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: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...
...符识别)引擎引入其地图中,进而可以识别街头的标志与商标。在该技术的发展过程中,谷歌还给出了新的 FSNS(French Street Name Signs),它包含了大量的复杂案例。为了识别标志,网络最多使用 4 张图片。特征通过 CNN 提取,在...
...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...
...记一个基本的问题:一个学习过的神经网络的权值是输入图像的衍生品吗?换句话说,当一个深度学习系统使用过你的数据之后,谁应该拥有什么?背景:深度学习计算机视觉秘诀现今最成功的机器学习技术之一是深度学习...
...模型来说则没有正确的输出。所以我们在寻求一个将星系图像赋予高概率的图像概率模型,同时所有可能图像的概率总和为一。神经网络在这个模型中指定一个条件概率。在概率模型中可以从一个多变量标准正态分布中得到一个...
...的出现,卷积神经网络(CNN)的性能已经优于传统的数字图像处理方法,如 SIFT 和 SURF。在计算机视觉领域,学者们开始将研究重点转移到 CNN,并相信 CNN 是这一领域的未来趋势。但是,人们对成效卓著的 CNN 背后的机理却缺乏...
...们迫切需要更好地理解这些模型容易受到攻击的方式。在图像识别领域,在图像中添加小的、往往不可察觉的干扰就可以欺骗一个典型的分类网络,使其将图像错误地分类。这种被干扰的图像被称为对抗样本( adversarial examples)...
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...