style="text-indent:2em;">各位老铁们，大家好，今天由我来为大家分享AI人工智能技术是通过怎样的方式实现人脸识别和图片识别的，以及图片机械识别怎么弄好看的相关问题知识，希望对大家有所帮助。如果可以帮助到大家，还望关注收藏下本站，您的支持是我们最大的动力，谢谢大家了哈，下面我们开始吧！
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美观的思维导图该怎么制作
感谢邀请、干货分享、绝不私藏~
我是明哥，前麦肯锡战略咨询顾问，埃森哲管理咨询顾问，13年职场经历，一个喜欢用思维导图架构PPT的老司机，欢迎关注我的头条号，一起成为职场精英。核心观点回答问题之前，我们需要回答以下2个问题
1、什么是思维导图
2、如何才算得上是漂亮的思维导图
一、什么是思维导图思维导图是一种模拟大脑思维过程的图，我们思考问题时，通常会把问题分成几个分支，然后每个分支会一层一层的伸展，就像一棵树一样，先有主干，然后长出一些枝丫，在枝丫上又长出更多的枝丫，所以，思维导图是一个发散性思考工具。
比如下面的导图是我们梳理《懂汇报、胜过10倍默默努力》的引言部分，首先我们画出第一层树干（颜值公式、职场公式、汇报的价值），然后对每个树干进行拆分，比如，我们从3个方面描述颜值公式：
笑起来的自然程度
颜值=五官的基本水平*笑起来的自然程度
提高颜值方法
再然后，我们对每一个枝丫进一步分析，画出如下的图。
二、如何才算得上是漂亮的思维导图上面我们讲过，导图是把一个事情从根拆到枝丫，然后层层拆分，最后拆到叶子，所以思维导图是否漂亮，关键是拆分的过程是否完整、全面，不要以为漂亮就是花里胡哨，就是画栩栩如生的图，那样不是画思维导图，是画画（当然这种追求画面逼真的导图也是很有价值的，比如训练孩子的发散性思维）
对于职场思维导图来说，思维导图的关键在于分析问题和提出思路，因此关键关注于内容和逻辑结构，即内容的完整性，节点之间的纵向和横向是否有条理，同一节点下面的所有子节点，是否满足MECE法则（即子节点之间的内容相互独立，所有子节点的内容刚好覆盖了节点的内容），比如：
（1）我们把汇报分为书面汇报、邮件汇报、会议汇报、口头汇报、微信汇报
（2）书面汇报的4个方面
文件命名规范
文件目录问题
文件结构分明
文件内容表述
（3）我们从汇报时间点分为业绩好、业绩不好时如何汇报
总之，思维导图强调的是先发散，后归纳，发散的目的是确保分析问题是各种原因的完整性，归纳的目的是确保逻辑清晰、条理清楚，以及满足MECE法则，以便形成问题的系统解决办法。
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关注【思维导图PPT】，每天分享一篇思维导图、PPT、职场技巧干货，希望你的每次来访都有所收获，助您早日升职加薪！驾照换证自助体检机怎么测色弱
色弱想要通过自助体检机，可以通过红光增色仪来对视觉细胞进行刺激，从而提升驾驶人对色彩的辨别能力，或者可以通过提前训练的方式来了解色弱图。
车管所针对色弱会有独立的检测。根据色弱检测原理来寻找简单的解决方法。
AI人工智能技术是通过怎样的方式实现人脸识别和图片识别的
用通俗的话总的来说，就是利用大数据抽取规律，再利用规律去预测（回归）、分类、聚类未知的输入，得到输出（结果）。
单说图片识别：
这里面的大数据就是已知的输入（图片）和已知的结果（图片的标签），抽取规律也就是相应的算法（卷及神经网络），预测、分类、聚类就是得到图片的结果（图片识别）。
可以分为以下几步：
第一步：数据的预处理。
图片是由一个一个的像素组成的，就拿入门的案例说吧，MNIST数据集，是一个手写数字的数据集，每一张图片都是由28×28个像素点形成的。
就像这样：
