本文，InfoQ梳理了60个2019年至今GitHub上热门的开源工具，献给那些对新征程满怀期待的开发者们。

2018年是NLP井喷的一年。像ELMo和谷歌BERT这样的库层出不穷，正如Sebastian Ruder所言，“NLP高光时刻已经来临”，并且这种趋势一直延续到了2019年。Flair是另一款出色的NLP库，技术先进、简单易懂、操作方便。

Flair由Zalando Research开发及开源，是基于Pytorch的NLP框架。Flair允许用户将最先进的自然语言处理模型应用于文本，例如命名实体识别（NER），词性标注（PoS），意义消歧和分类。

如今，计算机视觉中人脸识别算法在数据科学领域应用极为广泛。face.evoLVe是一款基于Pytorch的“高性能人脸识别库”。为相关人脸分析和应用提供了综合功能，包括：

• 人脸对齐（人脸检测、特征点定位、仿射变换等）；
• 数据预处理（例如，数据增广、数据平衡、归一化等）；
• 提高性能的技巧包（例如，训练改进、模型调整、知识蒸馏等）。

简而言之，该库可以帮助研究人员和工程师快速开发高性能深度人脸识别模型和算法，方便实际使用和开发部署。

YOLO是一款超快、超精准目标检测框架。 自发布以来迭代更新的几个版本一次比一次更好。

该库是YOLOv3在TensorFlow中实现的完整数据管道。它可用在数据集上来训练和评估自己的目标检测模型。其核心亮点包括：

• 极速GPU 非极大值抑制

计算机视觉领域最大的挑战之一就是掌握计算资源，不是每个人都有多个GPU。

FaceBoxes是一种新的人脸检测方法，使用CPU速度和精准度均表现良好。FaceBoxes通过PyTorch实现。包含安装、训练和评估人脸检测模型的代码。

Transformer-XL是由谷歌AI团队开源的NLP模型Transformer的升级版。建模长期依赖关系是NLP领域的棘手问题。RNN和Vanilla Transformers也常被用来建模长期依赖关系，但效果都并不理想。谷歌AI团队开发的Transformer-XL解决了这一问题。这款库的亮点包括：

• 基于建模长期依赖关系的能力，Transformer-XL在长序列上具有更好的困惑度（在预测样本方面更准确）。

下图这些人看起来是不是很逼真？但他们其实并不是真人。这些“人脸”都是由StlyeGAN算法生成的。近几年GAN热度不减，但是StyleGAN在某些方面甚至优于GAN。

虽然GANs自发明以来一直在稳步改进，但StyleGAN的进程仿佛更快些。开发人员提出了两种新的、自动化方法来量化这些图像的质量，同时也开放了大量高质量的人脸数据集。 关键资源如下：

OpenAI今年11月终于发布了15亿参数完整版本GPT-2。这款语言模型被不少人认为是2019年“最强通用NLP模型”。

GPT-2 可以生成连贯的文本段落，刷新了 7 大数据集基准，并且能在未经预训练的情况下，完成阅读理解、问答、机器翻译等多项不同的语言建模任务。

SC-FEGAN （涂鸦人脸编辑生成对抗网络）

SC-FEGAN听起来像另一款GAN库，没错，这的确是基于GAN的人脸照片涂鸦编辑。SC-FEGAN与StyleGAN的算法一样出色。

你可以用开发者训练好的深度神经网络来编辑所有类型的人脸照片。SC-FEGAN非常适合使用直观的用户输入与草图和颜色生成高质量的合成图像。

LazyNLP （用于创建海量文本数据集）

LazyNLP的使用门槛很低——用户可以使用它爬网页、清洗数据或创建海量单语数据集。

据开发者称，LazyNLP可以让你创建出大于40G的文本数据集，比OpenAI训练GPT-2时使用的数据集还要大。

Subsync 自动将视频与字幕同步

是不是经常会因为字幕与视频不同步而抓狂？这个库能解决这一问题。Subsync能使字幕与视频自动同步（与哪种语言无关），字幕与视频中的正确起始点对齐。该算法是在Python快速傅里叶变换技术上建立的。

