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: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...
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...
...视觉数学表征深度学习,其实就是一系列的张量变换。从图像、视频、音频、文字等等原始数据中,通过一系列张量变换,筛选出特征数据,以便完成识别、分解、翻译等等任务。譬如原始数据是 28 x 28 的黑白图像,每个黑白像...
...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...
...于python语言,通信专业的孩子都懂的,经常用来绘制数学图像。tensorflow是一套机器学习框架,你可以详细的设计和定制你的学习模型和流程,当然你需要大量的专业知识和技能才能做到。keras是最适合我这种入门小白学习的,但...
...之可追。 小编整理了各种关于人工智能的学习资料库(图像处理opencv/自然语言处理、机器学习、数学基础等),还有AI大礼包:Pytorch、实战框架视频、图像识别、OpenCV、计算机视觉、深度学习与神经网络等视频、代码、PPT以...
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...
...样的,通过海量知识的学习理解和应用,而人工智能在对图像的检测效率和精度两个方面,可以做得比专业医生更快。 大数据与人工智能等前沿技术在医疗领域应用已经成为一种趋势,将大数据驱动的人工智能应用于癌症诊断...
...习能通过学习大量数据自动确定需要提取的特征信息,在图像识别领域,甚至能自动获取一些人类无法想象的由颜色和边缘等组合起来的特征信息,因此深度学习在语音识别和图像识别领域大放异彩。而随着训练数据越来越易得...
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...