总共有60000张这样的图片，而图片的标签（也就是结果）也是已知的（0~9），那么设输入为x输出为y，
计算机是无法读懂图片的，所以我们要将图片转换成计算机所能认识的东东。
矩阵：
x就是一个28×28的矩阵每一个点表示图片中相应位置的灰度。有的神经网络为了更简化的计算，将28×28的矩阵，转换为一个1×784的向量（一维矩阵）。这里的x是28×28×1，这个1表示的是单通道，也就是只有一种颜色。如果是彩色图片的话，那么就应该是28×28×3，这个3表示的是RGB三个颜色通道。
y就是一个数字，0~9。
有些算法还会降x，y进行归一化，也就是转换为0~1之间的矩阵、数字。
第二步：抽取特征。
卷积（特征提取）的具体计算方法：
其中input为输入，filter叫做卷积核（暂且理解为滤波器），output叫做特征图，特征图的个数和filter的个数是相同的（filterW0、filterW1）。既然是矩阵，那么可以设中间的参数是W，于是就有Wx+b=output。这里的W是我们最终要训练出来的。
计算方法：
w0与x蓝色区域做内积（对应位置相乘后相加）：
f1第1层=0×1+0×1+0×1+0×-1+1×-1+1×0+0×-1+1×1+1×0=0
f1第2层=0×-1+0×-1+0×1+0×-1+0×1+1×0+0×-1+2×1+2×0=2
f1第3层=0×1+0×0+0×-1+0×0+2×0+2×0+0×1+0×-1+0×-1+=0
那么根据神经网络得分函数：f（x，w）=wx+b
这里的b=1
那么输出的得分值就为f1+f2+f3+b=0+2+0+1=3
最右边绿色的矩阵第1行，第1列，就是3
将卷积核在输入矩阵滑动，
同理可以计算
这里的输出叫做特征图。
这里就可以看出，经过卷积核Filter（滤波器），将图片浓缩了，浓缩之后，再进行一次非线性的处理，用一些非线性的函数将线性结果非线性化（叫做激活函数），这层叫作卷积层。
这里只是一层，大型数据集（输入很多的情况）一层是不够的，需要很多层，输入-卷积-输出-卷积-输出........。
比如VGG-16，就有16个卷积层。
进一步浓缩叫做池化层。
同样有一个filter，将特征图进行MAX（取最大值）或者MEAN（取均值），进一步浓缩特征。
浓缩完特征之后，接着后面的层叫做全连接层。
就是将权重参数W（矩阵），分别乘以池化完成的结果，得到最终的分类结果比如前边所说的0~9的手写字体，要分10个类别，如果池化完成的结果是1×64，那么全连接层就应该是64×10，最终得到1×10的矩阵，就是分类0~9的结果。
以上最重要的就是要求W，也就是最前边说的，根据大数据找规律。
第三步：参数更新
那么还有问题，W是多少谁知道？
没人知道，这里是根据计算机一步一步的试出来的，
先随机的给出一组W，算出结果Y1，利用已知的x当做输入，用已知的y与y1坐差值，那么Y1-y就会有一个差值，就是预测值和真实值的差值。称作损失函数，有些叫做代价函数。当代价函数最小的时候，预测值Y1和真实值y的差距越来越小，当差距在我们可以接受的范围内，那么就可以认为，由权重参数W生成的Y1可以对输入x进行预测和分类。
那么如何让损失函数最小呢？这里并不是求导后求极值点，而是对损失函数求导数，调整W，使得差值沿着导数的方向前进，最终达到极小值点。
这时候得到的W就是我们最终要的结果了。
第四步：利用参数
既然得到了W，我们就可以利用这个W，将一个未知结果的x输入，从而得到通过W计算出的y，这个y就是图片识别的结果。
现在有很多的开源深度学习框架，是各大著名公司封装好的函数（已经造好的轮子），
以下是一个卷积神经网络识别MNIST的小例子（基于google深度学习框架TensorFlow）：
只是经过了21次的参数更新，最终的识别准确率在99%以上。
输出结果：