Subsync在VLC媒体播放器中同样表现出色。该模型的训练时间只需20到30秒（取决于视频长度）。

FFHQ：Style-GAN论文中用于训练生成逼真人脸的数据集，分辨率的70,000张高质量PNG图像，在年龄，种族和图像背景方面存在广泛差异。

FFHQ（用于训练生成逼真人脸的数据集）

Style-GAN论文中用于训练生成逼真人脸的数据集，包含7万张分辨率的高质量PNG图像，各年龄段、各种族人群都有，图像背景也各不相同。

不少人对计算机视觉着迷都是因为GAN。GAN是几年前由Ian Goodfellow发明的，现在已经发展成一个完整的研究体系。

SPADE（英伟达开源的绘图工具）

SPADE是英伟达（NVIDIA）新开源的绘图工具。利用生成对抗网络，根据几根简单的线条就能生成栩栩如生的图像。

SiamMask（实时在线目标跟踪与目标分割统一架构）

SiamMask是一款实时在线目标跟踪与目标分割统一框架。技术简单、通用、快速高效。它可以对目标实时跟踪。此款库还包含预训练模型。

DeepCamera 世界首个自动机器学习深度学习边缘AI平台

ARM GPU上的深度学习视频处理监控，用于人脸识别以及更多方法。将数码相机变成人工智能相机。使用ARM GPU / NPU的边缘AI生产级平台，利用AutoML。面向开发人员/儿童/家庭/中小企业/企业/云的第一个世界级边缘人工智能全栈平台，由社区烘焙。

整个DeepCamera概念基于自动机器学习（AutoML），所以训练新模型甚至不需要任何编程经验。

Sparse Transformer是一款预测序列中一下项的深度神经网络。它包含文本、图片甚至音频。该算法使用深度学习中非常流行的注意力机制从序列中提取模式的时长是以前的30倍。

OpenAI提出的这款模型可以使用数百个层对数万个元素的序列进行建模，在多个域中实现先进的性能。

NeuronBlocks 是一款由微软开发的NLP入门工具包。可以帮助数据科学团队创建端到端神经网络通道。这款工具包的设计初衷是为了减少为NLP任务创建深度学习网络模型的成本。

CenterNet（使用中心点探测的计算机视觉）

CenterNet是一种目标探测方法。总体来讲，探测算法是在图像上将目标以轴对称的框形式框出。大多成功的目标检测器都先观察出目标位置，然后对该位置进行分类，这些方法听起来似乎很合理，但是实际上还需要进行后期处理。

CenterNet这种方法构建模型时将目标作为一个点。基本上讲，检测器采用关键点评估的方式来识别所有框中的中心点。CenterNet已经被证明比我们从前了解的其他边界框技术更快、更精准。

BentoML（部署模型工具包）

了解并学习如何部署机器学习模型成为数据科学家必须掌握的技能。BentoML是一款为数据科学家设计的Python库，帮助他们包装和部署机器学习模型。这款工具包可以让你在5分钟内将笔记本上的模型走向生产API服务。BentoML服务可以很容易地部署到众多主流平台上，例如Kubernetes、Docker、Airflow、AWS、Azure等。

InterpretML（微软深度学习可解释性框架）

InterpretML是由微软开源的用于训练可解释模型和解释黑箱系统的包。可解释性在以下几个方面至关重要：

调试模型：为什么我的模型会出错？ 检测偏见：我的模型会区别对待目标吗？ 人类与AI合作：我怎样才能理解和信任模型的决策？ 合规性：我的模型符合法律规定吗？ 高风险应用：医疗健康、金融、司法等…

微软研究人员开发可解释增强机（EBM）算法帮助提高可解释性。此EBM技术有较高的精准度和可理解性。Interpret ML不仅局限于使用EBM算法，它同样支持LIME、线性模型和决策树等方法。

Tensor2Robot （谷歌研究团队开发的存储库）

Tensor2Robot (T2R) 是一款用于大规模深度神经网络训练、评估和推理的库。此存储库包含分布式机器学习和强化学习基础结构。

这是一个在Tensorflow 2中实现大量生成模型的小项目。图层和优化器都是使用Keras。这些模型是针对两个数据集实现的：fashion MNIST和NSYNTH。编写网络的目的是尽可能简单和一致，同时具有可读性。因为每个网络都是自包含在notebook中的，所以它们应该可以在colab会话中轻松运行。

