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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...据项目在Github的Star数量来评级，数据采集于2017年5月初。TensorFlowTensorFlow框架的前身是Google的DistBelief V2，是谷歌大脑项目的深度网络工具库，一些人认为TensorFlow是借鉴Theano重构的。Tensorflow一经开源，马上引起了大量开发者的跟...
...这个。在keras框架中，这三个环节也就是几行代码的事。 tensorflow、keras、Matlab和神经网络CNN都是什么 这个是我初学的时候最困扰我的问题之一。Matlab是一种开发工具，类似于python语言，通信专业的孩子都懂的，经常用来绘制数...
...的GPU计算资源用以实验，以及非常方便的开源工具（比如TensorFlow）可以让研究人员快速地进行探索和尝试。在以前，研究人员如果没有像Alex那样高超的编程实力能自己实现cuda-convnet，可能都没办法设计CNN或者快速地进行实验。...
摘要： 本文对TensorFlow Hub库的介绍，并举例说明其用法。 在软件开发中，最常见的失误就是容易忽视共享代码库，而库则能够使软件开发具有更高的效率。从某种意义上来说，它改变了编程的过程。我们常常使用库构建块或...
...。目前研究人员正在使用的深度学习框架不尽相同，有 TensorFlow、Torch 、Caffe、Theano、Deeplearning4j等，这些深度学习框架被应用于 计算机视觉 、 语音识别、 自然语言处理 与 生物信息学 等领域，并获取了极好的效果。下面让我...
opencv+mtcnn+facenet+python+tensorflow 实现实时人脸识别 Abstract:本文记录了在学习深度学习过程中，使用opencv+mtcnn+facenet+python+tensorflow，开发环境为ubuntu18.04，实现局域网连接手机摄像头，对目标人员进行实时人脸识别，效果并非特别...
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
