回答:人脸识别系统是计算机科学的最新应用，它利用计算机技术和生物统计技术，在各种背景下识别出人脸，更进一步可以实施跟踪，它基于人的脸部特征，属于生物识别技术。人脸识别的过程可以分成人脸检测，人脸跟踪和人脸比对三个过程。人脸检测是在动态背景或者复杂背景下将人的面部找到，并从背景中分离出来。找到人脸，有数种方法可以实施。1.设计人脸的标准模板，然后系统将采集到的图像和标准人脸模板进行对比，从匹配程度上判断是...
BicycleWarrior
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回答:目前阶段大数据技术及体系已经逐渐趋于成熟，不再是以概念贯穿的模式，大数据越来越多的被使用，伴随互联网化的发展更多的企业信息化已经由IT时代转变为DT时代，以数据为核心，用数据进行决策，基于数据驱动企业的创新与发展，相信在将来大数据也会有更广泛的应用空间，对于大数据的理解主要分为以下几个层面。1.数据来源：对于大数据时代而言更多强调基于业务数据的沉淀，在一定规模的数据上进行进一步的分析、处理、转换，...
arashicage
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回答:在大数据领域大概有四个大的工作方向，除了大数据平台应用及开发、大数据分析与应用和大数据平台集成与运维之外，还有大数据平台架构与研发，除了以上四个大的工作方向之外，还有一个工作方向是大数据技术推广和培训，这部分工作目前也有不少人在从事。大数据平台架构与研发主要的工作内容是研发底层的大数据平台，这部分工作的难度较高，从事这部分工作的研发级岗位也并不多。现在不少技术研发团队都以Hadoop、Spark平...
zhangxiangliang
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回答:近几年，大数据的概念逐渐深入人心，大数据的趋势越来越火爆。但是，大数据到底是个啥？怎么样才能玩好大数据呢？大数据的基本含义就是海量数据，麦肯锡全球研究所给出的定义是：一种规模大到在获取、存储、管理、分析方面大大超出了传统数据库软件工具能力范围的数据集合，具有海量的数据规模、快速的数据流转、多样的数据类型和价值密度低四大特征。数字经济的要素之一就是大数据资源，现在大家聊得最多的大数据是基于已经存在的...
khlbat
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...术进行了深入的探讨。 常越峰 《浅谈AI工具链》 个推大数据研发高级主管AI在生产环境落地的整个过程中，通常会遇到三个挑战： 第一，业务场景复杂。简单的一个算法也许只能优化某个环节，但整个业务场景的优化可能需要...
...术进行了深入的探讨。 常越峰 《浅谈AI工具链》 个推大数据研发高级主管 AI在生产环境落地的整个过程中，通常会遇到三个挑战： 第一，业务场景复杂。简单的一个算法也许只能优化某个环节，但整个业务场景的优化可能需...
...多技巧以及创新的想法，最终的在lfw（一个很有名的人脸数据库）准确率达到99%+++，在文章的后面我会尽可能的解读其论文和代码中的有意思的想法 tensorflow应该很熟悉了（不然你是怎么搜到我的这篇文章的？） 学习深度学习的...
...交网络大平台，专注于图像处理、模式识别、机器学习、数据挖掘、深度学习、音频语音分析等领域开展技术研发和业务落地。序言——「弱弱」的人工智能说到人工智能（Artificial Intelligence, AI）人们总是很容易和全知、全能这...
...脸识别也是获益最为典型的应用之一。那个时候，不管是数据还是算法，人脸识别都已经准备好了，可以随时起飞。 最近的两三年，人脸识别主要是在做用户习惯的培养，毕竟还是有很多人不太能够接受，但这个现状正在...
...作。之前主要由保安人工测温，并记录在纸上，每日上交数据并扫描归档，工作重复且繁重、效率低下。另一方面，中烟机械也一直被员工考勤的管理问题所困扰，主要是因为原有的考勤系统和设备老旧，加上长期以来缺乏系统...
ChatGPT和Sora等AI大模型应用，将AI大模型和算力需求的热度不断带上新的台阶。哪里可以获得...
大模型的训练用4090是不合适的，但推理（inference/serving）用4090不能说合适，...
图示为GPU性能排行榜，我们可以看到所有GPU的原始相关性能图表。同时根据训练、推理能力由高到低做了...
Binguner
Eric
