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:ls 得到文件列表。然后循环读取文件。用head截取第零行到指定行之间的文本。最后用tail读取最后一行。代码如下：#!/bin/bashfiles=$(ls)for i in $files; dohead -n20 $i | tail -n1done如果希望将结果输出到某个文件的话，还可以这样改#!/bin/bashfiles=$(ls)for i in $files; dores=$(head...
曹金海
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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...
...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...
...习模型。使用这个模型我们可以检测和定位的边界框坐标图像中包含的文本。下一步是把这些区域包含文本和实际识别和OCR文字使用OpenCV和Tesseract。 Tesseract 进行 OpenCV OCR 和文本识别 为了执行 OpenCV OCR 和文本识别任务，我们首先...
...通过局部连接和权值共享大幅度降低了参数量。目前CNN在图像识别、目标检测、人脸识别等诸多计算机视觉任务上都取得了令人振奋的成果。递归神经网络（RNN)相比于MLP和CNN，RNN通过权值共享使其能够处理变长的序列问题（CNN...
...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...
...，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...
...示了与简单和复杂面部伪装（FG）数据集不同伪装的样本图像。从图像中可以看出，复杂背景数据集中的样本与简单数据集相反，具有相对复杂的背景。 本文介绍了面部关键点检测框架，用于伪装人脸识别。框架首先使用深度...
...计算机视觉领域，我们将其应用于文字识别、目标检测、图像分类、图像质量排序等。下面我们就以语义匹配、图像质量排序及文字识别这三个应用场景为例，来详细介绍美团点评在深度学习技术及应用方面的经验和方法论。基...
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
