12v1a单个电源：
注意一下：此电源只能适合红外---机。不适合阵列式---机。
此电源的连接方式为：线材选择一体线和电源线+视频线的均可。连接方式为将电源盒的ac头剪断注意不是带插头那头然后该电源盒连接在屋里插排上。剪断的ac头连接在---机的电源即可。
集中电源盒：
此电源盒分5a、10a、20a、30a等等。一般普通红外---机的耗电量就1a。所以5a应该可以连接5个---机。但也不是一定。为什么呢。因为有些劣质电源10a的才能连接5个。
如果您住在酒店或airbnb，监控系统安装厂家，隐藏的---头可能会让您---。对于airbnb，房东必须列出他们拥有的任何---头，无论他们是否已打开。此外，airbnb不允许主人在浴室或睡眠区放置---头，即使这是带折叠床的起居室。
但是，正如这个家庭发现的那样，偶尔令人毛骨悚然的房东仍然可以隐藏---头，而不是告诉你。 airbnb中的隐藏---头并不是一件新鲜事。
问题不于airbnb。近期的一则------描述了韩国酒店中隐藏---头直播的悲惨故事。随着隐藏式---头变得便宜，它们似乎越来越多地出现。
制造商设计---其他日常物品的---头，如烟雾探测器，时钟，无线监控---机，usb集线器，甚至无线充电器。这些可以出于---的原因在您自己的家中使用 - 例如，贼无法找到隐藏的---头或在该人的同意下监控保姆。
基于大数据的------神经网络，这种神经网络可以的分析图片中的每种不同元素并将其分类，找出我们需要的那一类。这样一个---的神经网络属于强分类器。训练这样的---神经网络分类器是很耗时的。另外，监控，在正常的图像中，人脸区域只是占了很小的一部分，如果使用所有的特征进行训练的话，运算量非常大。
适应性增强算法则不同，为了节省运算时间和资源消耗，它训练很多个简单的弱小的分类器，然后把它们串在一起，层层筛选，数字监控，终形成一个强分类器。关键在于这个串在一起的筛选过程是动态的，下一个分类器能够根据上一层分类器所做的结果进行评估，并能够重点学习那些错误的结果，这就是“适应性增强”的含义。
如果做个比喻的话，就是你做100道练习题，错了30个，对了70个。想要获得---的学习成果，你必须提高对这30道错题的关注，至于你做对了的可以不用再分太多精力去复习。你再做一遍这30道错题，结果其中又做错了10道题，那么这10道题是你必须重点关注的目标！以此类推，直到做对所有的题。
具体来说，在用适应性增强算法训练分类器时，首先在一张图中，真正属于人脸五官特征的区域其实并不多，那么先用一个简单的阈值二分法分类器“---”过滤一下就能筛掉大量的非人脸区域。
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