该存储库包含多个生成模型的TF实现，包括：

• 生成对抗网络（GAN）
• 变分自动编码器（VAE）

STUMPY（时间序列数据挖掘）

STUMPY是一个功能强大且可扩展的Python库，可用于各种时间序列数据挖掘任务。

STUMPY旨在计算矩阵轮廓，矩阵轮廓是一个向量，它存储时间序列中任何子序列与其最近邻居之间的 z-normalized 欧几里德距离。

以下是此矩阵配置文件帮助我们执行的一些时间序列数据挖掘任务：

• 时间序列链（时序有序的子序列模式集）

使用以下代码可以通过pip直接安装STUMPY：

MeshCNN通用深度神经网络

MeshCNN是一款用于3D三角网格的通用深度神经网络。这些网格可用于3D形状分类或分割等任务。MeshCNN框架包括直接应用于网格边缘的卷积，池化和解除层：

卷积神经网络（CNN）非常适合处理图像和视觉数据。 CNN近年来风靡一时，随着图像相关应用的涌现而兴起：物体检测、图像分割、图像分类等，随着CNN的进步，这些都变成了可能。

继BERT之后，谷歌又推出了一个用于NLP框架——XLnet。这是一款以Transformer-XL为核心的框架，从论文的结果来看，XLnet在问答、文本分类、自然语言理解等任务上大幅超越BERT。开发者放出了预训练模型帮助用户更好地使用XLNet。

MMAction是一个基于Pytorch的开源视频动作理解工具包，该工具包采用模块化设计，支持多种流行的物体检测和实例分割算法，并且可以灵活地进行拓展，在速度和显存消耗上也具有优势。

• 在剪辑视频中识别动作；
• 完整视频中的时序行为检测（通常理解为动作定位）；
• 完整视频中的时空行为检测

CRAFT的主要思路是先检测单个字符（character region score）及字符间的连接关系（affinity score），然后根据字符间的连接关系确定最终的文本行。CRAFT可以用于处理任意方向文本、 曲线文本、 畸变文本等。

TRAINS 自动化AI实验管理器和版本控制器

TRAINS能记录和管理多种深度学习研究工作负载，并且几乎不需要集成成本。TRAINS最大的优点就是它是免费的开源项目。工程师只需要编写两行代码就可以将TRAINS完全集成到用户场景中。TRAINS与现有主要框架无缝集成，包括：PyTorch、TensorFlow、Keras等，并支持Jupyter笔记本。

可按照如下代码安装TRAINS:

添加可选的云存储支持（S3/GoogleStorage/Azure）： 将下列两行代码添加到你的代码中：

“谷歌研究足球环境”是一款由谷歌研究团队开发足球游戏。这款游戏可以用于训练人工智能技术系统，让它能够解决复杂的任务。

这款游戏在开发时高度模拟还原了一场真实的足球赛事，包括进球、犯规、角球、点球和越位等事件。开发团队认为足球能够在人工智能强化学习方面提供巨大的帮助，因为它需要在短期控制和已经学习到的概念之间做出自然的平衡，例如精准的传球和高水平的战略。

Kaolin的核心是一套可以操控3D内容的有效几何函数。它可以将以多边形网格、点云、有符号距离函数或体元栅格形式实现的张量3D数据集装入PyTorch。

以PyTorch库形式实现的Kaolin能够简化3D深度学习模型的准备工作，将原来所需的300行代码减少到只需5行。像这样的工具可以让众多领域的研究人员受益，比如机器人、自动驾驶汽车、医学成像和虚拟现实等。

手动创建Ken Burns效果非常耗时，而且十分复杂。现有的方法需要从多个角度获取大量的输入图像。用起来并不理想。使用PyTorch实现3D Ken Burns，在给定单个输入图像的情况下，它会通过虚拟摄像机扫描和缩放动画来对静态图像进行动画处理，并使其受到运动视差的影响。

Plato 腾讯开源的图计算框架

这款由腾讯开源的图计算框架Plato可以高效地支撑腾讯超大规模社交网络图数据的各类计算，且性能达到了学术界和工业界的顶尖水平，比Spark GraphX高出1-2个数量级，使得许多按天计算的算法可在小时甚至分钟级别完成，也意味着腾讯图计算全面进入了分钟级时代。同时，Plato的内存消耗比Spark GraphX减少了1-2个数量级，意味着只需中小规模的集群（10台服务器左右）即可完成腾讯数据量级的超大规模图计算，打破了动辄需要上百台服务器的资源瓶颈，同时也极大地节约了计算成本。

这是一款由 hugging face 发布的可帮助 NLP 进行词语切分的文本工具。Tokenizer 可在 20 秒编码 1GB 文本，适用 Rust、Python 和 Node.js。在 NLP 模型训练中，词语标记和切分往往是一大难题。Tokenizer 能够训练新的词汇，并且进行标记。

