回答:在日常开发运维工作中，经常会遇到多台服务器上的数据同步问题，特别是集群部署时，如果不是自动化同步数据，全靠人工同步那工作量就会很大。Linux的文件同步工具 RsyncRsync是Linux系统下的一款数据备份工具，使用它可以增量备份，不光光支持本地复制还支持远程同步，功能十分强大。1、Rsync优点：Rsync在第一次同步时是全量同步，后面同步时只会传输修改过的文件；在传输过程中还可以进行压缩传...
wangtdgoodluck
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回答:在互联网企业中，多数项目可能都是按照两周一迭代的节奏去开发的，甚至不少项目都是日发布。发布项目看上去很简单，但项目一多、各种线上线下环境的配置还是很琐屑的，对于这类重复性工作是否可以自动化呢？这里就是我们要了解的Jenkins了。Jenkins是什么？Jenkins是当下被广泛使用的持续构建的可视化Web工具，它是用Java语言开发的，通过Jenkins可以将各类项目的编译、打包、分发、部署都变成...
incredible
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回答:pandas是python一个非常著名的数据处理库，内置了大量函数和类型，可以快速读取日常各种文件，包括txt，csv，excel，json，mysql等，为机器学习模型提供样本输入（包括数据预处理等），下面我简单介绍一下这个库的使用，以读取这5种类型文件为例：txt这里直接使用read_csv函数读取就行（早期版本中可以使用read_table函数），测试代码如下，非常简单，第一个参数为读取的t...
wushuiyong
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...包含图像处理、计算机视觉、自然语言处理、模式识别、机器学习和相关领域算法的函数库。十一、运动检测程序 QMotionQMotion 是一个采用 OpenCV 开发的运动检测程序，基于 QT。十二、图像特征提取 cvBlobcvBlob 是计算机视觉应用中...
...对视觉信号设计出来的 CNN 也能处理听觉信号，最终帮助机器倾听和更好地理解我们。 CNN 在某些程度上能迁移学习，掌握多种模式的共同特征。有一系列神经网络机器学习方法不只是「有深度的」。在这段时间，针对先进的语...
...陷。 在过去的几年里，已经有越来越多的例子表明 —— 机器可以被误导，看见或听见根本不存在的东西。如果出现「噪音」会干扰到人工智能的识别系统，就可能产生误觉。比如上面的场景，尽管停车标志在人眼中清晰可见，...
最近，Mapbox 的 Android 工程师 Antonio 使用计算机视觉和机器学习技术，为他的女儿 Violeta 重新制作了一台遥控车。接下来我们看看 Antonio 是如何实现是： 今年上半年的一天，我和女儿 Violeta 在玩着她爷爷奶奶送给她的遥控车。...
...游戏－－围棋等。 神经网络受到了由大脑结构的启发。机器视觉背后得深卷积神经网络的结构和大脑负责视觉得结构之间有着惊人的相似之处。其中的一个进化了数百万年，另一个是仅发展了短短几十年。但似乎都以同样的方...
...2015年ACL会议的论文可以看出，目前NLP最流行的方法还是机器学习尤其是深度学习，所以本文会从深度神经网络的角度分析目前NLP研究的热点和未来的发展方向。我们主要关注Word Embedding、RNN/LSTM/CNN等主流的深度神经网络在NLP中的...
...了解程序的编译、链接过程。关于程序是怎么从源代码到机器代码最后在电脑上运行起来和cmake的基本使用，请参考《程序的生前死后-Cmake-noob-in》-NeoZng这篇文章。 虽然IDE把工具链都集成在了一起，极大地方便了我们的使用，...
...给出了神经网络在计算机视觉产业的五大趋势。让嵌入式机器智能成为可能TensorFlow移动端和嵌入式应用团队负责人Pete Warden，介绍了如何使用TensorFlow框架开发不同的深度学习产品，还谈了谷歌为什么选择开源TensorFlow，以及让这...
...人工智能。许多曾经看起来不可能解决的问题都解决了，机器获得比人类更好的结果。图像分类可能就是最好的例子。 但深度学习仍然只是解决计算机视觉领域内问题的工具之一。它并不是解决该所有问题的万能药。在这篇文...
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...
李义
李昌杰
张红新
