明星脸测试软件，在你们身边有没有不是明星但颜值很高的人？
漂亮
有测试颜值的软件吗？
颜值测试一款能测试颜值的软件。；软件有以下几种。；
1、星云颜值app ；星云颜值app是一款手机颜值测试app应用，只需手机扫一扫星云颜值app即可计算出颜值，还可以分享和网友PK，这里可以看脸社交就是任性互动。；
2、颜值APP；是一款以颜值为主题的娱乐社交软件。具备颜值测试、美颜推荐、新颜推荐、同城身边、美颜排行、星云自制、明星见面板块，具备可私信和查看附近的人等功能。；
3、颜值打分相机APP；一款很有意思的应用，能够通过照片来测量年龄和性别。根据人脸眼、鼻、嘴和眉毛以及皮肤皱纹等方面来推测你相对年龄。；
4、测测颜值app；是专为检测年龄打造的应用，能随时上传或拍照照片，检测自己或他人的年龄，支持明星脸对比，查看和自身最相似的明星，是趣味拍照的好帮手。；
5、测测颜值吧；是一款有趣的颜值测试软件，在本软件中用户只需要上传自己的自拍照片即可能得到颜值分数结果。还可以进行颜值比拼，可以看到周围朋友上传的颜值数据。
为什么身边有些女生并不好看？
说到这个问题要归于现在高科技的发展，使的有些女孩子看起来不是很漂亮但是朋友圈的照片很漂亮！可能有以下原因！
1.现在手机使用率非常高的年代，手机的作用不仅仅是打电话了，还有许多的娱乐功能，就比如说照相，来说，而且现在手机的像素也是非常的高，在照相的同时照相也有许多的滤镜，美颜功能也派上用场了，打开美颜可以使你的皮肤看起来很白，而且还有瘦脸的功能，这样照出来的照片非常的好看！
2.现在的修图软件也有很多种，有增亮的，有增加色彩饱和度的，有美颜的！瘦身的！增加色彩鲜明对比的！还有一个就是拍摄角度的问题，拍摄角度不同拍出来的照片效果也是不一样的，差别很大的！爱美之心人人有只，所以说不奇怪的！
古天乐等明星代言各种游戏广告？
成龙、甄子丹、古天乐、陈小春等港台明星代言游戏产品，其实是有深层次原因的，与政策和大环境有关。
第一：内地艺人对游戏、药品等这类产品比较忌讳，容易惹众怒怕担责任。其实从腾讯游戏的遭遇就能感受得到，游戏一直遭到部分中国观众的抵制，特别是孩子的家长们。游戏确实有负面作用，对青少年成长不利，影响学习。现在的孩子只要拿起手机玩游戏，几乎会忘记了所有的其他事情！如果明星代言，一旦出现问题，就会被家长声讨，代言的明星也会受到连带责任！所以内地艺人考虑得多一些，一般不愿意代言游戏，还有药品等容易出问题的产品！港台艺人则相对远一些，对游戏的负面影响没有内地这么深刻，加上厂家邀请，就代言了！
第二：游戏代言价格高，港台艺人赚钱约束性小一点！港台艺人代言游戏，还有一个原因就是价格相对其他产品价格更高，港台艺人相对来说，赚钱第一，所以也愿意接。
内地艺人不接游戏还有一个原因就是游戏广告制作质量都比较差，你看张家辉、李小春的游戏，就是几句话，一个动图就完成了，显得low,这也是内地艺人不愿意接的原因之一，会降低自己形象。而对于游戏公司来说，要想打开自己的知名度，选择明星来代言自己的产品无疑是最稳妥，规避风险最好的手段！因为明星效应他本身就自带流量。
而这些游戏也有自己的特点，这游戏是经典游戏的重现，比如《传奇》，它针对的对象是80后这部分人，这部分人也有自己的特点：有怀旧心理，已经成家立业，有消费实力。本来80后的人因为上有老下有小，生活压力大，所以也想要有点时间去释放自己的生活压力，而这样的情况下，这些有需求的，看上去制作并不精良的各种《传奇》就应运而生！可别小看了你不以为然的这种制作粗糙的游戏，因为面对人群的特殊性，和中国这个庞大的人口基数，他每年的流水都是以亿甚至十几亿为单位的！
正是因为钱来的容易，所以给明星的代言费往往也是出手阔绰，开的价让明星们也难以拒绝！虽然知道会对他们的星途有一定的影响，但是在这些天价代言费用面前，也是可以忍痛割爱的！
为什么外国的媒体都不喜欢给明星修图？
问题很严谨，是外国的媒体不修图，不是外国的明星不修图，也不是外国的商业照不修图。