商汤研发部门与新加坡南洋理工大学合作，设计了一个新的大规模基准 DeeperForensics-1.0 来检测人脸伪造，该基准是同类产品中最大的，质量和多样性都很高，比其他数据集更加接近现实世界场景。100 位计算机专家对 DeeperForensics-1.0 中包含的视频子集质量进行排名时，报告指出与其他流行的 Deepfake 检测语料库相比，DeeperForensics-1.0 在规模上的真实性均领先。研究人员称 DeeperForensics-1.0 是同类产品中最大的，拥有 60000 多个视频，其中包含大约 1760 万帧。

亚马逊 AWS 推出新的基于 mxnet 的开源库 AutoGluon，这是一个新的开源库，开发人员可以使用该库构建包含图像、文本或表格数据集的机器学习应用程序。只需三行代码就可以自动生成高性能模型，让调参、神经架构搜索等过程实现自动化，无需研究人员人工决策，大大降低了机器学习模型的使用门槛。

Flyte 是一款由美国网约车公司 Lyft 开源的自家的云本地机器学习和数据处理平台。Flyte 是一个结构化编程和分布式处理平台，用于高度并发、可伸缩和可维护的工作流。

Uber 开源的 Manifold 是一种与模型无关的视觉工具，它可以显示特征分布的差异（即所观察到的现象的可测量属性）。Manifold 的性能比较视图可比较模型和数据子集的预测性能。它也是米开朗基罗机器学习平台的一部分，该平台已帮助各种产品团队分析了无数的 AI 模型。

NNI (Neural Network Intelligence) 是一个轻量但强大的工具包，帮助用户自动进行特征工程、神经网络架构搜索、超参调优以及模型压缩。

GPipe 是一个分布式机器学习库，使用同步随机梯度下降和流水线并行技术进行训练，适用于任何由多个序列层组成的 DNN。重要的是，GPipe 让研究人员无需调整超参数，即可轻松部署更多加速器，从而训练更大的模型并扩展性能。核心 GPipe 库是在 Lingvo框架 下开源的。

PyText 是一个基于 PyTorch 构建的 NLP 建模（基于深度学习）框架，核心功能可以支持文本分类、序列标注等神经网络模型。PyText 可以简化工作流程，加速试验，同时还能促进大规模部署。

该款Reformer Transformer架构改变了NLP的“版图”。它催生了大量的NLP框架，例如BERT、XLNet和 GPT-2等。但是我们过去所了解的Transformer框架的规模都是巨大的，成本也非常高，让很多想要学习和实现它们的人望尘莫及。

GitHub上包含了Reformer的PyTorch实现。该项目的作者提供了一个简单但有效的示例并开放了整个代码，用户可以根据需求搭建自己的模型。

可按照下列指令将Reformer安装在机器上：

如果您正在处理一个带有混合数据类型（int、float、datetime、str等）的机器学习项目，那么您应该尝试使用PandaPy而不是Pandas。对于这些数据类型，它比Pandas少消耗近三分之一的内存。

AVA 阿里巴巴智能可视分析框架

AVA 由蚂蚁金服 AntV & DeepInsight、新零售技术事业群 FBI、盒马 Kanaries 等阿里巴巴集团内多个核心数可视化技术和产品团队联合共建。

AVA是为了更简便的可视分析而生的技术框架。 其名称中的第一个 A 具有多重涵义：它说明了这是一个出自阿里巴巴集团（Alibaba）技术框架，其目标是成为一个自动化（Automated）、智能驱动（AI driven）、支持增强分析（Augmented）的可视分析解决方案。 演示案例：

fast-neptune是一个能帮你快速记录启动实验时所需的所有信息的库，可在Jupyter笔记本上运行。可再现性已经成为了机器学习中的关键一环，对于实验研究和现实应用都至关重要。我们希望在现实应用中得到可靠的结果，跟踪每个测试参数的设置及其结果。

fast-neptune在pypi上可用，所以只需简单运行下列指令：

ergo是从拉丁语“我思故我在 Cogito ergo sum”中而来，这是一款能让 Keras 机器学习更加简单的命令行工具。它可以：

• 用最少数量的代码在数秒内构建新项目；
• 编码样本、导入和优化 CSV 数据集并且用这些来训练模型；
• 在训练中可视化模型结构、损失和精准函数；
• 借助差分推理决定每个输入特征如何影响精准度；
• 从服务器导出一个简单的 REST API 来使用模型。

