MyBatis插件原理详解

值得一提的是，虹膜识别技术也是一种较为成熟的生物识别技术，目前虹膜识别技术也正普及开来，虹膜识别误识率低至1/100万，主要利用虹膜寿命不变性和差异的特征来识别身份。但由于成本以及对产品端的要求限制，其落地速度比较缓慢，不过，近一两年来，随着政府机关包括金融机构，已经开始重视虹膜识别，其落地速度正在逐渐加快。下一步或将是人脸和虹膜的结合。总结来说，生物识别本身并不是完全的替代关系，更多的是组合甚至融合应用。

随着技术的进步和成熟，以及市场应用需求的逐渐演变，多模态生物识别技术的声音越来越响亮。展望未来，多模态生物识别技术将成生物识别市场的主流发展趋势，并将迎来越来越宽广的应用领域和市场。a&s Research调查显示，单一的生物识别并不能够解决所有场景下的身份认证问题，每一种技术都有一定的局限性。而多模态识别技术，一方面丰富了场景数据，使识别更为高效精准;另一方面，它更适合复杂场景的应用变化，在很多场景中是最适合的生物识别技术。不可置否，多模态识别是未来生物识别技术发展的主流的一个方向。而多模态统一认证平台，不但融合多种识别技术，而且可以根据决策权重和场景需求，灵活自动配置适合的生物识别技术，将成为多模态生物识别技术发展的理想状态。当前来看，多模态识别技术的落地还面临着市场教育的过程，需要生物识别技术企业共同努力促进技术的商业化和规模化应用。

视频智能从感知阶段走向认知智能

视频智能分析是AI落地安防的重要技术之一。所谓视频智能分析是利用基于深度学习的各类智能算法来分析前端设备采集的视频信息，实现对各种安全事件主动预警，并将报警信息反馈至监控平台及客户端。不过，从安防企业发展的产品和技术实现的功能来看，视频智能分析还处于感知智能发展阶段。

视频智能分析主要包括行为分析和特征识别。行为分析是基于背景模型为基础，技术应用表现在人员聚集、物品遗留、物品丢失、人员徘徊、人员倒地、安全帽/工装检测、区域人数统计、进入/离开区域以及跨越警戒线、火焰检测等方面;而特征识别主要包括车牌识别和人脸识别。较于传统视频分析，视频智能分析的重大突破在于，能够将场景中的背景和目标分离，识别出真正的目标，也就是具备对风、雨、雪等多种背景的过滤能力。从技术角度来看，就是通过建立人体活动算法模型，并借助计算机的高速计算能力，排除监视场景中的干扰因素，准确判断并动态跟踪人类在视频监视图像中的各种行为，达到有效预警。

当前，主流厂商推出的智能产品，视频智能分析技术均已实现了排除干扰背景因素，动态实时跟踪目标并分析目标行为的目的，大大提升了报警准确率。并且实现对人脸、人体、车辆等并行综合检测，精准全息化感知业务场景数据，提升综合研判能力，当前这类技术主要应用周界防范、人脸布控应用中。除了视频的智能分析识别之外，物联网技术的结合应用也是人工智能的发展方向之一，将温度、湿度、水浸(水位)、SF6、O2浓度等环境信息集成进视频中并智能分析和识别，目前的技术发展已经可以做到物联网视频智能处理。不过，相较到人脸识别和车牌识别等特征识别，行为分析技术发展还不够成熟，但无疑它们是未来视频智能分析一个重要方向，在智能安防领域应用前景广阔，未来仍需要主流厂商大力投入研发不断进行技术迭代。
 

2.不经常检查代码是否正常工作，让代码不断堆积

很多初学者都会犯此常见错误。他们为自己的应用程序编写代码，而忘记在编写过程中不断对其进行检查。稍后，当他们运行应用程序或文件时，他们会收到一堆错误，这对于发现错误出处变得非常可怕。一个好的开发人员会不断检查代码的工作情况，以确保他们实现的功能的行为与假定的行为相同。

当您继续检查代码行为时，调试单个问题变得更加容易，但是当您使代码无休止地堆积时，您可能会遇到以下情况：十个问题将被连接，整个应用程序将具有意外行为。您只会浪费时间来找出问题所在和问题的真正根源。因此，在继续进行下一步之前，最好对代码和代码的工作进行两次和三次检查。

3.隔离编码

与其他程序员合作并共享您的知识是好的程序员的标志。在很多平台上尽可能多地保持活跃，并且对参加活动或在这些在线平台上发表评论无须太过担心。参与编码对话，与其他程序员一起在某些项目上工作是提高和培养技能的优秀方法之一。

4.看到错误时怀疑自己的知识和能力

获取错误消息是编程的一部分，但是作为初学者，您不应该让自己受到这些错误消息的影响。搞砸编码是很正常的事，在编码中犯错误也是可以的。当您不断尝试从不同的资源中解决这些错误时，您将变得更加擅长编码，并且变得更加擅长调试。您开始理解代码为什么给出此错误消息，它们的含义以及它们如何帮助您解决问题。学习错误消息并了解解决编码问题的模式需要一些时间。

如果您在屏幕上找到错误消息，则并不表示您是一个不好的程序员。当您看到错误消息时，首先需要找出其含义，然后需要逐步解决问题以解决问题。在百度上搜索有关错误消息的信息，或者利用在线社区的帮助，尝试另一种解决方案，如果不起作用，请尝试下一个。通过这种方式，您将学习修复错误的模式，并且最终还可以更好地进行编码和调试。

（编辑：阿坝站长网）

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