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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在图像识别的道路越走越远✌( •̀ ω •́ )y 1.解释一下 深夜脑子不是很清楚，大部分代码参考了github……此CNN图像识别神经网络的用途是之后用来评估NVIDIA-DGX服务器的性能，因此尽量扩大网络的训练时间。此服务器搭载了8...
...己动手，编写一个一劳永逸的办法，我们来看看他是怎么实现的吧~思路很直接：用网络摄像头自动识别在工位通道走过的人脸，如果确认是老板的话，就用一张写满了代码的截图覆盖到整个屏幕上。 整个工程中应用了Keras深度...
...的调查。本文包括深度学习领域的进展、keras 库中的代码实现以及论文链接。为保证文章简明，我只总结了计算机视觉领域的成功架构。什么是高级架构？相比于单一的传统机器学习算法，深度学习算法由多样化的模型组成；这...
...博地址https://laboo.top/2018/12/02/tfjs-face/#more 在传统编程中, 图像识别一直是一个难点, 虽然人能轻松做到, 但是用逻辑来描述这个过程, 并转换成程序是很难的。机器学习的出现让图像识别技术有了突破性的进展, 卷积神经网络的出...
...需重新编码模型。 Estimator 简化了在模型开发者之间共享实现的过程。 您可以使用高级直观代码开发先进的模型。简言之，采用 Estimator 创建模型通常比采用低阶 TensorFlow API 更简单。 Estimator 本身在 tf.layers 之上构建而成，可以...
...框架）都进行了更高层面的组合，让你用很少的代码就能实现很多功能。神经网络CNN是主要用于图像领域的计算框架，是一种计算模型，类似于基于Java或者PHP语言所使用的后端架构。实现的方式多种多样，这种架构比较适合图...
搞点有意思的？！！图像识别✌( •̀ ω •́ )y 在Keras环境下构建多层感知器模型，对数字图像进行精确识别。模型不消耗大量计算资源，使用了cpu版本的keras，以Tensorflow 作为backended，在ipython交互环境jupyter notebook中进行编写...
...将返回每个类别标签的预测概率值。 CNN + Keras训练脚本的实现 既然VGGNet小版本已经实现，现在我们使用Keras来训练卷积神经网络。 创建一个名为train.py的新文件，并插入以下代码，导入需要的软件包和库： 使用Agg matplotlib...
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