这是华为诺亚方舟实验室自研的预训练语言模型，在一些 NLP 任务上取得了 SOTA 的表现。这一模型基于 BERT，可以在普通的 GPU 集群上进行训练，同时融合了 英伟达 和谷歌代码的早期版本。哪吒模型已有四种中文的预训练模型，分别是 base、large 和对应的 mask 和全词 mask 类型。

TinyBERT同样是由华为诺亚方舟实验室开源的预训练语言模型，这是一个通过蒸馏方法获得的 BERT 模型。相比原版的 BERT-base，TinyBERT 比它小了 7.5 倍，推理速度则快了 9.4 倍。无论是在预训练阶段还是特定任务学习阶段，TinyBERT 的性能都更好。

Metaflow 是 Netflix 机器学习基础架构的关键部件，主要用于加速数据科学工作流的构建和部署，Netflix 希望通过开源 Metaflow 简化机器学习项目从原型阶段到生产阶段的过程，进而提高数据科学家的工作效率。在过去两年中，Metaflow 已在 Netflix 内部用于构建和管理从自然语言处理到运营研究的数百个数据科学项目。

ZEN 是由创新工场 AI 工程院和中国香港科技大学联合研究的一款基于 BERT 的中文预训练模型。在中文任务中，ZEN 不仅性能优于 BERT，也比之前中文预训练模型更好。ZEN 对高概率成词的 n-gram 添加了独有的编码和向量表示，此模型可以提供更强的文本的编码能力和理解能力。

T5 是谷歌研发的一款文本到文本转换框架，基于 Transformer。该框架在多个 benchmarks 上的总结、问题回答、文本归类任务表现突出。开发团队已经在 GitHub 上开源了 T5 相关数据集、预训练模型以及所有代码。T5 为文本到文本任务的模型训练和微调提供了非常实用的模块，开发者可以将它用于未来的模型开发工作中。

这是一个超级轻量级的人脸检测模型，也是非常实用的计算机视觉应用，它的模型大小仅有 1MB，堪称现象级的开源发布。

vid2vid 能够将输入的视频语义标签转换为非常逼真的视频输出，比如可以输入姿势、谈话内容，生成一套完整动作的视频。

腾讯分布式消息中间件TubeMQ

TubeMQ是腾讯开源的分布式消息中间件系统，专注服务大数据场景下海量数据的高性能存储和传输。相比Kafka依赖于Zookeeper完成元数据的管理和实现HA保障不同，Tube MQ系统采用的是自管理的元数据仲裁机制方式进行，Master节点通过采用内嵌数据库BDB完成集群内元数据的存储、更新以及HA热切功能，负责Tube MQ集群的运行管控和配置管理操作，对外提供接口等；通过Master节点，Tube MQ集群里的Broker配置设置、变更及查询实现了完整的自动化闭环管理，减轻了系统维护的复杂度。

SandDance 是微软研究院推出的以 Web 为基础的数据视觉化应用，并且提供了触控式的界面，实现使用者和3D信息图表进行互动，更加特别的是可以以不同的角度不同的方式呈现分析结果，使用户可以通过可视化的方式更加直观的接受数据信息。

神经分类器的设计是为了快速实现分层多标签分类任务的神经模型，这在现实场景中更具有挑战性和普遍性。一个突出的特点是神经分类器目前提供了多种文本编码器，如FastText、TextCNN、TextRNN、RCNN、VDCNN、DPCNN、DRNN、AttentiveConvNet、Transformer encoder等。它还支持其他文本分类场景，包括二进制类和多类分类。

这是一个免费的Python库，使用Pyforest可在一行代码中导入所有python数据科学库。Pyforest目前可导入包括pandas、numpy、matplotlib等等众多的数据科学库。 Pyforest的使用方式也非常简单，只要使用pip install pyforest在您的计算机上安装库，就可以使用了。您可以在一行代码中导入所有流行的用于数据科学的python库：

