribute-Time-Switch是一款基于Node-RED平台开发的自定义节点，用于实现根据系统时钟自动切换设备开关状态的功能。该工具简化了定时任务的编程需求，适用于自动化控制系统中的多种应用场景。 Node-RED时间开关（贡献包） 一个简单的Node-RED节点，它根据时间或太阳的位置来路由消息。 可以指定具体的时刻、日出日落的时间（需要配置您的地理位置），甚至可以根据消息的值或者流来进行设置。 安装步骤： 将目录切换到Node-RED的安装路径并运行以下命令： 配置说明： 时间可以采用24小时制，也可以是特定的日出和日落事件。具体如下： - 00:00 ... 23:59：表示24小时制的时间（不包括秒） - sunrise：表示日出时刻 - sunriseEnd：表示太阳完全升起后的结束时间 - goldenHourEnd：早晨柔和光线的摄影最佳时段结束后的时间 - solarNoon：正午时分，此时太阳处于最高点 - goldenHour：傍晚黄金拍摄时间段开始时间 - sunsetStart：夕阳西下前的初始时刻 - sunset：表示日落时刻（即太阳完全消失在地平线下） - dusk：黄昏时刻 以上便是该Node的基本配置信息。
     
  • 人脸识别-Qt-Baidu AI.rar
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    这是一个包含使用Qt框架和百度AI平台进行人脸识别技术开发项目的压缩文件集合，适用于开发者参考学习。 qt-百度AI-人脸识别
     
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    本项目基于Qt框架开发，利用百度AI的人脸识别技术实现用户身份验证功能，适用于多种应用场景，如门禁系统、考勤管理等。 qt-百度AI-人脸识别
     
  • 百度(Baidu)硬盘搜索（已停用）
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    百度硬盘搜索是百度公司推出的一款允许用户直接通过网络搜索个人电脑硬盘内容的工具，后因技术与市场因素于2011年停止服务。 百度硬盘搜索是一款可以安装在电脑上快速查找资料的软件，非常方便实用。不过现在官方已经停止了下载更新，这是单机版的应用程序，你可以放心使用。
     
  • Google、Baidu、Bing网页搜索的Java实现
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    本项目提供了一个使用Java语言编写的简单示例代码库，用于与Google、百度和必应等主流搜索引擎进行网页爬取及数据获取，助力开发者便捷集成搜索引擎功能。 这个程序的功能是利用常用的搜索引擎搜索关键词，并获取搜索结果。然后访问每个搜索结果页面，抓取排在前面的所有网页的文本信息。 该程序采用多线程（不超过20个以保证不影响其他程序）以及超时设置（默认10秒），操作起来非常方便和高效。 包括Google、百度和Bing三种主流搜索引擎的Java调用。其中，Google和百度搜索通过HTTP请求实现，而Bing则使用了Bing Java SDK来完成。进行Bing搜索需要一个微软提供的appid，可以自行申请或使用其他已有的appid（注意每个appid每天有查询次数限制）。在执行Google搜索时尤其需要注意设置user-agent域，可以直接用Firefox 9.0的user agent字符串或者查找并替换相应的值（修改位置为HtmlDownloader.java文件中）。 实际测试过程中发现，Google和百度的结果质量较高，而Bing服务器有时难以连接。
     
  • 易语言-Baidu AI人工智能模块
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    易语言-Baidu AI人工智能模块是一款专为易语言编程环境设计的插件，它集成了百度AI平台的多项服务功能，如语音识别、图像处理等，旨在帮助开发者更便捷地接入和使用先进的AI技术。 百度AI提供了多种人工智能模块的源代码。
     
  • VB内存搜索模块的特定内存搜索
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    本模块为Visual Basic编程环境设计，专门用于执行精确的内存数据查找任务，极大提高了程序员在游戏修改、数据分析等方面的开发效率。 在Visual Basic（VB）编程环境中，内存搜索是一种高级技术，在程序运行期间查找特定的内存地址数据。标题“vb内存搜索模块指定内存搜索”表明我们讨论的是一个专门为VB应用程序设计的功能模块，该模块包含函数和过程，使开发者能够在程序执行时检查并修改内存中的值。 这项功能在游戏作弊、调试、性能分析及逆向工程等领域有广泛应用。通过使用内存搜索技术，我们可以定位特定变量的地址，并观察其数据的变化情况，在必要时候进行相应的修改以达到预期效果。 VB中实现内存搜索的基本步骤如下： 1. **获取进程句柄**：需要利用Windows API函数`OpenProcess`来获得目标程序的进程句柄。此过程需提供进程ID和所需的访问权限作为参数。 2. **分配内存**：若要向目标进程中写入数据，VB应用可通过使用API函数`VirtualAllocEx`在该程序中指定一块新的内存区域。 3. **读取内存**：通过调用`ReadProcessMemory` API函数来从特定的地址获取所需的内存内容。这通常需要事先知道变量或结构体的具体位置。 4. **搜索内存**：实现一个算法，用于扫描给定范围内的所有地址以寻找目标值或者模式匹配项，可能涉及二进制搜索、哈希比较等技术手段。 5. **写入内存**：一旦找到所需的数据后，可以使用`WriteProcessMemory` API函数将新的数据插入到相应的内存位置上。 6. **释放内存**：当不再需要之前分配的那部分内存时，利用API函数`VirtualFreeEx`来清理它。 在“内存搜索模块.bas”文件中通常会包含执行上述功能所需的VB代码。例如，可能有个名为`SearchMemory`的功能函数用来接收地址、值及范围作为参数并返回匹配项列表；同时还有如`ReadValue`, `WriteValue`这样的辅助函数用于读写操作。 编写此类内存搜索模块时需注意以下几点： - **权限问题**：确保拥有足够的访问权限来进行目标程序的内存修改。 - **错误处理机制**：API调用可能会失败，因此务必妥善处理可能出现的问题如无效句柄、访问冲突等异常情况。 - **内存对齐要求**：不同系统和架构可能有不同的地址对齐规则，忽略这些规定可能导致程序崩溃或结果出错。 - **性能优化**：由于大量读写操作的存在，应尽可能地减少不必要的数据交换以提高效率。 - **合法性考量**：未经授权的修改他人的程序内容可能会违反软件许可协议甚至触犯法律。 这样的VB内存搜索模块提供了强大的工具支持，但使用时必须谨慎遵守合法和道德标准。开发者可以利用这些功能进行调试、优化性能或者在得到授权的情况下创建辅助性应用。
     
  • Yolov5-Face: YOLOv5人脸检测
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    Yolov5-Face是基于YOLOv5架构优化的人脸检测模型，专为实时性和准确性而设计，在各种应用场景中展现出卓越性能。 Yolov5-face 是一种实时且高精度的人脸检测工具，在VGA分辨率下进行单尺度推理（最大边等于640）。以下是几种方法的比较： - DSFD (CVPR19) 使用ResNet152，参数量为71.39M，计算量为259.55G。 - 视网膜面部 (CVPR20)，基于ResNet50模型，其准确率为94.92%，召回率是91.90%，而它的计算量仅为37.59G。 - 火腿盒 (CVPR20) 使用了ResNet50模型, 具有更高的精确度为 95.27% 和较高的召回率为 93.76%, 计算量是43.28G。 - 蒂娜脸 (Arxiv20)，基于ResNet50，具有最高的准确率和召回率分别为95.61%与94.25%，计算量为172.95G。 - SCRFD-34GF(Arxiv21) 使用瓶颈研究模型, 具有最高精确度 96.06 和较高的召回率为 94.92，参数量仅为34.1M。