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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...给人类的机器学习 一、为什么机器学习重要 SciPyCon 2018 sklearn 教程 一、Python 机器学习简介 SciPyCon 2018 sklearn 教程 二、Python 中的科学计算工具 SciPyCon 2018 sklearn 教程 九、sklearn 估计器接口回顾 SciPyCon 2018 sklearn 教程 十五、估计器...
...素贝叶斯，线性分类器，树分类等等分类器技术工具： sklearn, nltk, scrapy数据集： sms spam dataset, e-mail spam dataset , youtube comments spam dataset展示方式： 网页页面参考指南：AdBlock, Adguard阅读指南： How To Build a Simple Spam-Detecting Ma....
...入图片数据转化为（28,28,1）的格式。完整代码如下：from sklearn.datasets import fetch_openmlfrom sklearn.preprocessing import OneHotEncoderfrom sklearn.model_selection import train_test_splitimport numpy as npfrom keras ...
...python搞数据分析或机器学习经常使用的pandas、matplotlib、sklearn等库，都需要基于numpy构建。毫不夸张地说，没有numpy，python今天在数据分析与机器学习领域只能是捉襟见肘。 机器学习 0x01 念念Python，必有回响 真若有心于数据领域...
工作上需要用到文本分类，这里用 sklearn 做为工具，记录下学习过程 目录 1. SVM 文本分类范例2. sklearn 做文本分类其他可选分类器3. 文本分类的数据预处理3. 中文文本分类方法 SVM 文本分类范例 import numpy as np from sklearn import me...
...博主写的很好，我就不班门弄斧了，主要说说代码。利用sklearn库提供的LogisticRegression()可以很方便的完成训练和预测。 from sklearn.linear_model import LogisticRegressionfrom sklearn.model_selection import train_test_splitX=data[data.columns[0:1...
... ]) Scikit Learn 中封装了混淆矩阵方法 confusion_matrix()： from sklearn.metrics import confusion_matrix confusion_matrix(y_true, y_predict) 精准率和召回率及实现 有了混淆矩阵，精准率和召回率久很好表示了。 精准率表示预测分类结果中预测正确的...
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
