1 2023年04月 深度学习-人脸识别和风格迁移 黄海广 副教授 2 01 人脸识别概述 02 神经风格迁移 本章目录 3 01 人脸识别概述 1.人脸识别概述 02 神经风格迁移 4 1.人脸识别概述 人脸验证（face verification） 人脸识别（face recognition） • 有一个K个人的人脸数据库 • 获取输入图像 01 人脸识别概述 2.神经风格迁移 02 神经风格迁移 20 2.神经风格迁移 21 2.神经风格迁移 22 2.神经风格迁移 深度学习=表示学习+浅层学习 23 多层卷积能抽取复杂特征 浅层学到的特征为简单的边缘、角 点、纹理、几何形状、表面等 深层学到的特征则更为复杂抽象，为狗 、人脸、键盘等等 24 2.神经风格迁移 ?(?) = ??content( content(?, ?) + ??style(?, ?) 两个超参数?和?来确定内容代价和风格代价 给你一个内容图像?，给定一个风格图 片?，而你的目标是生成一个新图片? 25 2.神经风格迁移 • 随机初始化生成图像?，如100×100×3，500×500×3，又或者是任何你想要的尺寸。 • 然后使用代价函数?(?)，使用梯度下降的方法将其最小化，更新?: = ? − ? ?? ?(?)。在

e模式并进行测试 • 学习Promise适合什么、不适合什么，知道Promise不是万能的，不能什么都想用 Promise来解决 • 以ES6 Promises为基础进行学习，逐渐发展形成自己的风格 像上面所提到的那样，本书主要是以ES6 Promises，即JavaScript的标准规范为基础 的、Promise的相关知识为主要讲解内容。 在Firefox和Chrome这样技术比较超前的浏览器上，不需要安装额外的插件就能使用 onRejected 方 法。 • 发生异常的时候 • 返回了一个Rejected状态的promise对象 在 第一章 中我们已经看到，Promise中的处理习惯上都会采用 try-catch 的风格，当发 生异常的时候，会被 catch 捕获并被由在此函数注册的回调函数进行错误处理。 另一种异常处理策略是通过 返回一个Rejected状态的promise对象 来实现的，这种方法 不通过使用 进行某种处理话该如何操作呢？ 我们以当所有XHR（异步处理）全部结束后要进行某操作为例来进行说明。 各位读者现在也许有点难以在大脑中描绘出这么一种场景，我们可以先看一下下面使 用了普通的回调函数风格的XHR处理代码。 通过回调方式来进行多个异步调用 multiple-xhr-callback.js function getURLCallback(URL, callback) { var

冗余拆解（如“先画图，再列公式”） 通用模型 显式要求分步思考，提供示例 “请分三步推导勾股定理，参考： 1. 画直角三角形…” 直接提问（易跳过关键步骤） 创意写作 推理模型 鼓励发散性，设定角色/风格 “以海明威的风格写一个冒险故事” 过度约束逻辑（如“按时间顺序列出”） 通用模型 需明确约束目标，避免自由发挥 “写一个包含‘量子’和‘沙漠’ 的短篇小说，不超过200字” 开放式指令（如“自由创作”） 需深度理解数据/信息、 发现模式或因果关系 问题 + 数据/信息 + 分析 方法 触发因果链推导与假设验 证 表层总结或分类 3. 创造性需求 需生成新颖内容（文本/ 设计/方案） 主题 + 风格/约束 + 创新 方向 结合逻辑框架生成结构化 创意 自由发散，依赖示例引导 4. 验证需求 需检查逻辑自洽性、数 据可靠性或方案可行性 结论/方案 + 验证方法 + 风险点 自主设计验证路径并排查 必要的知 识和上下文。 提示语的基本元素可以根据其功能和作用分为三个大类：信息类元素、结构类元素和控制类元素： 结构类元素用于定义生成内容的组织形式和呈现方式， 决定了AI输出的结构、格式和风格。 控制类元素用于管理和引导AI的生成过程，确保输出 符合预期并能够进行必要的调整，是实现高级提示语 工程的重要工具。 提示语的DNA：解构强大提示语的基本元素 提示语元素组合矩阵 提示语元素协同效应理论的核心观点包括：