ExtractingMNIST_data/train-images-idx3-ubyte.gz
ExtractingMNIST_data/train-labels-idx1-ubyte.gz
ExtractingMNIST_data/t10k-images-idx3-ubyte.gz
ExtractingMNIST_data/t10k-labels-idx1-ubyte.gz
第0次迭代，测试集准确率是0.7688
第1次迭代，测试集准确率是0.7831
第2次迭代，测试集准确率是0.8829
第3次迭代，测试集准确率是0.8883
第4次迭代，测试集准确率是0.889
第5次迭代，测试集准确率是0.8919
第6次迭代，测试集准确率是0.8908
第7次迭代，测试集准确率是0.893
第8次迭代，测试集准确率是0.894
第9次迭代，测试集准确率是0.8949
第10次迭代，测试集准确率是0.8927
第11次迭代，测试集准确率是0.8935
第12次迭代，测试集准确率是0.8948
第13次迭代，测试集准确率是0.9873
第14次迭代，测试集准确率是0.9881
第15次迭代，测试集准确率是0.9864
第16次迭代，测试集准确率是0.9885
第17次迭代，测试集准确率是0.9906
第18次迭代，测试集准确率是0.9876
第19次迭代，测试集准确率是0.9884
第20次迭代，测试集准确率是0.9902
手机里的专业模式怎么拍
都说手机拍照难在专业模式拍摄，不过只要会用这六个参数，就能轻松掌握手机专业摄影了
手机的专业模式比普通模式更能适应各种类型的题材拍摄，可玩性与操控性要高得多。有个朋友比较喜欢摄影，问我应该买什么相机比较合适，而我却推荐给他的是一部高质量的拍照手机。至于为什么不推荐相机，看完这篇文章也许你就懂了。
以华为P9为例进行讲解，如下图，这是打开相机后的大致界面，无论你的手机是不是华为，但以下的大部分拍摄功能都应该是具备了的，只是位置不同而已，但稍微找下就可以轻松找到。
一、专业模式1、测光模式
手机专业模式的测光模式一共有3种状态，分别对应下图最上方从左至右3个工具。
①、矩阵测光：其工作原理为，将拍摄区域不同级别的亮度进行单独测光，然后在对所有测光亮度进行自动计算，得到一个测光均衡的拍摄亮度进行拍摄。比较适合亮度对比不是很明显的场景，例如阴天、室外等开阔环境。②、中央重点测光：对画面中央进行测光，以中央的亮度进行测光，使图片整体的测光效果偏向与重要的亮度值，如暗部则提亮、亮部就压暗。比较适合主体在中央，主体亮度曝光正确的类型图片。③、点测光：手动控制测光焦点，以图片任意点均可进行测光。用手控制测光按钮，可以对全图某一点或者某个区域进行曝光正确。一般用于让拍摄主体正确曝光，与高对比亮度场景时。例如逆光拍摄、作品拍摄、单一主体拍摄等。
2、ISO
①、ISO值越低，进光量越少，图片越暗，画面则越清晰。如下图，ISO数值为50的时候，进光量很少，画面很暗，基本上看不出噪点，画质很好。所以我们在用专业模式拍摄时，一定要优先考虑使用低ISO进行拍摄，尽量将画质控制到最好，特别是针对手机拍摄夜景时，不然噪点多得看起来图片就非常脏。
②、ISO数值越高，进光量越多，图片越亮，画面噪点也越多。如下图，将ISO数值设置为500的时候，图片变亮了，但也产生了较少的噪点。③、当ISO值设置为1600时，图片很亮，噪点明显增多。ISO决定着图片的整体画质，ISO值越小，图片噪点越少，反之噪点越多。拍摄时优先考虑低ISO进行拍摄，以保证图片画质。
③、普通模式下的自动ISO
当我们使用手机的专业模式进行拍摄时，我们就可以对ISO值进行手动设置为更小一点的数值拍摄来保证画质。但是如果用普通拍摄模式，那么ISO就会是自动设定参数，根据拍摄时的实际亮度进行自动补正，自动使画面保证正常曝光。