水工建筑物复习题目及答案

1.1何为水利工程？何为水工建筑物？

答：水利工程：对自然界的地表水和地下水进行控制和调配，以达到除害兴利的目的而修建的工程。如拦河坝，电站，污水处理，港口码头，航道整治等工程。

水工建筑物：用来控制和调配江河湖海等水流而修建的建筑物。

1.2水利工程按承担的任务和对水的作用是如何分类的？

答：按工程承担的任务分为：防洪工程、农田水利工程、水力发电工程、供排水工程、港航工程、环境水利工程、综合利用水利工程

按工程对水的作用分为：蓄水工程、排水工程、取水工程、输水工程、提水工程、水质净化及污水处理工程

1.3水工建筑物主要按什么分类？并简述其分类。

答：主要是按对水的作用分类。主要分为：

⑴挡水建筑物：坝、闸和堤防等

⑵泄水建筑物：溢洪道、泄洪洞等

⑶输水建筑物：输水洞、引水管、渠道、渡槽

⑷取水建筑物：输水建筑物的首部建筑物：进水闸、泵站

⑸专门建筑物：电厂、船闸、升船机、鱼道、筏道

⑹整治建筑物：用来整治河道、改善河道的水流条件，如丁坝、顺坝、导流堤等。

2.1绘制水利工程建设系统，并指出其中的关键环节。

答：关键环节：规划和设计工作。

2.2水利枢纽分等的依据是什么？共分为几等？

答：依据：规模、效益、重要性；共分五等。

2.3水工建筑物分级的依据是什么？共分为几级？

答：依据：工程等别、作用、重要性；共分五级。

2.4水工建筑物承受的主要荷载有哪些？并掌握自重、静水压力、扬压力的计算方法。答：主要荷在载有自重、水压力（包含静水压力、动水压力、水重等）、波浪压力、泥沙压力、扬压力等。计算方法见教材。

2.5简述水工建筑物作用效应的分析方法。

答：分析方法主要有：⑴物理模型试验法，含水力学模型试验和结构模型试验。

⑵数学模型模拟法，含解析法、差分法和有限元法

2.6水工建筑物工作状况有哪三种？作用效应有哪三种？效应组合有哪三种？

答：工作状况：①持久状况，②短暂状况，③偶然状况。

作用效应：①永久作用，②可变作用，③偶然作用。

作用效应组合：①基本组合，②施工、检修组合，③特殊组合。

2.7建筑物设计安全储备的表达形式有哪两类？并详述极限状态设计的概念和类型？

答：设计安全储备的表达形式有单一安全系数法和分项系数极限状态设计法两类。

极限状态是指当整个结构或结构的一部分超过某一特定状态，结构就不能满足设计规定的某

　　在选购智能锁的时候，有时会被繁杂的广告语和功能介绍砸晕。毕竟智能锁有着智能的特点，虽然功能很多，但是有时候并不会知道智能锁的这些功能有什么特点，也不知道能和谁去对比，今天在这里为大家总结了皇家金盾和哪个好，下面来看看它们各自的特点吧，可以对大家选购合适智能锁的时候有帮助。

皇家金盾和小米智能锁哪个好

　　个人偏向于小米，比如小米有强大的智能家居生态，其智能锁产品可与其他智能家居产品联动，给用户带来给多样化的场景，更便捷、更智能的使用体验。而且价格也有优势。但皇家金盾的也不错，下面列出它们的各自特点，大家可以根据自己的需求选购哦！

　　皇家在品质这一块做的是非常好的，深圳市皇家金盾智能科技有限公司是一家综合数字、电子、RFID、网络、通讯、生物识别、云计算等高新技术，正规从事高端智能锁研发、生产、销售和技术服务为一体的国家高新企业及深圳市高新企业。

　　十年潜心专注智能锁行业，拥有近二十项包含发明专利、实用新型专利、外观设计专利、软件著作权等专利。并获得“重合同守信用”“高科技自主创新产品”“中国建筑工程重点推荐产品”“国家质量检验标准合格产品”“中国3.15消费者可信赖产品”“智能锁行业十大品牌"“AAA级信用等级”“中国赫赫有名品牌”等专业资质。

　　不管什么锁，安全和坚固耐用始终是第一位。皇家金盾所有型号智能锁都采用C级锁芯（目前安全等级最高的锁芯），20年超耐用锁体，理论寿命可达20年。

　　告别传统繁琐的开门方式，采用最新的指纹识别技术，一握即开，推门即入，还可在手机APP远程开门。皇家金盾R3支持人脸识别，开门只需刷脸，实现无接触式开锁，智能化程度进一步提高。

　　C级锁芯加持，合金锁体，防撬防暴拆。智能防盗设计，防黑盒电磁干扰，遇到异常开锁会报警并APP推送到房主。

　　皇家金盾智能锁能匹配99%主流门开孔尺寸，安装效率高，使用体验好。

　　皇家金盾智能锁智能安全，在经过365天的日夜研发，数十种方案的修改更选，测试十几种材质，在时间和技艺的彼此成全中造就一把好锁。通过这把智能锁，给每个家庭带去更安全、更便捷的开门体验。

