SeetaFace2采用标准C++开发，全部模块均不依赖任何第三方库，支持x86架构（Windows、Linux）和ARM架构（Android）。SeetaFace2支持的上层应用包括但不限于人脸门禁、无感考勤、人脸比对等。
编译简介
2.1 编译依赖
GNU Make 工具
GCC 或者 Clang 编译器
CM2.2 linux和windows平台编译说明
linux 和 windows 上的 SDK 编译脚本见目录 craft，其中 craft/linux 下为 linux 版本的编译脚本，craft/windows 下为 windows 版本的编译脚本，默认编译的库为64位 Release 版本。
linux 和 windows上的SDK编译方法：
打开终端（windows上为VS2015 x64 Native Tools Command Prompt 工具，linux 上为bash），cd 到编译脚本所在目录；
执行对应平台的编译脚本。
linux 上 example 的编译运行方法：
cd 到 example/search 目录下，执行 make 指令；
拷贝模型文件到程序指定的目录下；
执行脚本 run.sh。
windows 上 example 的编译运行方法：
使用 vs2015 打开 SeetaExample.sln 构建工程，修改 Opencv3.props 属性表中变量 OpenCV3Home 的值为本机上的 OpenCV3 的安装目录；
执行 vs2015 中的编译命令；
拷贝模型文件到程序指定的目录下，运行程序。2.3 Android平台编译说明
Android 版本的编译方法：
安装 ndk 编译工具；
环境变量中导出 ndk-build 工具；
cd 到各模块的 jni 目录下（如SeetaNet 的 Android 编译脚本位置为SeetaNet/sources/jni, FaceDetector的Android 编译脚本位置为FaceDetector/FaceDetector/jni），执行 ndk-build -j8 命令进行编译。
编译依赖说明：人脸检测模块 FaceDetector，面部关键点定位模块 FaceLandmarker 以及人脸特征提取与比对模块 FaceRecognizer 均依赖前向计算框架 SeetaNet 模块，因此需优先编译前向计算框架 SeetaNet 模块。
2019-12-21 20:12:50
2.03MB
1
眼睛观察到的光的总强度有环境光，漫反射光和镜面反射光三部分组成。如
果场景中有多个光源，那么每个光源都会产生漫反射和镜面反射光线。
2019-12-21 20:10:08
45.8MB
1
中科院自动化所考博真题，科目为模式识别，部分答案(之前下载所需积分自动被修改，为了修改所需积分修改资源描述，因为要求必须超过50字)
2019-12-21 20:10:04
14.4MB
1
中科院研究生院高等数理统计讲义作业以及答案（张三国老师），非常详细，课件非常好，还有配套的作业题目
2019-12-21 20:08:31
2.81MB
1