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...
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...
...数据集的复杂结构。深层卷积网络(deep convolutional nets)为图像、视频和音频等数据处理上带来突破性进展,而递归网络(recurrent nets )也给序列数据(诸如文本、语言)的处理带来曙光。机器学习为现代生活诸多方面带来巨大动...
...过程可以看下图,有个直观的了解: 3 这是什么物品(图像识别) 3.1 特征提取 人类感官特征花瓣颜色、花瓣长度、有没有翅膀(区分猫和小鸟)、有没有嘴巴和眼睛(飞机和小鸟) 小猫 小鸟 飞机 汽车 特征1:有没有翅...
...过程可以看下图,有个直观的了解: 3 这是什么物品(图像识别) 3.1 特征提取 人类感官特征花瓣颜色、花瓣长度、有没有翅膀(区分猫和小鸟)、有没有嘴巴和眼睛(飞机和小鸟) 小猫 小鸟 飞机 汽车 特征1:有没有翅...
...于斯坦福毕业后创立了英伟达公司,英伟达起家时主要做图像处理芯片,后来黄仁勋发明GPU这个词。相比于CPU架构,GPU善于大批量数据并行处理。而神经网络的计算工作,本质上就是大量的矩阵计算的操作,GPU的发展为深度学习...
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...
...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...
...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...
...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...
...种分词方法,通过让计算机,模拟人对句子的理解,达到识别词组的效果。其基本思想是在分词的同事进行句法、语义的分析,利用句法和语义信息来处理歧义现象。 它通常会包含三部分:分词子系统、句法语义子系统、总控...
...Int传递的第一个形式参数是字符串类型的,底层实现会先识别该字符串时候是否有0x或者0X前缀,如果有呢,第二个形式参数(radix)就会被赋值为16,也就是十六进制,然后parseInt再把这个十六进制转换为十进制Number类型 - 12,...
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...