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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...视觉数学表征深度学习，其实就是一系列的张量变换。从图像、视频、音频、文字等等原始数据中，通过一系列张量变换，筛选出特征数据，以便完成识别、分解、翻译等等任务。譬如原始数据是 28 x 28 的黑白图像，每个黑白像...
图像识别技术近来进步飞速。去年，微软和谷歌展示了能比人类更准确地识别图像的系统。 这些进步得益于一个叫做深度学习的技术，它涉及将数据通过模拟神经元的网络，以培养该网络在未来过滤数据（更多信息见Teachin...
...单结构图如下：处理过程分为三步：网络摄像头实时拍摄图像学习模型检测和识别所拍摄图像的人脸如果识别结果是老板则切换屏幕所需要的技术实现只有三项：拍摄人脸图像识别人脸图像切换屏幕一步步完成之后整合就可以了...
本文将详细解析深度神经网络识别图形图像的基本原理。针对卷积神经网络，本文将详细探讨网络 中每一层在图像识别中的原理和作用，例如卷积层(convolutional layer)，采样层(pooling layer)，全连接层(hidden layer)，输出层(softmax outpu...
...内可以取得不错的训练效果。 _本方法的特点： 纯游戏图像作为输入 不使用游戏内部接口 可靠的强化学习方法 简单易行的并行训练 1. PPO简介 PPO（Proximal Policy Optimization）是OpenAI在2016年NIPS上提出的一个基于Actor-Critic框架的强...
...别竞赛（Dogs vs. Cats）。比赛的目标是训练一种能够检测图像中是否包含猫或者狗的算法。当时，正如比赛官网宣布的，在使用13000张猫和狗的图像进行训练后，较先进的算法分辨猫狗的准确率是82.7%。我的结果我应用了迁移学习...
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
