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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...ibrary©) SDK, 用OpenCV开发，用于人脸检测与跟踪。十、开放模式识别项目 OpenPRPattern Recognition project（开放模式识别项目），致力于开发出一套包含图像处理、计算机视觉、自然语言处理、模式识别、机器学习和相关领域算法的函...
...接，输出编码采用one-of-c方式，即每种奶牛个体作为一个模式。考虑到sigmoid函数有良好的非线性映射特性，故变换函数统一采用sigmoid函数。网络训练中学习率取为1，训练批大小为50，训练终止条件为代价函数值小于0.01。由于变...
... 人脸识别是近年来模式识别、图像处理、机器视觉、神经网络以及认知科学等领域研究的热点课题之一，被广泛应用于公共安全（罪犯识别等）、安全验证系统、信用卡验证、医学、档案管...
...化api.SetPageSegMode(tesseract.PSM_SINGLE_LINE) #设置为单行字符串模式api.SetVariable(tessedit_char_whitelist, whitelist) #设置白名单stringOCR = tesseract.ProcessPagesBuffer(mBuffer, len(mBuffer), api) 该方法的优点是：开发量...
...理自然数据，模型的学习能力受到很大的局限，构成一个模式识别或机器学习系统往往需要相当的专业知识来从原始数据 中（如图像的像素值）提取特征，并转换成一个适当的内部表示。而深度学习则具有自动提取特征的能力...
...化api.SetPageSegMode(tesseract.PSM_SINGLE_LINE) #设置为单行字符串模式api.SetVariable(tessedit_char_whitelist, whitelist) #设置白名单stringOCR = tesseract.ProcessPagesBuffer(mBuffer, len(mBuffer), api) 该方法的优点是：开发量...
...言处理领域，我们将深度学习技术应用于文本分析、语义匹配、搜索引擎的排序模型等；在计算机视觉领域，我们将其应用于文字识别、目标检测、图像分类、图像质量排序等。下面我们就以语义匹配、图像质量排序及文字识别...
...，首要框可以被预先定义，或者通过群集学习。适当的框匹配策略对于使训练收敛是至关重要的。6. 框匹配策略我们不能指望一个边界框回归量可以预测一个离它输入区域或首要框（更常见）太远的对象边界框。因此，我们需要...
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
