回答:我是泰瑞聊科技，很荣幸来回答此问题，希望我的回答能对你所有帮助！人脸识别的原理人脸识别的工作原理，我们可以拆解为以下10个步骤，更容易理解一些。1、人脸检测，检测出图像中人脸所在的位置；2、人脸配准，定位出人脸五官的关键点坐标，并进行标注；3、人脸属性识别，识别出人脸的性别、年龄、姿态、表情等属性；4、人脸提特征，将一张人脸图像转化为一串固定长度数值的过程；5、人脸比对，衡量两个人脸之间的相似度；...
oneasp
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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:目前Linux针对bash shell数学计算，提供了5种方式（命令）来实现，分别是let、圆括号、方括号、expr和bc，下面我简单介绍一下，感兴趣的朋友可以尝试一下：let命令这是bash内置的一个算数运算命令，最简单也最常用，可以实现日常大部分的数学计算，包括加、减、乘、除、取余、自增、自减等，当然，高级的位移运算、逻辑运算、条件运算等，这个命令也可以轻松实现，需要注意的是，这里的操作数只能...
luck
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...识别（Optical Character Recognition, OCR），是指对文本资料的图像文件进行分析识别处理，获取文字及版面信息的过程。简而言之，检测图像中的文本资料，并且识别出文本的内容。 那么有哪些应用场景呢？ 其实我们日常生活中处...
...框架相比具有天然的优势。其次，在模型结构上,借鉴了图像识别的网络配置，每个卷积层使用小卷积核，并在多个卷积层之后再加上池化层，通过累积非常多的卷积池化层对，从而可以看到非常长的历史和未来信息。这两点保...
...做深入研究了，Python主要包含了AI领域（NLP，深度学习，图像处理啥的，反正无所不能），Web开发（后端服务，爬虫），数据处理（数据分析，科学计算），工具（比如读写Excel，编写自动化脚本），桌面开发（GUI工具）等等。Py...
...性路由代替了较大池化。与CNN类似，更高层的网络观察了图像中更大的范围，不过由于不再是较大池化，所以位置信息一直都得到了保留。对于较低的层，空间位置的判断也只需要看是哪些胶囊被激活了。这个网络中最底层的多...
需要识别的验证码图像，其中包含 4 个字符（数字字母） 验证码图片来源：http://my.cnki.net/elibregist... 思路 灰度化：将图像转为灰度图像，即一个像素只有一种色阶（有 256 种不同灰度），值为 0 表示像素最黑，值为 255 表示...
...新唤起人们的极大关注，研究人员们亦不负众望，在诸如图像识别等领域取得不斐的成就。就在五年前，如果您交给计算机一幅阿猫或阿狗的图像，让它识别，通常它会很作难——水平有限，猫狗难辨。但时过境迁，由于卷积神...
...e、UTF-8等等，那这时候就会产生一个问题，如果有的字的图像在计算机编码里面没有对应的信息，那是不是说这个文字就没办法被识别呢？答案是，的确如此。所以说我们所使用的文字编码级，一定要尽可能的覆盖我们所要识别...
...因此加入了Complexity的度量。另外，根据当前神经网络在图像/语音/文本三方面的应用情况，对这些算子的使用频率进行了估计。由于应用领域和硬件平台各不相同，因此复杂度和使用频率仅作参考。1. 深度神经网络计算1.1. 计算...
...利用生成数据来辅助训练的方法。通过生成高质量的行人图像，将其与行人重识别模型融合，同时提升行人生成的质量和行人重识别的精度。 论文链接：https://arxiv.org/abs/1904.07223 B 站视频： https://www.bilibili.com/vide...腾讯视频： ht...
...一种植物的分类）。比赛的内容是开发出识别森林和叶子图像中是否包含入侵性性绣球花的算法。早上七点，我沏了一壶咖啡后开始工作，在亚马逊AWS上对GPU进行了加速。晚上9点，我的眼睛开始酸痛，我的大脑跟炸了一样。我...
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...
ernest
张宪坤
