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:如何批量修改數據庫中的特定記錄數據？(access數據庫為例)單條刪除的sql語句： delete * from 數據庫表 where id = 1 刪除id為1的數據 delete * from 數據庫表 where id in (1,2,3,4,5,6) 刪除id為1、2、3、4、5、6的數據 其它的自己變通一下。
JouyPub
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回答:这个非常简单，目前来说，有2种方法，一种是修改hosts.deny文件，一种是添加防火墙规则，下面我分别简单介绍一下：修改hosts.deny文件这个文件主要用于控制禁止访问本机的IP（路径/etc/hosts.deny），只需要添加禁止访问的IP地址，则指定的IP就不能访问Linux系统，如下，这里禁止IP为192.168.15.21的用户ssh远程登录，第一个字段为服务名称，第二个为IP地址（...
Julylovin
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...a1889/HistoryObjectRecognition/find/master计算机视觉 6 大关键技术图像分类：根据图像的主要内容进行分类。数据集：MNIST, CIFAR, ImageNet物体定位：预测包含主要物体的图像区域，以便识别区域中的物体。数据集：ImageNet物体识别：定位并...
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...
...的外形。 观点:观点的改变导致标准学习方法无法处理的图像变化。输入维度(即像素)之间的信息跳跃。 设想一个医学数据库，其中患者的年龄有时希望达到通常编码体重的输入维度！ 为了应用机器学习，我们首先要消除这种维...
...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...
...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...
...店要自动识别面包种类及数量实现无人结算，如调用通用图像识别服务，虽然易用，但识别准确率低，无法准确区分面包种类；如定制化模型，虽然可以提升识别的准确率，但对于大多数企业或个人来说，聘请专家定制模型费用...
...，余下则是各领域的重要文章，包括对抗生成网络、生成图像描述模型。本文结构如下：AlexNet（2012年）ZF Net（2013年）VGG Net（2014年）GoogLeNet （2015年）微软 ResNet （2015年）区域 CNN（R-CNN - 2013年，Fast R-CNN - 2015年，Faster R-CNN - 2015...
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
