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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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...
...一化变换为48×48大小的矩阵，作为4c-2s-6c-2s-30o结构的卷积神经网络的输入进行个体识别。对30头奶牛共采集360段视频，随机选取训练数据60000帧和测试数据21730帧。结果表明，在训练次数为10次时，代价函数收敛至0.0060，视频段样...
什么是卷积神经网络，它为何重要？卷积神经网络（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...
...海思SDK及API第3季：ORTP库局域网图传和VLC实时预览第4季：图像sensor的特性和驱动解析第5季：海思平台上USB WIFI的移植与局域网无线调试和视频流预览第6季：RTSP协议详解与实时流视频预览第7季：视频打包为MP4格式并存储到TF卡的...
...度学习的黑箱，以及解释人脑的工作原理。这一想法是指神经网络就像把信息挤进瓶颈一样，只留下与一般概念更为相关的特征，去掉大量无关的噪音数据。深度学习先驱 Geoffrey Hinton 则在发给 Tishby 的邮件中评价道：「信息瓶...
...无法直观解释，需要了解支持向量机等机器学习方法。 神经网络 以上验证码识别都依赖于字符切分，切分的好坏几乎直接决定识别的准确程度。而对于有字符粘连的图片，往往识别率就会低很多。目前验证码识别最先进的是谷...
...升识别准确率。 如上图，我们依次扣取不同⼈脸占⽐的图像送⼊同⼀个CNN⽹络，增加了更多活体判断的有效信息，其中蓝⾊框主要捕获摩尔纹、反光、⼈脸畸变等信息，红⾊区域捕捉⼿机边界、纸张边界等明 显攻击信息，绿⾊...
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
