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
|
1148人阅读
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
|
934人阅读
回答:对不起，寡人已经不会任何的计算机语言了，大学学的C语言和喂鸡百死客语言早就还给老师了，sql语句都不知道是何方神圣语言了。更不会用计算机语言去查询一个数字的倍数了。请原谅哥哥不学无术好吗？
jayce
|
1016人阅读
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
|
1992人阅读
回答:数字孪生跟工业4.0、AI人工智能、大数据这些都没有特别强的直接联系。数字孪生其实是物理世界到网络世界的一个映射，必须是信息化发展到相当高级阶段才能做到的！数字孪生机器估计数字化程度高的机器能实现！但是数字孪生工厂和数字孪生城市，目前来看是遥遥无期！从最根本的概念上来说，数字孪生就是通过某种软件界面将已经被数字化，真实在运行的物体的实际情况在数字体上复现。我们提炼下关键词：真实运行中的物体，数字化...
helloworldcodin
|
730人阅读
什么是卷积神经网络，它为何重要？卷积神经网络（也称作 ConvNets 或 CNN）是神经网络的一种，它在图像识别和分类等领域已被证明非常有效。 卷积神经网络除了为机器人和自动驾驶汽车的视觉助力之外，还可以成功识别人脸...
背景目前的神经网络中，每一层的神经元都做的是类似的事情，比如一个卷积层内的每个神经元都做的是一样的卷积操作。而Hinton坚信，不同的神经元完全可以关注不同的实体或者属性，比如在一开始就有不同的神经元关注不...
...习意味着什么？答案是用人脸图片的样本集来训练深度神经网络，我们可以得到人脸图像流形的参数化映射（编码）和局部参数表示（解码）。编码、解码器图4. 自动编码解码器。一旦我们掌握了流形在手，我们可以完成很多...
...字从识别区域中分割出来。 第二步，数字识别，用卷积神经网络或者模板匹配识别每一位图像中的数字类别。 第三步，数字拼接，根据图像分割的位置，将识别的数字拼接起来。 图3 图像各个区域示意图 3. AI设计 3.1 网络结构 ...
...」就是这样一种方法，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...
...定位监督训练二值单元隐藏单元计算虚拟目标较早的卷积神经网络（U Toronto）[LeCun 88,89]用反向传播训练320个例子有步长的卷积没有分离的池化层第一个真正意义的深度卷积网络在贝尔实验室诞生 [LeCun et al 89]用反向传播训练数据...
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
