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:入门后端，就是先选择C＋＋,java.c#.php等首先java现来说就是好找工作，岗位多，库多学会了不愁找工作，一点就是竞争压力会大点，c＃是方向多，后端，u3d..net都行。做桌面应用有这宇宙第一的vs更是如虎添翼，php呢就是和前端搭配起来容易入门。。。。各个语言都一样，联系走t型路线，现追求深度在追求广度。 一法通万发通。毕竟最重要的是思想和思维。解决问题的方法。再一个谁说只能选一门来...
zorro
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文章简介 在网上看到python做图像识别的相关文章后，真心感觉python的功能实在太强大，因此将这些文章总结一下，建立一下自己的知识体系。当然了，图像识别这个话题作为计算机科学的一个分支，不可能就在本文简单几句...
...经网络（也称作 ConvNets 或 CNN）是神经网络的一种，它在图像识别和分类等领域已被证明非常有效。 卷积神经网络除了为机器人和自动驾驶汽车的视觉助力之外，还可以成功识别人脸，物体和交通标志。图1如图1所示，卷积神经...
...就被称为 R-CNN（Region-CNN）。R-CNN 的输出是具有矩形框的图像，以下是 R-CNN 如何工作的步骤：使用称为可能性搜索的算法扫描整个输入图像，用来查询可能的对象，并生成大约 2000 个区域提议；在每个区域提案上运行 CNN；获取每...
...要的基础知识点，在机器机视觉、人脸识别以及一些高级图像处理技术时都被经常用到，所以本人自行对PCA进行了更深入的学习。 PCA是什么 PCA（Principal Component Analysis，主成分分析或主元分析）是一种算法，PCA的结果是用尽可能...
...a1889/HistoryObjectRecognition/find/master计算机视觉 6 大关键技术图像分类：根据图像的主要内容进行分类。数据集：MNIST, CIFAR, ImageNet物体定位：预测包含主要物体的图像区域，以便识别区域中的物体。数据集：ImageNet物体识别：定位并...
...并把答案自动填入。专家级别的平均1秒完成求解（包括图像数字提取，识别过程），8s完成全部操作。 本文将简单介绍相关功能的实现。数独X的使用效果，如下图： 2 下载链接 数独 APP链接：https://pan.baidu.com/s/1b...
...络的强大功能。 机器学习能够生成令人惊叹的高分辨率图像，就好像它像我们一样理解世界。 但是，就像其他统计模型一样，他们较大的缺陷就是缺乏可解释性。 这项研究向理解GAN迈出了非常重要的一步。 它允许我们在生成...
美团作为全球最大的本地生活服务平台，拥有由遍布全国的市场人员所拍摄的众多门脸招牌图片数据。每张图片都是由全国的不同个人，采用不同设备，在不同地点，不同时间和不同环境下所拍摄的不同目标，是难得的可以...
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...
李昌杰
Binguner
付永刚
ernest