冗余拆解（如“先画图，再列公式”） 通用模型 显式要求分步思考，提供示例 “请分三步推导勾股定理，参考： 1. 画直角三角形…” 直接提问（易跳过关键步骤） 创意写作 推理模型 鼓励发散性，设定角色/风格 “以海明威的风格写一个冒险故事” 过度约束逻辑（如“按时间顺序列出”） 通用模型 需明确约束目标，避免自由发挥 “写一个包含‘量子’和‘沙漠’ 的短篇小说，不超过200字” 开放式指令（如“自由创作”） 需深度理解数据/信息、 发现模式或因果关系 问题 + 数据/信息 + 分析 方法 触发因果链推导与假设验 证 表层总结或分类 3. 创造性需求 需生成新颖内容（文本/ 设计/方案） 主题 + 风格/约束 + 创新 方向 结合逻辑框架生成结构化 创意 自由发散，依赖示例引导 4. 验证需求 需检查逻辑自洽性、数 据可靠性或方案可行性 结论/方案 + 验证方法 + 风险点 自主设计验证路径并排查 必要的知 识和上下文。 提示语的基本元素可以根据其功能和作用分为三个大类：信息类元素、结构类元素和控制类元素： 结构类元素用于定义生成内容的组织形式和呈现方式， 决定了AI输出的结构、格式和风格。 控制类元素用于管理和引导AI的生成过程，确保输出 符合预期并能够进行必要的调整，是实现高级提示语 工程的重要工具。 提示语的DNA：解构强大提示语的基本元素 提示语元素组合矩阵 提示语元素协同效应理论的核心观点包括：

Goal（目标） 期望达成什么目标效果： 通过该文案吸引潜在客户，促成消 费……通过该报告为相关企业管理 者提供……策略支撑 Objective（操作要 求） 字数要求、段落结构、用词风格、 内容要点、输出格式… CO-STAR提示语框架 新加坡 GPT-4 提示工程竞赛冠军提示词框架 "R"，代表 "Response"， 想要的回应类型。 一份详细的研究 报告？一个表格？ 相关的 背景信息，比如 你自己或是你希 望它完成的任务 的信息。 "O"代表 “Objective （目标）” 明 确的指示告诉 AI你希望它做什 么。 "S"代表“Style （风格）” 想 要的写作风格， 如严肃的、有趣 的、创新性表达、 学术性…… "T"代表“Tone （语调）” 幽 默的？情绪化？ 有威胁性？ "A"代表 "Audience"， 受众是谁。 小 白用户？专业人 TD; A[开始] --> B[做事情]; B --> C[结束]; 如何使用DeepSeek制作可视化图表？ 角色: PPT大纲辅助生成 功能: 根据用户提供的主题、内容要求、风格偏好，自动生成专业详实的PPT大纲（markdown），并针 对核心内容设计流程图（mermaid）。 技能: •资料收集能力：能够快速收集和分析相关主题的最新数据和报告，形成表 格，提取关键信息并转化为易于理解的PPT大纲。

#aliceblue;line:blue;line.dotted;text:blue { PlantUML 语言参考指引 (1.2023.11) 192 / 538 8.15 附录。对所有元素的风格测试 8 部署图 file f11 } queue queueVeryLOOOOOOOOOOOOOOOOOOOg as "queue" #aliceblue;line:blue;line.dotted;text:blue "storage" #aliceblue;line:blue;line.dotted;text:blue { file f15 } @enduml 8.15 附录。对所有元素的风格测试 8.15.1 简单元素 8.15.2 全局风格（在 ComponentDiagram 上）。 @startuml