GVIM：初识 - 安装与基础操作指南（第一部分）：安装步骤详解

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• iCloud 切换区域，中国区保留 appStore（更新）--自 2018 年 2 月 28 日起，中国区 iCloud 由云上贵州管理 苹果公司发布的公告 https://support.apple.com/zh-cn/HT208352 关键词 关键部分 受影响的 iCloud 账户：国家或地区设置为 "中国 "的 Apple ID。 iCloud 包含的服务照片、邮件、通讯录、日历、提醒事项、备忘、书签、钱包、钥匙串、云备份、云驱动器、应用程序数据 新条款和条件： 同意仅出于本协议允许的目的并在中国法律允许的范围内使用服务。 云桂洲在提供服务时应使用合理的技能并尽职尽责，但在适用法律允许的最大范围内，我们不保证或担保您通过本服务存储或访问的任何内容不会意外损坏、崩溃、丢失或根据本协议的条款被删除，如果发生此类损坏、崩溃、丢失或删除，我们不承担任何责任。您应自行负责维护您的信息和数据的适当备份。 Apple 和云上贵州有权访问您存储在服务中的所有数据，包括有权根据适用法律相互之间共享、交换和披露所有用户数据（包括内容）。 本协议的解释、效力和履行应适用*法律。对于因本协议引起的或与本协议有关的任何争议，云桂洲和您同意提交中国国际经济贸易仲裁委员会（CIETAC）根据提交仲裁时有效的法律在北京进行具有约束力的仲裁。 由云桂洲管理，用户选择： 停用； ID 到地区； 受 iCloud（由云桂洲运营）条款和条件约束 首先，我想说说我对数据安全的看法。 当我在朋友圈发布通知时，有些朋友回复说国外的操作并没有多安全，或者国外的安全只是相对于国外而言的等等。首先，我非常感谢这些朋友，这让我反思什么是数据安全。以下观点均属个人观点： 国外的月亮一定比国内圆？ 这是一个根深蒂固的问题，只要有人说国外的东西比国内好，就会有人嘲笑崇洋媚外。我觉得我们在某些方面应该向国外学习，比如搜索引擎和版权问题。打开百度搜索 "数据安全"，第一行肯定是广告。打开谷歌搜索 "数据安全"，第一条就是 "数据安全_百度百科" .....各种版权问题大家都明白，支持正版，但不仅客户一心想找免费破解，就连作者也往往没有保护自己劳动成果或产品的想法。但从另一个层面来说，国内的发展和安全，甩国外几条街。没有说哪里好，哪里不好，辩证地去学习更好。 国外也有别有用心的数据泄露，谈何安全？ 从加密解密的角度看，自古以来就没有绝对安全的加密，只有相对安全的做法。苹果的棱镜门、微软的 cpu 漏洞，各种参差不齐的被破解案例 ....是的，这的确是一个很好的论据，但凡事都不能只看一面，当年苹果面对FBI破解手机的要求，几经论证，苹果还是拒绝破解。这点拿到国内，只要上面的文件传达下去，还有企业敢说不吗？还敢说不吗？ 关于这次iCloud数据迁移个人看法？ 把数据迁移到贵州的云端，相当于把手机的所有数据都存储在贵州的云端服务器上。也许访问数据的速度会快很多，但我会把我的iCloud区放到美国，因为我不想数据存在云上贵州后经常接到莫名其妙的电话或短信，更不想因为乱用国外服务器而被请去喝茶。iCloud一个ID，即从中国账号转到美国区，主要用于数据存在美国服务器上。appStore一个ID，除了注册一个中国ID外，专门用来下载应用用，因为国外ID不支持酷狗和网易云等应用。麻烦的是，用了新的 appStore ID 后，当前的应用还得重新下载安装，因为旧的应用 ID 与新的应用 ID 不兼容，安装不了。最后，iCloud迁移后，国内用户使用美国服务器，估计要 "扶墙 "了。 专业步骤： 首先，进行appleID设置，这是前提条件，否则无法选择转移区域！ 取消 appleID 的双重认证 取消家庭共享选项 二、窗口下载并安装 icloud 3.0 版

• [姿势估计] 实践记录：使用 Dlib 和 mediapipe 进行人脸姿势估计 - 本文重点介绍方法 2）：方法 1：基于深度学习的方法：。 基于深度学习的方法：基于深度学习的方法利用深度学习模型，如卷积神经网络（CNN）或递归神经网络（RNN），直接从人脸图像中学习姿势估计。这些方法能够学习更复杂的特征表征，并在大规模数据集上取得优异的性能。方法二：基于二维校准信息估计三维姿态信息（计算机视觉 PnP 问题）。 特征点定位：人脸姿态估计的第一步是通过特征点定位来检测和定位人脸的关键点，如眼睛、鼻子和嘴巴。这些关键点提供了人脸的局部结构信息，可用于后续的姿势估计。 旋转表示：常见的旋转表示方法包括欧拉角和旋转矩阵。欧拉角通过三个旋转角度（通常是俯仰、偏航和滚动）描述头部的旋转姿态。旋转矩阵是一个 3x3 矩阵，表示头部从一个坐标系到另一个坐标系的变换。 三维模型重建：根据特征点的定位结果，三维人脸模型可用于姿势估计。通过将人脸的二维图像映射到三维模型上，可以估算出人脸的旋转和平移信息。这就需要建立人脸的三维模型，然后通过优化方法将模型与特征点对齐，从而获得姿势估计结果。 特征点定位 特征点定位是用于检测人脸关键部位的五官基础部分，还有其他更多的特征点表示方法，大家可以参考我上一篇文章中介绍的特征点检测方案实践：人脸校正二次定位操作来解决人脸校正的问题，客户在检测关键点的代码上略有修改，坐标转换部分客户见上图 def get_face_info(image). img_copy = image.copy image.flags.writeable = False image = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2RGB) results = face_detection.process(image) # 在图像上绘制人脸检测注释。 image.flags.writeable = True image = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_RGB2BGR) box_info, facial = None, None if results.detections： for detection in results. for detection in results.detections: mp_drawing.Drawing.detection = 无 mp_drawing.draw_detection(image, detection) 面部 = detection.location_data.relative_keypoints 返回面部 在上述代码中，返回的数据是五官（6 个关键点的坐标），这是用 mediapipe 库实现的，下面我们可以尝试用另一个库：dlib 来实现。 使用 dlib 使用 Dlib 库在 Python 中实现人脸关键点检测的步骤如下： 确保已安装 Dlib 库，可使用以下命令： pip install dlib 导入必要的库： 加载 Dlib 的人脸检测器和关键点检测器模型： 读取图像并将其灰度化： 使用人脸检测器检测图像中的人脸： 对检测到的人脸进行遍历，并使用关键点检测器检测人脸关键点： 显示绘制了关键点的图像： 以下代码将参数 landmarks_part 添加到要返回的关键点坐标中。

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