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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...视觉库 VLFeat一个开源的计算机视觉库，实现了 SIFT,MSER, k-means, hierarchical k-means, agglomerative information bottleneck, quick shift等算法。由C语言编写,提供MATLAB接口，文档详细。支持跨平台。四十一、STAIR Vision LibrarySTAIR Vision Library (S...
...把相似的样本分成多个组（聚类）。具体的聚类算法包括K-means 算法、自组织映射、层次聚类等。这些方法能够根据数据的特征找到并整合具有同样特征的数据。 K-means 算法就是针对数据的分布来事先指定要把数据分成多少个块...
...将围绕一下几个方面进行介绍： 聚类问题应用场景介绍 K-Means算法介绍与实现 使用K-Means算法对公司客户价值进行自动划分案例实战 关联分析问题应用场景介绍 Apriori算法介绍 FP-Growth算法介绍 使用关联分析算法解决个性化推荐...
...征而言，重建输入可能不是理想的指标聚类学习它是用 k-means 聚类在多层中学习滤波器的一种技术。我们组把这项技术命名为：聚类学习（见论文：Clustering Learning for Robotic Vision）、聚类连接 (见论文：An Analysis of the Connections Betw...
...类型的判别模型，因此标签必不可少。若使用该数据集做k-means聚类，则不需要使用标签。将数据整合之后放入user.kerasdatasets文件夹以供调用。 也可以直接从keras建议的url直接下载：https://s3.amazonaws.com/img-... 其中训练数据集包含...
K-means算法简介 K-means是机器学习中一个比较常用的算法，属于无监督学习算法，其常被用于数据的聚类，只需为它指定簇的数量即可自动将数据聚合到多类中，相同簇中的数据相似度较高，不同簇中数据相似度较低。 K-menas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
