Góc thư viện kiến thức sưu tầm

  Data Lake là gì? Phân biệt Data Lake với Data Warehouse Tin công nghệ Chiptl 2034 18-05-2022 Khi nói đến việc lưu trữ dữ liệu lớn, hai lựa chọn phổ biến nhất là data lake và data warehouse. Data warehouse (Kho dữ liệu) được sử dụng để phân tích dữ liệu có cấu trúc được lưu trữ, trong khi Data lake (Hồ dữ liệu) được sử dụng để lưu trữ dữ liệu lớn của tất cả các cấu trúc. Trong bài viết này, hãy cùng  Bizfly Cloud  tìm hiểu sự khác biệt giữa hai khái niệm này nhé! Cloud Server - Giải pháp đám mây giúp vận hành website ổn định, nhanh chóng Data Lake là gì? Data Lake (hay Hồ dữ liệu) là một kho lưu trữ tập trung được thiết kế để lưu trữ, xử lý và bảo mật một lượng lớn dữ liệu có cấu trúc, bán cấu trúc và phi cấu trúc. Nó có thể lưu trữ dữ liệu ở định dạng gốc và xử lý mọi loại dữ liệu khác nhau, bỏ qua các giới hạn về kích thước. Nó cung cấp số lượng dữ liệu cao để tăng hiệu suất phân tích và tích hợp gốc. Data Lake cung cấp một nền tảng có thể mở rộng và an toàn cho phép các doanh nghiệ

 Nguồn: Chat GPT Để nhận diện khuôn mặt camera và so sánh với khuôn mặt đã lưu trước đó, ta cần sử dụng haarcascade classifier của OpenCV. Bước 1: Load haarcascade classifier vào chương trình: lua Copy code CascadeClassifier faceCascade; faceCascade. load ( "haarcascade_frontalface_alt.xml" ); Bước 2: Load ảnh khuôn mặt đã lưu trước đó: java Copy code Mat storedImage = imread( "storedFace.jpg" ); Bước 3: Sử dụng camera để capture khuôn mặt: scss Copy code VideoCapture camera ( 0 ); Mat frame; camera >> frame; Bước 4: Nhận diện khuôn mặt trong khung hình: c Copy code std :: vector <Rect> faces; faceCascade.detectMultiScale(frame, faces, 1.1 , 2 , 0 | CV_HAAR_SCALE_IMAGE, Size( 30 , 30 )); Bước 5: So sánh khuôn mặt trong khung hình với khuôn mặt đã lưu trước đó: scss Copy code for (int i = 0 ; i < faces.size(); i ++) { Rect face = faces [i] ; Mat faceROI = frame (face); Mat storedFace; resize (storedImage, storedFace, Size(face.width