由火车站戴口罩人脸识别入站感想

个人经历

过完春节，去上班，疫情还很严重，火车站机器安检，需要摘下口罩刷身份证才可以安检成功，在摘下口罩的那一刻，慌得一批。

最近经历

最近又坐火车，还是机器安检，这时候疫情基本控制，准备从容的摘到口罩安检，发现前面那个人戴着口罩刷身份证竟然通过了，我抱着试试看的态度戴着口罩安检，人脸识别通过，验票成功。

机器学习

我的第一感觉，是机器学习的模型更新了，安检机器上的算法已经可以做到对遮盖的面部进行人脸识别了，我以为应用还很遥远，没想到就在眼前！

朋友交流

我把这个经历说了以后，朋友说戴着口罩人脸识别阿里早就用了，戴着口罩人脸支付已经试过了。我的人脸支付经验还是年前在快餐店用了一次，还要输入手机后四位，现在估计模型又升级了。

个人感想

疫情加速了新技术的应用，迭代优化速度更快，也许以后编程和机器学习像现在的Excel一样成为了必备技能，不会开发算法一定要会掉包吧，当个调包侠也是一种折中（不被淘汰）。

传统模型和机器学习

我们之所以建模，主要的价值在于预测。学习统计时，看到各种模型，线性回归，多元线性回归，曲线回归等等，都是为了建模，但是模型是否好呢？我们可以查看R方，调和R方。因子即回归，方差分析也是一种回归分析，万物皆可回归。

机器学习的到来，为统计打开了另一扇大门，交叉验证，查看预测准确度。如果说现代统计学是一门循序渐进，系统完善的科学，机器学习则是各种流派，黑猫白猫抓到老鼠就是好猫。英雄不问出处！

机器学习的到来，让结果说话，而不是所谓的逻辑或者假定。存在的就是合理的，路径可能没有发现，终究会发现，有可能是另一个语言系统中了。

于是我想到了以前想过的念头： 与其临渊墨鱼，不如退而结网。

进军及机器学习：Flag

上一次立的学习机器学习的Flag，仿佛就在眼前：

机器学习和Python，不知道尝试了多少次开始，还是没有进阶，处于半吊子水平，实在不甘心。最近领会到一种学习方法，叫做死缠烂打，很是有效，见之前的感想：

对一件新事物，首先要消除心理的畏惧，然后像写论文综述一样，深入研究，从多个角度查阅，慢慢就会上路。

所以，要发扬死缠烂打的作风，不能浪费光阴，不能妄自菲薄，不要吃老本。

强人的格言，让他们去唏嘘吧，我求你只管夺取！ ---------尼采

美国将与苏联对抗……美国将在地球上每一个地方，每一个领域，每一个点上，对苏联进行毫不留情的打击…… --------------美国外交乔治凯南

同样的态度，攀登机器学习这一个高峰，这是立志，也叫Flag

《论语》:“取乎其上,得乎其中;取乎其中,得乎其下;取乎其下,则无所得矣.”

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