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: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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...，把二维数据降为用1维来表示，当然，PCA通常是应用在高维数据集上。 PCA解决什么问题 假设我们有10张100 × 100像素的灰度人脸图，我们目标是要计算这10张图的主成分来作为人脸特征，这样就可以基于这个‘特征脸’进行人脸...
...以在分类器被用作特征去执行分类。然而，更复杂的，更高维的和更繁杂的真实世界的时间序列数据不能被分析的方程式描述，用方程的参数去解决，因为动力学要么太复杂或未知和传统的浅方法，只含有一个小非线性操作的数...
...设）可以归结为：1. 流形分布定律：自然界中同一类别的高维数据，往往集中在某个低维流形附近。2. 聚类分布定律：这一类别中不同的子类对应着流形上的不同概率分布，这些分布之间的距离大到足够将这些子类区分。图1. 流...
...法，它通过少则近几层多则上百层人工神经网络不断地对高维的输入数据块进行抽象与理解并最终做出「智能」的决策。单凭深度学习技术可能仍然难以完成全知全能的「强」人工智能，但它却是完成任何特定「弱」智能任务的...
...Matthew Turk和Alex Pentland用于人脸分类。这些特征向量是从高维矢量空间的人脸图像的协方差矩阵计算而来，而该方法被认为是第一种有效的人脸识别方法。Fisher脸法由Ronald Fisher发明，其所基于的LDA理论和特征脸里用到的PCA有相似...
...多年仍没有进展的问题。它已经被证明，它能够擅长发现高维数据中的复杂结构，因此它能够被应用于科学、商业和政府等领域。除了在图像识别、语音识别等领域打破了纪录，它还在另外的领域击败了其他机器学习技术，包括...
...巧妙的方式将原空间线性不可分的问题，通过Kernel映射成高维空间的线性可分问题，成功解决了非线性分类的问题，且分类效果非常好。至此也更加终结了NN时代。 2001年，随机森林被提出，这是集成方法的另一代表，该方法的...
...巧妙的方式将原空间线性不可分的问题，通过Kernel映射成高维空间的线性可分问题，成功解决了非线性分类的问题，且分类效果非常好。至此也更加终结了NN时代。 2001年，随机森林被提出，这是集成方法的另一代表，该方法的...
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
付永刚
ernest
Eric