外国媒体主要对观众负责，独立于明星工作团队。
所以国外的现场媒体并不会像国内一样，与明星的工作室团队协议合作，严格做到只对公众放出“精修图”，几乎完全拦截原片的流出。
去现场应援拍照的粉丝，也会用心良苦的把爱豆的照片修完再修，才敢放到贴吧或者堆糖上。
所以《时尚芭莎》的苏芒在参加伊能静婚礼时，只是微博晒出了几张没修过的图片，就会引起轩然大波。在内地娱乐圈，“形象”可是明星尤其是流量明星的立足之本。
一旦外表崩了，那可是比人设崩塌严重一万多倍的事故。虽说粉丝们都爱说一句“始于颜值，陷于才华，忠于人品”，但是大家都心知肚明，没有颜值，哪还有后面两样的事儿。
小鲜肉每年都会长出一茬又一茬，黄渤可是千军万马只得冲出来一个。
人设崩塌还可以试试靠忠粉死撑、水军洗白和时间冲刷强行挽回，一旦被粉丝发现其实明星也没有自己想象的那么美好，痘痘毛孔褶子一应俱全，腰粗肚有肉居然还没有大长腿——“像我，但又远远优于我”的追星基础就消失不见了。
同样的娱乐圈，同样的追星底层逻辑，那国外就真的一点不修图么？
怎么可能。
只是修图有风险，即使是女神，被发现也遭到群嘲。
虽然欧美的审美趋向于喜欢“个性独立、强大自信、充满力量”的明星，支持“真实的自我”和人格魅力，但是“生的好看”依旧是横在大部分明星眼前的高门槛。
活动现场的新闻媒体确实不给欧美明星修图，考虑到民众的审美观，他们也没办法自己主动要求，修图的现象要比国内少些。
但是，这可不代表商业照片和明星社交账号发布的照片没有修啊！
国外也有滥用修图的情况，央视新闻曾经报道过，2015年12月17日，被喻为“时尚王国”的法国议会通过决议，禁止启用过瘦的时装模特，并且一旦商用的模特照片经过了“修图”，必须标明:已做修饰，违者将面临最高7.5万欧元的罚款。
这项决议引起了模特公司的激烈反对，但是法国民众很开心，因为在法国每年有数万青少年患有高致死率的神经性厌食症，他们每天看着瘦削的模特，认为这就是正常的美，却不知道她们要么营养不良，要么只是存在于“修图”之中，这种误导会严重影响青少年的自信心，此前意大利、西班牙等国也通过了类似决议。
一边号称“奉行女权主义”，一边给自己狂P图的碧昂斯是欧美修图明星的典型。
Instagram强势占据欧美90后、00后年轻人社交软件使用频率第一名之后，这个社交信息更新必须带图片的软件也捧红了很多网红，每一具年轻美好的肉体背后都是大量的科学运动、规律饮食和健康的生活习惯。
这一点，无论是国内还是国外，大部分明星都做不到。
工作缘故他们需要常年带着浓妆，飞来飞去倒时差，敬业一些的会在剧组连轴转拍戏，在获得巨量财富或是经历人生打击之后极易对身材疏于管理。
有的人烟酒不离手，甚至沾染过毒品，一些明星要时刻表现出岁月从未在自己身上留过痕迹的样子来维持在神坛的位置。
对很多明星来说，外貌就是金钱，就是号召力，是商业价值，是曾有过光辉岁月的印记。
像休杰克曼这种为了金刚狼的身材真的做到数十年如一日健身“吃草”的明星实在是屈指可数。
我们在公众号里常看到一些渲染“60多岁依旧冻龄美人”，“产后数天恢复傲人身材”的报道，这似乎是明星标配了，在越来越高的标准要求下，在越来越精湛的P图技术下，国内还是国外的明星，都无法逃避修图的抉择。
回到问题，国外的媒体不给明星修图是出于媒体自身的立场和国民审美观，但是欧美明星的自拍照尤其是商业照，修图现象并不比国内少。
美好的身材和面容本就不是易得之物，只是修图让它变得无比容易罢了。
(文/硬核八卦 首发于悟空问答 已维权 侵权必究)
TensorFlow可以做哪些有趣的事？
这可不是一篇艰深晦涩的科普文，只是以一个小白的姿态研究下TensorFlow带给我们的乐趣，我们看得到的&背后看不到的。
TensorFlow？？？Tensor（张量）意味着N维数组，Flow（流）意味着基于数据流图的计算，一个人工智能学习系统，经过企业和个人开发者的不懈努力，它在跨平台和多语言的支持上愈发完善，如今已经演化成一个相当完整的深度学习开放平台。（TensorFlow 中文社区http://www.tensorfly.cn/）
