只在广告见过这两个字
还没见到字的时候，第一次听还真吓了一跳，抖阴？现在能这么淫荡？

client hold

不是说不行，你要考虑市场占有率的问题，什么人用 iOS，你就开发符合市场需求的 app
如果做免费的，就要做流量；如果做收费的，就要做服务
中国做 iOS，相信最大问题是客户群基数低

你用第三方替换了原来的 cmd 吧？

什么叫框架？
python 不 import 怎么写？
.net 也是……

换个浏览器，另外设置里面可以限制自启，哪个打开就禁哪个

这个首先是换线
我这里一根线，在老华为可以出现选项，在 mi 不能，mi 用了原装机器配的那条就行
另一个(3.1)在 nokia 可以，在索野迷你机不能

我觉得这个跟腾讯云没什么关系，其他各家应该也会这样，sooner or later

@blackwolf #43
如果只用一种 hash，准确率确实不高，不过三种 hash 同时匹配并取交集，准确性就高很多了

cv2.img_hash_PHash.create,
cv2.img_hash_AverageHash.create,
cv2.img_hash_RadialVarianceHash.create,
cv2.img_hash_ColorMomentHash.create,
cv2.img_hash_MarrHildrethHash.create,
cv2.img_hash_BlockMeanHash.create,
cv2.img_hash_BlockMeanHash.create,

我目前用前面四个做一些组合，暂时还可以，错误率在 1%以下

@blackwolf #37
Y，只是图像 hash，不算学习
我目前有个库，存有 10M 条 hash 值，不过不是电影，只是图片，目标是 150M+条，还在想如何避免全库搜索匹配

@blackwolf
你说的对，我#13 说了，现实中图像匹配更可行

特征分析网上所见全是手工训练，目前网上能找到已完成的特征库，只有一些名车、动物、建筑（外观）……之类
明星库都没有，因为这个涉及隐私，即使有人做了也不能发布。有一些人面库，但那应该是经本人同意的

@blackwolf
见楼上，方式一是比较简单的，但技术意义不及方式二

@xiatong
这样说吧

方式一，只是为了结果
把手上的视频资源，按每 n 秒截取，保存为样本图片库，然后测试帧用 ahash/phash 之类就能达成

方式二，按#9 所说的，分析帧中的特征，人和物，然后在相关电影库匹配出现的人与物

显然方式二更有技术含量，而且可以扩展到更多的场合应用，或者说“更 AI 一些”，但这个库太难建了

by the way
这个项目难在建库，不在匹配，后者已经有现成的，不需要自己造轮子

这个我想过，手头视频资源比较多，想实验性做一个，但
好难

理论上画面匹配方式应该排除，应该用内容匹配
肯定需要有特征的帧，不然 FBI WARNNING 期望结果是？

但实际上，画面匹配在现实中更为可行，因为没有任何内容特征库，只能图像匹配

你是写计划书么？
可以按需求或者职能写，用户端、管理端什么的
计划书首要是阅读的人看明白，其次是客观，只要不是乱起的名字，辅助一些说明就可以了

貌似所有中文网络的地方，只有讨论国足时没见到小粉红身影

首先，在其他帖子我说过，这些节目看辩论辩论过程好了，不必较真结论

撇开节目，光谈这个话题的话，个人是绝对反对 996 的
有句话说了无数遍，“……若为自由故，两者皆可抛” —— 自己抛和别人要你抛是两回事
996 可以，但不能成文啊，这是公然违法，如果喜欢，可以(n)(n)(5+1)，这个人 1 作为个人爱好投入，不能说不参与就扣钱

基准少点，有 1 加钱；基准多点，无 1 扣钱
我觉得这两种情况是截然不同的，不知道为何很多人会默认为相同