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...
回答:非常感谢您的悟空提问!iPhone手机的文件存储一般是通过两种方式进行存储,手机自身【硬盘存储】和系统【云存储】。我们可以通过这两种存储方式,保存您需要存储的其它图片和视频。一.手机硬盘存储,开始清理APP中的文件和数据iPhone手机手机清理文件的步骤如下:1.打开手机桌面的【设置】应用;2.在设置界面中找到通用选项;3.打开通用界面,找到相应APP进行数据和文件的清理。二. 云备份iCloud...
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...
...黑白图片的效果好。 pytesseract pytesseract是Tesseract关于Python的接口,可以使用pip install pytesseract安装。安装完后,就可以使用Python调用Tesseract了,不过,你还需要一个Python的图片处理模块,可以安装pillow. 输入以下代码,可...
文章简介 在网上看到python做图像识别的相关文章后,真心感觉python的功能实在太强大,因此将这些文章总结一下,建立一下自己的知识体系。当然了,图像识别这个话题作为计算机科学的一个分支,不可能就在本文简单几句...
在上一篇博客Python图像处理之图片文字识别(OCR)中我们介绍了在Python中如何利用Tesseract软件来识别图片中的英文与中文,本文将具体介绍如何在Python中利用Tesseract软件来识别验证码(数字加字母)。 我们在网上浏...
...讲述如何利用openCV定位人脸。 上一篇文章的地址: 利用python进行识别相似图片(一) 安装openCV opencv官网 在进行下一步操作时,我们需要安装openCV,本来安装openCV的步骤跟平常安装其他模块一样,而然由于python的历史原因(用过...
...这个训练集来训练一个人脸识别器了。当然,是用OpenCV Python。 准备 首先,我们在(前一篇文章的)同目录下创建一个叫Python文件,名为trainner.py,用于编写数据集生成脚本。同目录下,创建一个文件夹,名为trainner,用于存放...
...某个阶段帮助过我,在此一并 感谢所有作者。 平时写 Python 相关博客比较多,所以收藏夹以 Python 内容为主~ Python 语言基础 Python PEP8 编码规范中文版解决 Scrapy 性能问题——案例三(下载器中的垃圾)Scrapy 研究探索(七...
...是识别,准确率就有点玄学了。 1 环境说明 Win10 系统下 Python3,编译器是 Pycharm,需要安装 nonude 这个库。 Pycharm 安装第三方库的方法。 2 代码 2.1 识别少量图片 先导入 nonude 这个库(我也很奇怪为什么 import 的是 nude) import nud...
1.手写数字识别是python图像处理的基础,首先需要安装pillow,我们需要以管理员身份打开Windows命令行并输入pip install pillow,如果提示pip需要更新,我们输入python -m pip install --upgrade pip先更新pip,这时再安装pillow就没问题了。 2....
opencv+mtcnn+facenet+python+tensorflow 实现实时人脸识别(2018.9.26更新) 新增测试方法直接使用emb特征进行计算对比 此次更新主要想法 上一个版本是使用knn对准备好的若干张照片进行训练,首先准确率不是很高(还没细究问题...
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...