但，深度学习又是什么？它的核心算法就是神经网络，是一种机器学习的模型。这个模型的主要特点是它可以近似逼近任意复杂的函数，并且特别适宜利用大数据反复迭代的学习训练。趣事1、2、3……TensorFlow 很早就在 Google 内部进行推广和应用了，成效显著。比如 TensorFlow 很早就帮助搜索、广告等最核心的业务上应用实施了深度学习模型；垃圾邮件过滤也用了 TensorFlow 训练的模型；Android 的应用商店推荐也上线了 TensorFlow 的模型等等。
不过这些发生在后台的故事，我们可没花絮可看。反而是在智能手机或者说是移动端更引人注目。
自拍虚化这大概是把Pixel 2XL拿出来的好时机，算法+单镜头≥双摄。应用深度视觉模型能非常准确地分离出前景和背景，然后分别处理，而传统的办法是在手机上装两个摄像头，利用深度学习算法既降低了手机的造价，又可以让现有的手机增加功能。
语音处理
语音识别是TensorFlow早就大显身手的地方，毕竟谁的手机都有一个语音助手，智能音箱也正在“登堂入室”，深度学习算法把语音识别和生成的技术门槛大大的降低了，像 TensorFlow 这样开源的、通用的机器学习框架使得越来越多的开发人员可以开发出适合自己应用场景的语音应用。
机器翻译
我们的老友，谷歌翻译。
高准确率的机器翻译无疑是谷歌翻译值得骄傲的一项技能。谷歌翻译是个十几年的产品，一年多以前，谷歌把它的后台系统升级成为以神经网络为基础的系统，那次升级极大地降低了翻译的错误率，一些语言之间的翻译现在几乎可以达到手工翻译的效果。以一个普通中国用户的视角看，谷歌翻译完全是靠深度学习一步步实践本地化。
当然还有自动回复、用户使用习惯学习、AlphaGo这些熟悉的名词。
智能医疗
谷歌一个智能医疗工作团队，借助 TensorFlow 一个通用的框架，可以很方便地重用现成的图像识别模型，然后针对特定的应用领域和特定的数据，微调、训练一下模型，他们就可以在检测视网膜病变达到了 95% 的准确率，超过了眼科专家诊断率为 91% 的准确率。
自动驾驶
又是谷歌，不过是几天之内，名气响彻行业内外的Waymo。
Waymo使用 TensorFlow 不断改进他们的自动驾驶系统中各种深度模型，包括对路况场景的分割、雷达信号的处理等等，接着就是拿到执照了。
……
TensorFlow 也应用在计算机科学研究以外的科学研究中。比如，美国太空总署开普勒计划的科学家和我们同事联合开发了一个 TensorFlow 的模型。开普勒计划本身的目标是通过星载望远镜持续不断地观察太空中恒星亮度的变化，希望发现太阳系以外的行星系统，最终希望发现另外一个适宜人类居住的行星。目前，该计划已经积累了上百亿的观察数据。几个月前，这个 TensorFlow 的模型帮助科学家发现了 2500 光年以外的开普勒 90 恒星系统的第八颗行星，这也是人类目前知道的太阳系以外拥有最多行星的恒星。
上天还不够，也要下海。在这个应用例子里，澳大利亚的科学家用 TensorFlow 开发的图像识别模型在数万张海洋航拍张片中可以快速准确地找到需要保护的大型海洋哺乳动物，比如海牛、须鲸等等。
就差中国的诗词歌赋了
TensorFlow的应用遍及各地。
与中国关系也相当密切，京东内部搭建了 TensorFlow 的训练平台，用于开发训练图像、自然语言相关的模型，并应用到客服、广告等领域。小米也在尝试类似的技术路线，支持他们生态线上各种特殊的应用。网易的有道笔记、网易翻译君也使用了 TensorFlow 视觉和语言的模型。
以上内容来自极客公园创新大会 IF 2018 ，Google Brain 首席工程师陈智峰主题演讲。
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