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...
...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...