普和戴尔，还有EMC。

　　在设备选择方面，王正更倾向于蓝厂平台。

　　未来这里肯定会升级成为奥创云计算平台，蓝厂平台对虚拟化技术的支持更加领先。

　　定下了基调，吉姆自然会去跟谢莉尔对接，服务器和存储分别需要多少，然后再将它们采购回来，以暂时减轻Meta社区的存储压力。

　　趁着这一个星期，王正已经把人脸识别模块全部写完，并且整理出了数个分支算法。

　　人脸识别算法，是一个大的集合。

　　这套算法里包括了图片处理算法，人脸提取算法，图片对比算法等一系列的算法。

　　这些算法集合起来，才能够实现人脸识别。

　　如果中间缺一项，或者说这项技术被注册了专利拿不到授权，那么人脸识别功能就不完整，无法使用。

　　这个时候要么另辟蹊径，要么花钱买授权。

　　国内很多技术落后也是这个原因，中间被卡住了。

　　换方向就代表之前的努力白费，不换吧，人家不给授权只能绕路。

　　所以王正把这些算法代码发给了周若云。

　　她会以王正的个人名义在全球范围内注册专利，然后再把专利授权放到离岸公司，再用知识产权授权的方式，正大光明的授权给Meta使用。

　　专利这东西的判断标准是谁先提交，所以即使现在专利还发不下来，没关系，照常用就可以了。

　　在Meta那边的开发部门找个两个人，在学了仓颉语言之后，只花了一天时间就根据这个算法，做出了一个程序挂载到Meta社区的上传功能。

　　毕竟对于这些开发人员来说，是有了题目和解题步骤，还提供了笔，算出结果是在不难。

　　这个程序很简单，Meta这边的工作人员收集大量的违规图片，再把这些图片上的违规内容抠出来作为样本库，这个工作会一直持续下去，完善样本库。

　　用户上传的图片会先进入到这个程序，和样本库进行对比，设定一个阈值，比如相似度达到80%以上就可以直接过滤了，告诉用户这图我不要。

　　相似度达到60%左右的才转人工审核，而低于60%的直接放行。

　　随着样本库的完善，这个程序将会越来越准确，当然，消耗的计算资源也会越来越多。

　　程序经过两天的测试，人工审核工作量大幅度下降。

　　王正扭头把这程序再发给国内，小云书上直接挂载就好了。

　　接下来，迫切需求的还有图片压缩技术。

　　一般情况下，用数码相机拍出来的照片是RAW格式图片，这是原生图片，没有经过任何压缩，照片质量最好。

　　但是这种图片动辄几十MB甚至上百MB，要是一不小心多拍几张，SD卡就塞不下了。

　　而且要是用这种格式去做动画或者电影，一秒钟都得1个GB没哪个人受得了这个。

　　所以用数码相机通常拍摄图片，都是直接把RAW格式压缩成JPG格式，就是我们用相机、手机等设备拍摄后所看到的图片，除非手动调整，否则99%默认都是JPG格式。

　　JPG格式是一种有损压缩技术，就是说它虽然体积小，但是画面质量会有损失。

　　而且要说体积小，单张照片也有3MB左右，根据相机的画幅有所变动。

　　Meta社区一次最多允许上传9张照片，这些照片的存储要占用30MB左右的空间，如果再做个数据容灾备份，就奔着60MB去了。

　　随着用户量越来越大，未来还要开通音频、视频服务，Meta可能要建上百个数据中心才能满足图片存储的需求。

　　再有一个原因，30多MB的图片再上传到网页上，流量占用大，网页打开速度慢，也会影响用户的体验和Meta的成本。

　　多图杀猫，就是这么来的。

　　唯一的解决办法就是，将JPG再次压缩，还要尽可能的保证质量，提高存储效率和传输效率，以此避免客户看到的图片全都是糊的。

　　但是具体怎么做？万事不决还是要去找U盘。

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