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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...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...
...性路由代替了较大池化。与CNN类似，更高层的网络观察了图像中更大的范围，不过由于不再是较大池化，所以位置信息一直都得到了保留。对于较低的层，空间位置的判断也只需要看是哪些胶囊被激活了。这个网络中最底层的多...
...的出现，卷积神经网络（CNN）的性能已经优于传统的数字图像处理方法，如 SIFT 和 SURF。在计算机视觉领域，学者们开始将研究重点转移到 CNN，并相信 CNN 是这一领域的未来趋势。但是，人们对成效卓著的 CNN 背后的机理却缺乏...
上一个笔记主要是讲了PCA的原理，并给出了二维图像降一维的示例代码。但还遗留了以下几个问题： 在计算协方差和特征向量的方法上，书上使用的是一种被作者称为compact trick的技巧，以及奇异值分解（SVD），这些都是什...
...处理到多维数组数据的，比如一个有3个包含了像素值2-D图像组合成的一个具有3个颜色通道的彩色图像。很多数据形态都是这种多维数组的：1D用来表示信号和序列包括语言，2D用来表示图像或者声音，3D用来表示视频或者有声音...
...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...
...Histogram of Oriented Gradient, HOG）特征是一种在计算机视觉和图像处理中用来进行物体检测的特征描述子。它通过计算和统计图像局部区域的梯度方向直方图来构成特征。Hog特征结合SVM分类器已经被广泛应用于图像识别中，尤其在行...
...局损失函数过程包括特征提取，识别器，环境后处理器（图像模型）问题：通过图像模型进行梯度后向传播。浅层结构化预测方法：有NLL损失的条件随机域，有Hinge Loss的较大边缘马尔可夫网络和隐支持向量机（Latent SVM），有感...
...，这些内部参数可以用于计算表示。深度卷积网络在处理图像、视频、语音和音频方面带来了突破，而递归网络在处理序列数据，比如文本和演讲方面表现出了闪亮的一面。机器学习技术在现代社会的各个方面表现出了强大的功...
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...
魏宪会
魏明
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付永刚
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