　　皇家金盾智能锁以别具一格的流线，将未来科技与生活融合在一起；活体指纹隐于把手，开门合二为一，操作手感上乘；瑞典进口FPC识别技术，360°指纹自触采集，温度感应、活体识别，拒绝复制假指纹；随着指纹的触摸点亮，光线由暗变亮，像呼吸一样有节奏，在指纹边缘形成光圈。

　　皇家金盾智能锁服务至上，皇家金盾拥有九大服务体系，确保每个客户购锁无后顾之忧。24小时全天候电话在线服务，免费上门安装，十年质保，全国联保。

　　一直以来，皇家金盾践行“服务至优”的核心价值观，不断优化服务理念，切实开展售前、售后服务，为用户提供专业、专心、专人的专属服务，为每个家庭提供坚实的售后服务保障。

　　小米智能门锁怎么样，我们要从多个角度多方面的去了解，这样才能知道小米智能门锁到底怎么样好不好。众所周知，智能锁行业虽然发展已有几十年，但实际上在国内的普及度并不高，用户对智能锁并没有品牌认知度，而小米的加入让更多的米粉认识到，原来门锁也可以实现智能化。小米智能锁的出现，便以“国民好锁”自居，更重要的是小米智能锁延续了小米手机高性价比的路线。因此，在智能锁行业一篇火热的背景之下，小米顺势进军智能锁产品，并以打造“国民门锁”为目标，将智能锁价格从两千元上下拉低至千元左右。

　　小米米家智能门锁为全身黑色设计，正面为上方密码区+下方实体隐藏式锁孔设计。

　　小米米家智能门锁采用真插芯C级智能锁芯。采用电磁干扰防护设计。C级锁芯内还配备钥匙插入检测传感器，检测异物插入实时报警。配备面板防撬检测传感器，检测暴力破坏实时报警；搭载锁舌传感器监测，门锁开关状态实时提醒；指纹模组与门锁一-绑定；防猫眼开锁；防儿童误反锁功能。

　　小米米家智能门锁采用一体化指纹识别设计和来自瑞典的Precise Biometrics公司定制的PB指纹识别算法，椭圆形凹槽指纹识别，官方称指纹识别率达98.7%，采用蓝宝石材质指纹识别区域盖板，莫氏硬度达到9。

　　通过小米米家APP，能与其他小米智能设备配合可以实现回家自动开灯，暂停摄像头监控；开启空调、空气净化器；离家自动关灯，恢复监控等智能家居联动。

　　小米米家智能门锁使用8节AA电池（5号电池）供电，标准状态续航时间18个月，带有低电量提醒。配备了Micro-USB口，可用移动电源紧急供电。

皇家金盾智能锁排名哪一款好些

　　开启功能：指纹识别，密码识别，感应卡，传统钥匙，远程APP（选配），组合开锁；

　　安全功能：反锁功能/防窥视功能/键盘锁死功能/国际防盗锁体

　　报警提示：低压报警/防拆报警

　　显屏管理：用户设置/系统设置/记录查询

　　主要功能配置：钥匙开门，指纹开门，感应门卡开门，密码开门

　　S8-DM全自动3D人脸+猫眼锁

　　最大的亮点在于采用了3D人脸识别技术，开启无触式智能生活。

　　作为3D双目人脸识别+猫眼锁中的精品，S8-DM延续皇家金盾外观超跑基因，尊贵奢华，3D双目技术通过毫米级精度扫描骨骼及细微面部特征，上万个识别点获取面部三维立体信息，实现真实3D建模，获取的3D面部特征具有排他性，更高精度、更高密度、更高防伪能力。同时超感传感器，使其能更远距离智能唤醒人脸识别功能、识别更灵敏。

　　S7—DM全自动3D人脸识别+大屏可视猫眼锁

　　S7系列传承了皇家金盾人脸锁一贯的优异配置，虚实联防——创新三防分立设计，采集系统在前面板，识别系统在后面板，控制系统在锁体内部，防小黑盒防暴拆，让小偷没法偷，实时监控、留存证据，让小偷不敢偷；超C级锁芯，防技术开启时间超270分钟；关门自动上锁，杜绝忘锁、漏锁，特别方便老人小孩使用。

