worker_processes  1; events {     worker_connections  1024; } http {     server {         listen 5555;         server_name www.aaaa.com;         location / {             proxy_pass http://192.169.5.20

解决方法是：         将该字段修改为 VARCHAR(36) 或者 CHAR(非36)，总之，不是 CHAR(36) 就可以了。

SELECT REPLACE(UUID(), \'-\', \'\');

动态页面： 用 ASP、PHP、JSP、ASP.net、Perl 或 CGI 等编程语言制作，不是独立存在于服务器上的网页文件，只有当用户请求时服务器才返回一个完整的网页，内容存在于数据库中，根据用户发出的不同请求，其提供个性化的网页内容。 静态页面： 静态页面的URL链接是以.html、htm、.shtml、.xml为链接后缀，存在于服务器上的一个文件，每个网页都是一个独立的文件，内容直接保存在

function voiceBroadcast(text){      var url = \"http://tts.baidu.com/text2audio?lan=zh&ie=UTF-8&spd=5&text=\" + encodeURI(text);      var voiceContent = new Aud

查看被占用端口对应的PID： netstat -ano|findstr \"1080\" 根据PID查询进程： tasklist|findstr 7900 结束进程： taskkill /f /pid 7900

Learn OpenCV 网站博主 Vikas Gupta 博士对 OpenCV、Dlib 中四种人脸检测算法实现进行了比较分析，且对精度和速度都进行了量化： 一、OpenCV 1、OpenCV Haar Cascade 人脸检测 Python： faceCascade = cv2.CascadeClassifier(\'./haarcascade_frontalface_default.xml\')

        借助Dlib库捕获摄像头中的人脸，提取人脸特征，获取128维的人脸特征向量，通过计算欧氏距离来和预存的人脸特征进行对比，达到人脸识别的目的。 Dlib库是人脸识别最常用的软件包之一，其中内置了两种人脸检测方法：        &nbs

1、感知机 包含有输入层、输出层和一个隐藏层。输入的特征向量通过隐藏层变换到达输出层，由输出层得到分类结果。 问题： 它对稍微复杂一些的函数都无能为力 2、多层感知机 使用sigmoid或tanh等连续函数模拟神经元对激励的响应，在训练算法上则使用Werbos发明的反向传播BP算法。这就是现在所说的神经网络NN。 问题： 其一，随着神经网络层数的加深，优化函数越来越容易陷入局部最优解，并且这个“陷

EigenFaces： 通常也被称为特征脸，它使用主成分分析（Principal Component Analysis, PCA）方法将高维的人脸数据处理为低维数据后（降维），再进行数据分析和处理，获取识别结果。 FisherFaces： PCA方法是EigenFaces方法的核心，它找到了最大化数据总方差特征的线性组合。不可否认，EigenFaces是一种非常有效的方法，但是它的缺点在于在操作过