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:虚拟机首先 对CPU 内存 GPU性能无法独占 还得看你CPU对虚拟服务有没有优化 其次 有些协议 解码 支持都不好 比如USB摄像头在虚机上可能断断续续的 视频方面 硬解码效果也不会很好
Baoyuan
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回答:谢谢邀请！作为一名从业多年的程序员，我曾经长期使用过Java，也出版过Java编程方面的书籍，所以我来回答一下这个问题。对于编程零基础的人来说，学习Java的难点在于对各种抽象概念的理解，由于Java是纯粹的面向对象语言，任何的功能实现过程都有一个严格的编程思路，所以首先就要了解Java的编程过程，通过大量的实验逐渐建立起Java的编程思想。Java学习的难点集中在Java基础知识部分，越往后学习...
XFLY
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回答:作为一个写了多年C++/VC++代码，在Windows和Linux平台都做过开发的程序员，仅从操作系统内核的角度看，Windows无疑更先进一些。不说别的，Windows10上有WSL(Windows Subsystem for Linux ， 适用于Linux的Windows子系统) 也就是Windows的Linux子系统，这一点就比Linux强多了。如果包括软件生态等方面，Linux 更比不过...
antz
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回答:很多科技迷去银行办业务，都喜欢盯着柜台小姐的电脑屏幕看。看到什么内容了？起码看到了银行电脑用的是Windows XP系统。事实上，真的是这样吗？实际上，银行除了你看到的终端机是用的XP系统，而且这个XP系统是作为客户机的平台，基本不起作用，只是为了方便一线员工操作而已，因为现在很多业务需要用到多媒体，而这些是微软的强项。那么银行内部的系统究竟是什么样的呢？我们一起来看一下。这就是银行内部计算的核心...
hankkin
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回答:1. XML 首先，你要了解XML。我不是说仅仅是XML规格本身，还包括一系列相关的基于XML的语言：最重要的是XHTML、XSLT、XSL、DTDs、XML Schema (XSD)、XPath、XQuery和SOAP。那些在过去5年内从未碰过键盘的人，可能不知道XML为何物。XML是一种文本文件，使用与HTML类似的标记。XML能定义一个树状结构，并能描述所含的数据。 XML最好的一点是既...
imtianx
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...友前来纠正补充。 AR 可以简单的理解为一种实时将虚拟图像叠加在现实场景中的技术，且能交互[1]。我个人觉得 AR 比 VR 要有前景，主要因为： AR 的优势在于把目之所及的现实场景变成了背景，并将现实世界和数字世界无缝连...
...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...
...人将进入深度学习的大潮中，」加州伯克利分校的计算机图像识别研究者Jitendra Malik很同意这个观点，但就长远而言，深度学习可能不会占上风；一些研究者追求那些有保障的技术。「我是不可知论者」Malik说。「时间将会告诉...
...度学习。随后深度学习的研究大放异彩，广泛应用在了图像处理和语音识别领域。比如Geoffrey Hilton的学生就用深度学习算法赢得2012年的ImageNet。互联网的巨头开始注意到他们，这个领域才开始火热起来，深度学习领域也涌现出...
...记一个基本的问题：一个学习过的神经网络的权值是输入图像的衍生品吗？换句话说，当一个深度学习系统使用过你的数据之后，谁应该拥有什么？背景：深度学习计算机视觉秘诀现今最成功的机器学习技术之一是深度学习...
...关注的是视觉识别系统。 阿塔利已经证明，将一张猫的图像稍加改动，人眼看来仍是一只标准的猫，却被所谓的神经网络误解为是鳄梨酱。 最近，阿塔利把注意力转向了实际物体。发现只要稍微调整一下它们的纹理和颜色，就...
...目前就职于Google，他利用深度学习技术来提高语音识别、图像标签以及其他无数在线工具的用户体验，LeCun在Facebook做类似的工作。当下人工智能在微软、IBM以及百度和许多其它公司受到极大的关注。我非常兴奋，我们发现一种...
...目前就职于Google，他利用深度学习技术来提高语音识别、图像标签以及无数其他的在线工具，LeCun在Facebook做类似的工作。当下人工智能在微软、IBM以及百度和许多其它公司受到极大的关注。我非常兴奋，我们发现一种可以使神...
...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...
...从地球连到月 亮，再从月亮返回地球），在语音识别和图像识别等领域获得了巨大的成功。 项目负责人之一Andrew称：我们没有像通常做的那样自己框定边界，而是直接把海量数据投放到算法中，让数据自己说话，...
...机视觉库。它由一系列 C 函数和少量 C++ 类构成，实现了图像处理和计算机视觉方面的很多通用算法。OpenCV 拥有包括 300 多个C函数的跨平台的中、高层 API。它不依赖于其它的外部库——尽管也可以使用某些外部库。OpenCV 对非商...
...用的是多任务学习的方法。假设说你有一个识别英语标签图像的网络，现在你要训练一个网络可以识别中文标签，如果你训练一个网络同时完成这两件事，很有可能这个网络会比单独两个网络分别识别英语和中文要好得多。这么...
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...
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...