手机系统根据拍摄环境自动设置ISO值，感觉上还很好用，但实际拍摄过程中，自动ISO（也就是普通模式拍摄）也有很大的缺陷。白天还好，光线很足，系统就会自动默认设置为低ISO，拍摄的图片画质也还算可以。
白天：（基本没有噪点，自动拍摄效果还不错）
夜景：（夜景拍摄自动ISO就不行了，因为亮度不够，所以系统会自动使用高ISO值来达到正常曝光，当然噪点也是很明显）
如下图，用手机的专业模式拍摄，利用三脚架使用30秒进行拍摄，ISO为250。
即使天已经暗了下来，但是用慢门低ISO来拍摄，图片也没有明显噪点。所以拍摄夜景时就非常不适合使员普通模式进行拍摄，还是使用低ISO+慢门来搭配比较好。
小结：ISO是控制进光量的参数。ISO数值越小，图片越暗越清晰，噪点越少。ISO数值越大，图片越亮，噪点则越多，从而造成图片噪点多，不清晰。
建议优先使用低ISO来拍摄，噪点越少，图片越清晰，达到提升图片画质的效果。
3、快门
快门就像一扇窗户，拉下窗帘的速度越快，肉眼能看到东西的时间越少，记忆力越差。而窗帘拉下的速度越慢，我们看到东西的时间就越久，从而能记下更多的东西。
而快门则是速度越快，能记录下的亮度越少，图片越暗。速度越慢，能记下的亮度越多，图片越亮。
①、慢门：慢门常用于拍摄夜景、流水、流光快门、光绘、星空等。通过使员慢门达到图片更亮，从而可以使用更低的ISO。
如下图，快门S1/4000（秒）VS30秒效果对比图。数值越大，图片越亮，数值越小，图片越暗。
慢门优点：快门数字越大，（30>1/4000）进光量越多，图片越亮。
拍摄夜景时可以采用低ISO+慢门来保证曝光正常。之前我们说过，尽量使用低ISO来获得更好的画质。下图慢门样片：
慢门缺点：在没有三脚架个保证相机足够稳定的时候，使用慢门容易糊片。
这里又涉及到一个安全快门。安全快门的一般标准是：慢门数值不大于镜头焦距的倒数。假如镜头焦距是50MM，那么搭载着它的相机的安全快门就是不能大于1/50，比如1/60就属于安全快门（这里统称的数字大小）。
例如下图就是拍糊了的图片，原因就是快门不够，导致图片拍糊。
但这个安全快门也没有绝对，还有一些其他因素也会影响，例如稳定性好的朋友，也许他的安全慢门又会是更低。最好的办法是自己动手实践，手持相机能稳住多少的快门，那么它就是你的安全快门，也可以多找支点来稳持手机或相机，避免糊片。
②、快门：定格瞬间，快门常用于拍摄速度性或者不稳定的题材。比如爱动的小孩、抓拍、高速行驶的汽车、火车等。快门数值越小，进光量越少，画面越黑，也能捕捉到更快的速度。
这个也很好懂，如果用1/1000秒的速度来拍摄，速度就很快，基本上来不及反应就拍了N多张图片了，常用于抓拍。由于拍摄速度很快，所以能接受的关线也就越少了，图片则越暗，也是非常符合逻辑的。
快门优点：可以定格瞬间，适用抓拍不稳定和速度较快的事物。快门值越小，进光量越少，图片越暗。则在室外使用大光圈拍摄时，用高速快门来降低亮度，以保证正常曝光。样片展示：快门缺点：图片变暗。不过这个缺点有时候很变为优点，比如降低图片亮度，而且还不会对画质有影响。小结：拍摄小孩建议使用小于1/200的快门，手持安全快门不低于1/60（没有绝对，根据个人平衡稳定力），或者容易糊片。4、曝光补偿
图片暗了就加曝光，图片亮了就减曝光。加减曝光补偿时不会对画质造成任何影响，只要保证曝光准确，曝光补偿随意调整都可以。不过手动设置了ISO值和快门值后，曝光补偿就用不了了。曝光补偿功能更加偏向与新手，打开专业模式，直接加减曝光补偿即可调整。而熟练一点ISO和快门后，曝光补偿基本上就没有用了。
小结：由于相机系统识别原因，当我们拍摄图片越亮，系统就会默认为图片过爆，所以就会自动减亮度。图片越暗，反之会自动加亮度。所以拍摄雪的时候就加一档至两档曝光，雪就会更白。夜景拍摄时降一档至两档。也有个白加黑减的理论来着。5、对焦模式
