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:这里介绍Linux环境下5种识别相同内容文件的方法，分别是diff，cksum，find，fslint和fdupes，感兴趣的朋友可以自己尝试一下，都非常简单：diff这应该是最简单的比较2个文件内容是否相同的方法，如果相同则不输出任何信息，如果不同则会输出不同信息，使用的话，直接输入命令dfii 文件1 文件2就行，如下，缺点是只能比较2个文件，而且必须人为指定才行：cksum这个命令主要是计算...
roland_reed
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回答:2019年8月9日ucloud开发者大会上，ucloud消费者业务CEO余承东正式宣布发布自有操作系统鸿蒙，内核为鸿蒙微内核，同时保留了Linux内核和LiteOS。未来将摆脱Linux内核和LiteOS，只有鸿蒙微内核。所以，ucloud的鸿蒙系统不是基于Linux开发的，也不是基于Android。是基于微内核的面向全场景的分布式操作系统。是可以兼容Android APP的跨平台操作系统。鸿蒙O...
tunny
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回答:想开发一款基于windows系统的桌面软件，用什么语言？其实大部分编程语言都行，不管是c++，还是c#，都支持桌面GUI开发，各种框架/库层出不穷，当然，还有一些比较经典的开发工具，delphi、powerbuilder等，下面我分别简单介绍一下：c++ GUI开发说起c++做GUI开发，还是windows平台，许多朋友一定想到的是mfc，一个非常经典的开发框架，也是微软早期一直推崇的，只需拖拽控...
CarlBenjamin
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...和问题的工具，那么遇到复杂问题该如何做呢？二.人工神经网络 人工神经网络（Artificial Neural Networks，简写为ANNs）也简称为神经网络（NNs）或称作连接模型（Connection Model），它是一种模仿动物神经网络行为特征，进行分布式...
...和问题的工具，那么遇到复杂问题该如何做呢？二.人工神经网络 人工神经网络（Artificial Neural Networks，简写为ANNs）也简称为神经网络（NNs）或称作连接模型（Connection Model），它是一种模仿动物神经网络行为特征，进行分布式...
...度。 图3 3、双路CNN的识别方法 这个其实就是两个独立的神经网络了，最后再把两个模型的结果平均一下。上面一个就是普通的单帧的CNN，而且文章当中提到了，这个CNN是在ImageNet的数据上pre-train，然后在视频数据上对最后一层...
...特别之处. 深度学习包含两方面内容： 1.更好的训练深度神经网络。神经网络隐藏层超过两层就算深度神经网络，三层的NN的训练还好说，但是如果NN很多层数呢？那将会面临梯度弥散和梯度爆炸等问题。所以为了让训练的DNN取得...
...简介》，这本书中描述了感知器的两个重要问题： 单层神经网络不能解决不可线性分割的问题，典型例子：异或门； 当时的电脑完全没有能力承受神经网络的超大规模计算。 随后的十多年，人工智能转入第一次低潮，而Rosenbl...
导读：这是《神经网络和深度学习简史》第二部分，这一部分我们会了解BP算法发展之后一些取得迅猛发展的研究，稍后我们会看到深度学习的关键性基础。神经网络获得视觉随着训练多层神经网络的谜题被揭开，这个话题再一...
...个新的领域，其动机在于建立、模拟人脑进行分析学习的神经网络。它模仿人脑的机制来解释数据，例如图像，声音和文本。深度学习的概念源于人工神经网络的研究。深度学习通过组合低层特征形成更加抽象的高层表示属性类...
...个新的领域，其动机在于建立、模拟人脑进行分析学习的神经网络。它模仿人脑的机制来解释数据，例如图像，声音和文本。深度学习的概念源于人工神经网络的研究。深度学习通过组合低层特征形成更加抽象的高层表示属性类...
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...
Eric
马永翠
