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
|
1091人阅读
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
|
4193人阅读
回答:`execl()` 是一个 Linux 系统编程中的函数，用于执行一个可执行文件。它属于 `exec` 函数族，其他的函数包括 `execlp()`、`execvp()`、`execle()`、`execve()` 等。 `execl()` 函数原型如下： c #include extern char **environ; int execl(const char *path, const ...
gyl_coder
|
528人阅读
...然而奶牛视频中包含奶牛的个体信息，可直接对视频进行图像处理实现奶牛个体识别。识别方法介绍该方法采集奶牛直线行走时的侧视视频，用帧间差值法计算奶牛粗略轮廓，并对其二值图像进行分段跨度分析，定位奶牛躯干区...
...机视觉库。它由一系列 C 函数和少量 C++ 类构成，实现了图像处理和计算机视觉方面的很多通用算法。OpenCV 拥有包括 300 多个C函数的跨平台的中、高层 API。它不依赖于其它的外部库——尽管也可以使用某些外部库。OpenCV 对非商...
...是主要的识别库，主程序负责字模生成，其中包括了众多图像学的算法，如下图，简要的介绍下常见的方法。 1.色彩通道噪点处理 在清除背景和保留前景的tab中有保留和去除指定颜色的操作（包括HSV RGB 色彩域），以及指定色...
本文将详细解析深度神经网络识别图形图像的基本原理。针对卷积神经网络，本文将详细探讨网络 中每一层在图像识别中的原理和作用，例如卷积层(convolutional layer)，采样层(pooling layer)，全连接层(hidden layer)，输出层(softmax outpu...
...习模型。使用这个模型我们可以检测和定位的边界框坐标图像中包含的文本。下一步是把这些区域包含文本和实际识别和OCR文字使用OpenCV和Tesseract。 Tesseract 进行 OpenCV OCR 和文本识别 为了执行 OpenCV OCR 和文本识别任务，我们首先...
...内可以取得不错的训练效果。 _本方法的特点： 纯游戏图像作为输入 不使用游戏内部接口 可靠的强化学习方法 简单易行的并行训练 1. PPO简介 PPO（Proximal Policy Optimization）是OpenAI在2016年NIPS上提出的一个基于Actor-Critic框架的强...
...数据集的复杂结构。深层卷积网络（deep convolutional nets)为图像、视频和音频等数据处理上带来突破性进展，而递归网络（recurrent nets ）也给序列数据（诸如文本、语言）的处理带来曙光。机器学习为现代生活诸多方面带来巨大动...
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
