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:一个非常好的问题。我是工作多年的Web应用架构师，来回答一下这个问题。欢迎关注我，了解更多IT专业知识。常用的国内外代码托管网站：1，Github应该是最常用的代码托管网站了，各项功能完善。实际使用中遇到了两个问题：1）访问速度有时候较慢，因为服务器主要在国外吧。2）免费托管代码时，只能是Public公开的项目。如果要存放Private私有项目，需要付费，根据需求选择付费方式。2，Gitee国内的...
TANKING
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回答:大家好，我们以java排序算法为例，来看看面试中常见的算法第一、基数排序算法该算法将数值按照个位数拆分进行位数比较，具体代码如下：第二、桶排序算法该算法将数值序列分成最大值+1个桶子，然后递归将数值塞进对应值的桶里，具体代码如下：第三、计数排序算法该算法计算数值序列中每个数值出现的次数，然后存放到单独的数组中计数累加，具体代码如下：第四、堆排序算法该算法将数值序列中最大值挑选出来，然后通过递归将剩...
molyzzx
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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...
...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...
...们迫切需要更好地理解这些模型容易受到攻击的方式。在图像识别领域，在图像中添加小的、往往不可察觉的干扰就可以欺骗一个典型的分类网络，使其将图像错误地分类。这种被干扰的图像被称为对抗样本（ adversarial examples）...
...一种针对原始语音的生成模型DeepMind 的研究者基于先前的图像生成方法构建了一种自回归全卷积模型 WaveNet。该模型是完全概率的和自回归的（fully probabilistic and autoregressive），其每一个音频样本的预测分布的前提是所有先前的...
... Ilya Sutskever 成为了 ImageNet 2012 冠军之后，CNN 已经变成了图像分割的标配。实际上，从那时起，CNN 已经在 ImageNet 挑战上面战胜了人类。 虽然这些分类结果令人印象深刻，但是比真实的人类视觉理解还是要简单很多。 在分类中...
...赛中，比如 ImageNet，其中你的任务是借助给定的数据解决图像识别等问题。正如下文所描述的每一个架构，其中每一个都与常见的模型有细微不同，在解决问题时这成了一种优势。这些架构同样属于「深度」模型的范畴，因此有...
...范围大型人工智能领域竞赛。 竞赛内容：本届竞赛设置图像、音频和视频3大类、15个竞赛项目，包括： 同源图像检索、 相似图像检索、 手写文本光学字符识别（OCR）、 印刷文本光学字符识别（OCR）、 人脸识别、 特定物...
...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...
...。多年以来，开发人员在Github上发布了一系列的可以支持图像、手写字、视频、语音识别、自然语言处理、物体检测的机器学习框架，但并没有一种框架可以完美地解决你所有的需求。那么该如何选择最适合你的开源框架呢？希...
...于先进的前摄深度相机，iPhone X能够创建用户人脸的立体图像，此外，使用红外相机捕捉用户面部的图像，这是为了使得系统对环境光线、颜色等变化更具有鲁棒性。之后，通过深度学习，智能手机能够很好地学习用户的面部细...
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