　　以及皇家金盾S20、S30、F60DM、S7-DM等一系列明星爆款产品

　　外观高端大气，很上档次，毕竟一扇门是整个家的“门面”，隔着屏幕都能感受到锁的独特质感。

　　全自动锁防爆防破性能升级，不容易被撬开，一家人的安全更有保障。

　　特别是老人和小孩的指纹识别率高达11.98%，干湿指纹识别率高达9.5%，减少等待时间。在高时间成本的现代，开锁速度真的太重要了。而且这款锁还有人脸解锁功能，就算在极黑环境下也能正常解锁，对于老人指纹退化、小孩指纹浅的问题，人脸解锁完全能够解决。

　　小米智能门锁pro

　　猫眼，门铃，门锁三合一，可以远程视频，对讲。

　　同时支持米家，苹果homekit，还支持Siri语音控制开门。

　　安全性能更好：除了防猫眼，小黑盒虚位密码外，带胁迫指纹。

　　小米全自动智能门锁

　　同时支持，米家，苹果homekit智能家居生态，还支持Siri语音控制开门。

　　自带电子门铃，可以搭配小爱音箱使用。

　　还有胁迫指纹，更安全。

　　NFC开锁，更方便

　　同时支持，米家，苹果homekit智能家居生态，还支持Siri语音控制开门。

　　自带电子门铃，可以搭配小爱音箱使用。

　　一千元以下，性价比是真的超级高。

　　这是小米系智能门锁首选的入门好产品，该有的功能都有。

　　深度的和小米系的产品绑定，支持手机、手环NFC开锁，支持和米家产品联动，是打造小米米家智能家居的首选产品。

　　智能锁选购的要点有哪些

　　1、指纹识别技术：半导体 vs 光学识别

　　光学技术采集指纹是历史最久远的技术，大多数公司上班打卡机使用的就是这个技术，它寿命长、成本低，但是精度不足，功耗也很大。

　　现在最流行的是半导体识别指纹技术，识别活体指纹，安全性高，也就是说半导体指纹头可穿透皮肤表发层，所以网上盛传的硅胶模拟指纹在这里基本上起不了什么作用，识别活体指纹锁的好处在于指纹基本上不能被复制或者仿制。

　　2、开锁方式：是否支持 NFC？

　　一般常见的开锁方式有：指纹、密码、绩效钥匙、面部识别、NFC。

　　这其中有 NFC 功能对老人和小孩最友好的，直接带上 NFC 卡片，往门锁上一靠就能刷卡自动开锁。

　　有一些还支持和自己或者合作品牌的手机、手环的 NFC配合，用来刷卡，超级方便。

　　3、锁体：标准锁体 VS 霸王锁体

　　标准锁体：也被叫做6068锁体，指的是方杆孔中心点到锁芯孔中心点长度为68mm，锁芯孔中心点到锁体侧边长度为60mm。

　　霸王锁体：霸王锁比标准锁体多了两个反锁舌，体积也大很多，安全性相对更高一些。

　　目前市面大多数智能门锁默认使用标准锁体，部分产品支持改造成霸王锁，会有一定的改造费，一般是在150~200元左右，切记一定提前和客服沟通好。

　　4、锁芯安全等级：A、B、C

　　我国的把门锁安全等级划分为：A级、B级、超B级 （又称C级），安全级别是越来越高，目前大多数智能锁都采用了C级锁芯。

　　天地钩就是在门的上沿和下沿，增加两组或者更多组的锁舌，让原本只能靠锁体锁住的门，增加多锁点，能极大的提高被撬门、暴力破门的难度。

　　如果你家的门是带有天地钩的，那就需要选择支持天地钩的智能锁了，不然这个功能就只能废弃了。

　　市面上大部分智能锁以干电池供电为主，一般是6-8节5号电池，续航长达1~2年。少部分高端的智能锁用锂电池供电的，还有一些是双电芯供电。

　　最好要买有低电量提示的，还有应急充电接口，可以临时用移动电源供电，防止没电打不开门的情况出现。

　　一款优秀的智能锁的“黑科技”应该是提高居家的安全性。智能锁的安防系统，是传统门锁不可比拟的。

　　常见的安防功能有虚位密码、电子反锁、胁迫指纹、密码试错报警、访客记录、视频监控、撬门报警、高温报警、门虚掩报警等等。

　　最后，希望以上总结的皇家金盾和小米智能锁哪个好等方面的介绍，能够对你们有所帮助！总之，看到它们各自的特点优势简直刷新了我对智能锁的认知，原来现在的智能锁竟然可以安全成这样？功能这么强大！一个家，一份责任，更需要最贴心的守护，在偌大的城市，智能锁可以给整个家带来无限安心与守护。