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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...arning4j（简称DL4J）是为Java和Scala编写的较早的商业级开源分布式深度学习库。DL4J与Hadoop和Spark集成，为商业环境（而非研究工具目的）所设计。Skymind是DL4J的商业支持机构。Deeplearning4j技术先进，以即插即用为目标，通过更多预...
...转语音、视觉识别、概念解读多维分析。支持数据密集型分布式应用并以Apache 2.0许可协议发布的开源软件框架Apache Hadoop，是根据Google公司发表的MapReduce和Google档案系统的论文自行实作而成。此外，还有分布式机器学习框架Spark...
...索实验。3）拥有大规模数据的企业，需要工业级大规模分布式训练，来保证算法能够应用于全量数据中。4）企业需要提供低延迟的在线服务。 人工智能最核心的是数据，而数据可以分为两个部分，实时数据和离线数据。个推使...
...索实验。3）拥有大规模数据的企业，需要工业级大规模分布式训练，来保证算法能够应用于全量数据中。4）企业需要提供低延迟的在线服务。 人工智能最核心的是数据，而数据可以分为两个部分，实时数据和离线数据。个推使...
...（Caffe deep learning library）和 CaffeOnSpark；后者是一个用于分布式学习的强大开源框架，令你可以在 Hadoop 和 Spark 模型训练集群中使用 Caffe 深度学习。在训练过程中，图像被重新调整到 256x256 像素，水平翻转进行数据增强，并被随...
...场；5、有PMP/技术背景优先。 6、高级/资深算法工程师 （分布式/流式处理/java大数据方向，上海） 1、负责分布式算法和流式算法的研发和优化；2、负责Hadoop生态和Spark生态各个平台的部署，升级和维护；3、与各个业务部门一起...
...恢复图的任意边的数据。这对复杂计算的Debug非常有用。分布式TensorFlow在0.8版本推出，提供了并行计算支持，可以让模型的不同 部分在不同设备上并行训练。TensorFlow在斯坦福大学，伯克利学院，多伦多大学和Udacity（2016年3月成...
...学习完全具备可行性——而非技术巨头的奢侈玩物。微软分布式机器学习工具包我们用于解决机器学习难题的设备数量越多，实际效果就越好——但将大量设备汇聚起来并开发出能够顺利跨越各设备运行的机器学习应用绝非易事...
...体，再去进行augmentation增强，其中的识别需要用到DL Q14:分布式环境上的深度学习，老师最推崇哪个?A14:分布式的深度学习框架，最推荐tensorflow,在100台节点的gpu服务器集群上，tensorflow的总体性能是单节点的56倍，也就是可以达到...
...项目AForge.net的延伸，Accord包括一组用于处理音频信号和图像流（例如视频）的库。其视觉处理算法可用于脸部识别，拼接图像或跟踪移动物体等任务。 Accord还提供更传统的机器学习功能的库，包括神经网络和决策树系统。 Projec...
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
1275994522
