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...
...单结构图如下：处理过程分为三步：网络摄像头实时拍摄图像学习模型检测和识别所拍摄图像的人脸如果识别结果是老板则切换屏幕所需要的技术实现只有三项：拍摄人脸图像识别人脸图像切换屏幕一步步完成之后整合就可以了...
...赛中，比如 ImageNet，其中你的任务是借助给定的数据解决图像识别等问题。正如下文所描述的每一个架构，其中每一个都与常见的模型有细微不同，在解决问题时这成了一种优势。这些架构同样属于「深度」模型的范畴，因此有...
...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...
迁移学习 迁移学习就是用别人已经训练好的模型，如：Inception Model，Resnet Model等，把它当做Pre-trained Model，帮助我们提取特征。常用方法是去除Pre-trained Model的最后一层，按照自己的需求重新更改，然后用训练集训练。因为Pre...
...于python语言，通信专业的孩子都懂的，经常用来绘制数学图像。tensorflow是一套机器学习框架，你可以详细的设计和定制你的学习模型和流程，当然你需要大量的专业知识和技能才能做到。keras是最适合我这种入门小白学习的，但...
...okedex）这都是一些受欢迎的精灵图。我们在已经准备好的图像数据集上，使用Keras库训练一个卷积神经网络（CNN）。 深度学习数据集 上图是来自我们的精灵图鉴深度学习数据集中的合成图样本。我的目标是使用Keras库和深度学...
...过归一化后和标签一起输入神经网络进行训练 由于这次图像识别训练直接用的图片，因此该程序实际上可以用来做很多事情（验证码识别，智能交通领域的机器视觉，行人和车辆识别），只需更换文件夹路径，指向新的数据集...
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
