科葩慧眼人臉識別解決方案充分應用人臉識別技術，將員工、業主、訪客、非法入侵人員通過針對性的子系統進行有效地管理，不僅提高了管理效率，也真正實現了提前預防。

訪客管理子系統精準控制訪問權限

相較于傳統的安全通行證，慧眼人臉識別系統下訪客管理子系統的優點在于：不可竊取，無法借用和復制，就是說，臉部識別是無法被效仿的，在未來，人臉識別也會成為未來較可靠的通行證。

科葩訪客子系統主要有v預約、訪客數據自動下發功能，針對不同地點的安保等級，物業還可以選擇安保再確認、遠程開門等功能，全程數字化管理，為訪客、被訪公司、物業三方提升效率，提升用戶體驗。

人臉通行子系統更準確高效

傳統通行系統具有人卡不一、卡片丟失、卡片易被破解復制、信息準確率沒有保障等問題，而慧眼人臉識別系統下的人臉通行子系統不僅可以解放雙手、速度快捷地完成通行管理任務，還能夠明確責任、準確防偽，保證本人通行、不可替代的1性。

動態布控子系統可事先預警

科葩慧眼人臉識別系統下的動態布控子系統能高速抓拍，同時采集比對15張人臉，主要有陌生人預警、VIP迎賓等功能。

出現安全問題，傳統攝像頭只能事后排查，而科葩動態布控子系統能做到陌生人預警，黑名單報警等功能，只要有非*人員或黑名單人員出現，后臺即會發出預警，讓安保人員能及時排查，防止安全事件發生。

VIP迎賓功能可以設置VIP名單，當重要賓客到訪時，大屏幕上會彈出迎賓畫面，為重要嘉賓帶來尊貴的體驗。

不得不承認，人臉識別技術比現有的基于ID入口系統更快、更強大、更安全。憑借其靈活的設計, 科葩慧眼人臉識別系統還為開發和整合更多的應用程序和服務提供了充足的空間，以滿足您未來的安全訪問和管理需求。

科葩專業人臉識別設備與應用解決方案提供商

科葩X-Face慧眼人臉識別，助力行業應用智能化變革落地！

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給人的感覺都是很親切和藹。一面是小組的leader，就是拿著我的簡歷看了一下項目，問了天池o2o的比賽中選取的特征是什么，我當時只回答了商家發放的優惠券，有多少是用戶消費了，多少是無效的，用戶的特征是使用優惠券的消費占總消費的比例，線下的特征多一個用戶到商家的距離。當然這樣回答很不全面，可以參考*名代碼選取的特征，很多組。之后問了XGBOOST的原理，這塊我一直沒看懂，就簡單了說了一下是用決策樹做的分類，用信息熵來選取決策的節點，之后問了TensorFlow的框架，這個我用的是Anaconda，用了半年了，還算是得心用手吧，回答用的是Spyder 和notebook多一些。主要就是這樣，不知道為什么一面問的很簡單，然后就說，好了你的情況我基本了解了，下一個面試官來面一下你的數據結構和算法等基礎知識。等了大概10分鐘，二面的面試官來了，上來就讓做題，下面開始曬干貨： 1.一個村莊剛開始男女比例是1:1，該村莊有個風俗，如果*胎生的是男孩，夫妻就不在生育了，如果是女孩就接著生育，直到生育的是男孩為止，求第N代人的男女比例。 2.a1,a2,a3......an在[0,1]均勻分布，求E[max(ai)]。 3.代碼實現快速排序算法。 4.有一個10*10m的區域，向該區域內投擲炮彈，炮彈的殺傷力范圍是半徑為10m的圓形，求問要覆蓋該區域徐投擲炮彈數目的期望，代碼實現。 5.一張N*N的圖片，逆時針旋轉90度，輸出該圖片。 6.兩張數據表 ，SQL分組求和問題，具體不太好表述，看著簡單操作起來挺復雜的。 7.如果你們公司新開發了一個*系統投入使用，你如何告訴該算法是有效的(意思比之前的*算法好)。 主要就是這上面7道題，時間25分鐘。我先寫了一部分，寫不出來的說思路也行，然后面試官很有耐心的給我講解，就這一點，感覺面試還是有收獲的。 *道題，我對題意的理解本身就有問題，后面女生多男生少怎么辦（要一夫多妻了，ennnnn跑題，后面的結果打臉了），先放下顧慮，生育男孩每次的概率都是0.5，是男孩就結束。所以女生的概率和應該是0.5+0.5^2+0.5^3+.....+0.5^n，等比數列求和是1-0.5^n，又因為，男女概率和應該為1，說以男女比例應該是0.5^n：(1-0.5^n)。做完之后也不確定對不對，但是覺得應該是女生越來越多。但是，面試官直接說，結果還是1:1.*張方法用數學期望求解，有點繞。第二種方法，類比投硬幣，正面是男孩，背面是女孩，無論投擲多少次，正反面的比例應該還是1:1。當時真的覺得這道題很妙啊，但是又有點像腦筋急轉彎了，哈哈。 第二道題還是概率論的題目。假設ai是大值，求它的期望，由于均勻分布，a1比ai小的概率巧好也是ai，因為在[0,1]，假設max(ai)=y,則p(y)=y^n，因為要比每個ai都大，所以E(max(ai))=int _{0}^{1}y*p(y)dy。這樣算的結果是1/(n+2)。但是面試官竟然說我算的結果不對？除非這個解法錯了，否則答案應該是對的。嗯嗯，這道題我更本沒做出來。 第三道題直接放棄了，頭天晚上還看到快速排序算法，當時沒有太理解，直接放棄了?，F在看來，幾種排序算法都要會的啊。 第四題，我用數學分析了一下，沒有給出具體值，時間問題放棄了，但是期望應該不會大于64。面試官的解法是用電腦模擬實驗，做一萬次實驗取均值，暈，可是代碼怎么寫啊。。 第五題，我當時理解成了數組的轉置，但是和轉置還是有區別的，但是面試官說大體想法還行，具體結果不重要。 第六題，大體解法是兩個表先聯合在一起，然后分組，求和，求商，導出結果，還要封裝什么的。。。 第七題，發散性題目。我給出了三條指標。*，商品銷量較上個月是否明顯上升。第二，該商品的消費人群里是否新增加了新的消費用戶。第三，商品的消費人群中老用戶的購買數量是否增加。 后面，面試官看了我的簡歷，問了XGBOOST ,SVM的基本原理，以及SVM和線性回歸的。我但是回答的不好，只是說了決策樹，SVM求超平面就是線性回歸問題。二面面試官對我的數學建模和物理競賽很興趣，甚至出了一個高中物理題，明顯我沒解出來，時間給的也很短。 二面面試官面的時間很久，主要是做題加上講解了。二面面試官對我的評價是數據結構和算法不太扎實，但是很欣賞我堅持不懈的勁頭，這是要涼的節奏嗎。。。但是能感覺到，面試官對我的印象還不錯，只是基礎算法需要加強，本來一起下三樓找一面的面試官確認面試結果，人不在，后來讓我先回去等通知，感覺要涼了，但是面試還是有收獲的，考察的內容也是深入淺出，重視基礎知識。 ---------------------