创建 Tailwind CSS 样板 一个简单的 Tailwind CSS 样板。 它创建了一个简单的 HTML + CSS 模板，支持 ，由提供服务，并在生产版本中使用 。 入门 要求 建议使用，但不是必需的。 如果没有找到 Yarn，该项目将使用进行设置。 创建样板 $ yarn create tailwindcss-boilerplate # or $ npx create-tailwindcss-boilerplate 按照提示中的说明创建项目： ? Name your project root directory my-project :check_mark: Create directory structure :check_mark: Create project files :check_mark: Create templates :check_mark: Set up dependencies 运行服务器 $ yarn dev 打

网站： 有关更多详细信息，请访问我们的。 链接到 。 如何使用 :grinning_face: ： 您只需将 url 粘贴到输入 url部分，然后选择它类似的站点或应该是的站点，然后单击“开始扫描” ，它就会让您知道它是否是网络钓鱼站点。 您可以在手动添加钓鱼网站，点击添加按钮手动添加钓鱼网站。 您可以转到CONTRIBUTE部分并单击报告以查看从扫描和手动添加中保存的所有网络钓鱼 URL 的列表。 单击报告按钮报告网络钓鱼站点。 网络钓鱼攻击者 API 向发送GET请求并添加可疑链接，后跟+并添加它试图引用的站点。 例如。https://phishbuster-web.herokuapp.com/api/suspected+refering+True/False 注意：要使用 API 使用call_api.py才能正常运行。 脚步： 将inurl设置为输入 url，将seurl 设置为原始域。

在Rhapsody中进行满足FACE（未来航电能力环境）建模的插件

人脸识别的鲁棒稀疏编码，的稀疏表示识别方法将稀疏表示的保真度表示为余项的L2范数，但最大似然估计理论证明这样的假设要求余项服从高斯分布，实际中这样的分布可能并不成立，特别是当测试图像中存在噪声、遮挡和伪装等异常像素，这就导致传统的保真度表达式所构造的稀疏表示模型对上述这些情况缺少足够的鲁棒性。而最大似然稀疏表示识别模型则基于最大似然估计理论，将保真度表达式改写为余项的最大似然分布函数，并将最大似然问题转化为一个加权优化问题，在稀疏表示的同时引入代表各像素不同权值的矩阵，使得该算法对于图像中包含异常像素的情况表现出很好的鲁棒性。

yolov5_FaceMask：检测带有或不带有口罩的人。 使用YOLOv5训练

python基于face_detection库人脸识别demo（可以编译成exe）gui用的是pyqt5

图像人脸识别matlab代码查找人脸地标 由Yuval Nirkin创建。 概述 该库提供了视频\图像序列功能，可使用来查找人脸界标和边界框。 主要特点： Matlab界面。 每个序列的保存和加载。 在序列中跨帧进行人脸跟踪。 面部统计信息，用于查找最占优势的面部。 演示视频的链接： 如果您认为此代码有用，请确保在您的工作中引用我们的论文： Yuval Nirkin，Iacopo Masi，Anh Tuan Tran，Tal Hassner，Gerard Medioni，“”，IEEE自动面部和手势识别（FG）会议，中国，西安，2018年5月 请参阅有关该项目的更多详细信息，更多资源和更新。 用法 有3种使用库的方法： Matlab界面。 请看一下。 C ++接口。 请看一下。 命令行工具。 使用--help可获得有关每个工具的更多信息。 依存关系 图书馆 最低版本 笔记 1.47 3.0 或者 18.18 3.0 可选-适用于LBP人脸跟踪器 3.0.0 可选-用于加载和保存 2012年 可选-用于构建MEX功能 安装 使用CMake和您最喜欢的编译器来构建和安装库，或者从中下载可用

CASIA 3D FACE v1

myBlog-wxapp::face_with_tears_of_joy:myBlog-wxapp

VS2017 编译的 openface 可执行文件。exe直接可用，Landmark, Eye gaze, Head pose, Union recognition.