图片拍的清不清晰，对焦至关重要。要把焦对实，图片才会足够清晰。即使在电脑上放大来检验也完全没问题。手机上有3种对焦模式，但我一般使用的只有两种。
①、AF-S：单次自动对焦。简单点来说就是点击一次屏幕，则进行对焦一次。②、AF-C：连续自动对焦。选择连续自动对焦模式时，相机可以自动对焦，无论你拍多少张都是自动对焦。对焦速度快，适用于抓拍之类的题材。③、MF：手动对焦。纯手动对焦，最喜欢用的对焦方式。手动对焦的好处是对焦一次，二次拍摄只要在对焦距离相等或之内的事物都是清晰的。即使变换方向，角度等，拍摄距离不变的情况下，图片都是对焦清楚的。非常适合拍摄人物，无论人物怎么做出快速的动作，只要人物离你的大致距离不变，那么随时随地都是清晰的，非常方便。
自我感觉手动对焦比其他两种对焦要对的实一点，其次是手动对焦可以对焦那些低对比度的物体，因为手动对焦是自己调整焦距，也就是相机里被摄物的距离来进行对焦的。
如下图，左边是近距离对焦，最近则是微距拍摄。左边的箭头指的是远距离对焦，适合风景拍摄。
感受下下图，这是将导入PS处理的139M图片，然后截成8M多的图片，一小片的荷花我只保留了这一朵，而且清晰度完全不打折扣。只要焦对的实，中焦镜头都可以当微距用。（此图相机拍摄，目的为对焦要实，图片才会越清晰）
小结：经常使用手动对焦的人，技术提升的速度也会快很多。手动对焦也比较实和好用，当然根据情况来定，摄影时间不够就使用自动对焦吧！比较快速，避免错过精彩瞬间。
6、白平衡模式
终于到最后一个了…………白平衡模式相对于也比较简单。一般情况下我不论是相机还是手机，都将白平衡设置为自动。白平衡模式中有系统预设的阴天、多云、日光灯等模式供我们选择。但是这个经常容易忽略，如果你在阴天拍摄了，下次是太阳的情况下，你很容易不会将白平衡调整为太阳模式。
最主要的一点就是，即使是阴天开启阴天模式，你的白平衡不一定就准，效果也许还赶不上自动情况下拍摄的照片。所以白平衡建议使用自动。
二、手机拍摄技巧1、大光圈模式
如下图，当我们使用大光圈模式拍摄时，图片整体的氛围会比较好，或者简单来说是图片更加简洁了，主体也就更加明显。
光圈F0.95时，图片本身应该是越亮，但是由于不是专业模式，系统就自动将快门提升至2800了，快门速度越快，所以图片就越暗了。虽然图片越暗，但图片的前景背景虚化效果出来了的，还不错。然后再观察后面的F6.3与F16，背景前景都变得清晰了，氛围自然没有F0.95的要好，也就是虚化效果。（下图图片亮度与快门速度有关）
如下图，大光圈案例图，光圈数值越小，图片背景或前景虚化效果越好。更能轻松清除杂乱，突出主体。所以不妨在下次拍摄时，试一试用大光圈效果。
2、构图引导线
打开手机的引导网格线进行构图，将拍摄主体放置在九宫格的4个焦点附近，这样会更加突出主体。因为这4个焦点处于黄金分割点附近、以及三分之一构图附近。更多构图方法欢迎了解之前我回答的构图篇，更加详细易深度理解。
3、降低曝光
点击对焦点后，可以拖动对焦旁的小太阳来降低图片的整体曝光，使画面更加通透，暗场更加明显。反之也可以提升曝光来提亮拍摄过爆的场景。（白加黑减）
4、快捷键拍摄
利用蓝牙耳机、或者音量键进行拍摄。达到减少手机抖动，图片拍不清晰的情况，可别小瞧这个功能，很多时候都很管用。
总结在了解了这些参数的工作原理后，一定要多思考怎么去运用他们。说简单点，技术上就是利用这些参数使曝光正常，不死黑和曝光过度。技巧上就是合理的将画面组织起来，使画面协调。以及怎样去突出主体和主题。多练多学习，摄影的路才会越走越远，技术和思想才会越来越成熟。
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