回答:前几年我做过一个钢厂众多监测设备的数据釆集系统，用户界面是浏览器。数据库是postgresql,后台中间件是python写。因为釆集数据是海量的，所以所有数据通过多线程或multiprocessing,数据在存入数据库时，也传递给一个python字典，里面存放最新的数据。远程网页自动刷新时，通过CGI和socket,对于authorized的session ID,就可以直接从后台内存里的这个字典获...
jonh_felix
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回答:软件项目本身会有很多分类。在IT传统项目/内部系统中，往往仍有很多项目采用复杂逻辑写入sql或存储过程的做法。当然并不代表这个做法是最佳的。还是先抛出结论。单单从技术角度讲，是绝不应该将复杂逻辑写入sql的。如果题主对原因不敢兴趣，看到这里就可以了。下面我会简单解释下这么做的一些原因。首先，先说说传统IT服务类项目。类似，电信，政企，银行，XXX管理系统，XXX运维系统。这类项目往往是国企，事业单...
levius
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回答:其实这两个是没有可比性的。首先Windows是混合内核，Linux是宏内核，二者的结构都不一样。而且Linux本身可以在内核里集成大量驱动，Windows内核文件，也就是那个ntoskrnl.exe很小。当然即使是ntoskrnl，这个代码规模也并不小，网上有泄露的WIN2K/NT4的源码，同时还有兼容Windows内核API的开源的ReactOS的源码，可以看到即使是Windows的内核，代码规...
URLOS
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...人脸的存在并确定其位置。在大多数的场合中由于场景较复杂，人脸的位置是预先不知道的，因而首先必须确定场景中是否存在人脸，如果存在人脸，再确定图像中人脸的位置。脸部毛发、化妆品、光照、噪声、面部倾斜和人脸...
...域都是深入且各不相通的，因而涉及范围极广。正是这种复杂属性，导致人们对人工智能的研究进程总是磕磕碰碰，反复地经历过分乐观的浪潮与极度悲观的寒冬。时至今日，想要完成全知、全能的强人工智能仍然只是一个长远...
...它是一种针对表示的学习。深度学习允许多个处理层组成复杂计算模型，从而自动获取数据的表示与多个抽象级别。这些方法大大推动了语音识别，视觉识别物体，物体检测，药物发现和基因组学等领域的发展。通过使用BP算法...
...给出了新的 FSNS（French Street Name Signs），它包含了大量的复杂案例。为了识别标志，网络最多使用 4 张图片。特征通过 CNN 提取，在空间注意力（考虑像素坐标）的帮助下缩放，最后结果被馈送至 LSTM。相同方法被用于识别广告牌...
...的设备与同步识别方法，增加了奶牛行为视频分析系统的复杂度和成本。然而奶牛视频中包含奶牛的个体信息，可直接对视频进行图像处理实现奶牛个体识别。识别方法介绍该方法采集奶牛直线行走时的侧视视频，用帧间差值法...
...l attacks）。在制造对抗样本方面已经有几种方法，它们在复杂性、计算成本和被攻击模型所需的访问级别等方面差异很大。一般来说，对抗攻击可以根据攻击模型的访问级别和对抗目标进行分类。白盒攻击（white-box attacks）可以...
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...
张春雷
Binguner
付永刚
