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:公有云目前还处于高速发展，全球的主要IT投入主要集中在云基础设施上。市场份额上，全球来看亚马逊AWS、微软Azure、ucloud云占据前三，前三就占据了超过60%的份额，谷歌、IBM、ucloud云、Oracle，还有其他others，瓜分其他市场份额。在中国市场，根据IDC的最新报告，ucloud云、ucloud云、天翼云（中国电信）、ucloud云和亚马逊AWS占据了前五的位置，之后金山云、...
objc94
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回答:这是一个非常好的问题，作为一名IT从业者，同时也在带大数据方向的研究生，所以我来回答一下这个问题。首先，从技术体系结构上来看，当前的大数据技术已经趋于成熟了，在数据存储、数据分析、数据呈现和数据应用等方面，已经形成了一整套技术框架，相关的技术生态也在不断完善当中。当前大型科技公司也开始逐渐形成自己的大数据平台，不同平台也都有自身的技术特点，总的来说，当前在技术上已经为大数据的行业应用创新奠定了基础...
alexnevsky
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回答:测试分两种。一种是高级测试工程师，就是写测试脚本，测试后台，定测试标准的那种，也可以认为是代码开发工程师里面的架构师，这种是稀缺的，前途大大的，可以理解为高级部分。但这个要求也是比较高，要求懂比较底层的代码，懂相应的技术。另外一种就是纯搬砖，你测试一个app或者一款游戏，就纯手工点点，跑跑，然后写测试用例。这个就是相当于在工地搬砖的，没前途就是说这个，一个普通的大学生，培训一个星期就能上岗
habren
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...介绍 Few-shot Learning 定义；由于最近几年 Few-shot Learning 在图像领域的进展领先于在自然语言处理领域，所以第二部分结合其在图像处理领域的研究进展，详细介绍 Few-shot Learning 的三类典型方法及每种方法的代表性模型；接下来介...
...旋涡 (V1) 使用稀疏性原理来创建一个能够被用于重建输入图像的基本功能的最小集合。下面的链接是 2014 年伦敦微软 Bing 团队的 Piotr Mirowski 关于自动编码器的一个很好的综述。链接：https://piotrmirowski.files.wordpress.com/2014/03/piotrmiro...
...当的权重。[10] 提出增强的 TrAdaBoost 来处理区域砂岩显微图像分类的问题。[26] 提出了一个量度迁移学习框架，用于在并行框架中学习实例权重和两个不同域的距离，以使跨域的知识迁移更有效。[11] 将集成迁移学习引入可以利用...
...，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...
...大利亚埃迪斯科文大学的研究人员综述了深度学习在医学图像分析领域应用的概念、最近出现的常用方法、数据集、面临挑战和可能的未来方向其参考了近几年三百多篇文献，值得医学影像处理领域的学者与工程技术人员参考。...
...，非常适合用来处理数字病理学（digital pathology, DP）中的图像分析问题。DP中有各种图像分析任务，包括检测和计数（例如有丝分裂）、分割（例如细胞核）、组织分类（例如癌/非癌）等等。但是由于产生数字病理学图像的过程...
...合，并相对于其它正则化方法有重大改进。2. 论文：用于图像识别的深度残差学习（Deep Residual Learning for Image Recognition）链接：http://suo.im/1JrYXX作者：He, K., Ren, S., Sun, J., & Zhang, X. (2016). CoRR数据：引用：1436、HIC：137、CV：582摘要：...
...式识别的标准模型就可以分为 3 步走：1.程序被输入一张图像，通过特征提取，将图像特征转换为多个向量；2. 输入这些向量到可训练的分类器中；3.程序输出识别结果。 他表示，机器学习算法其实就是误差校正（Error correction...
...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...
...。卷积神经网络（CNN）或称为 ConvNet 广泛应用于许多视觉图像和语音识别等任务。在 2012 ImageNet 挑战赛 krizhevsky 等人首次应用深度卷积网络后，深度卷积神经网络的架构设计已经吸引了许多研究者做出贡献。这也对深度学习架构...
...父，为卷积神经网络（CNN，Convolutional Neural Networks）和图像识别领域做出了重要贡献，以手写字体识别、图像压缩和人工智能硬件等主题发表过 190 多份论文，研发了很多关于深度学习的项目，并且拥有14项相关的美国专利。他...
...的是估测数据样本 的潜在分布并生成新的数据样本。在图像和视觉计算、语音和语言处理、信息安全、棋类比赛等领域, GAN 正在被广泛研究,具有巨大的应用前景。本文概括了 GAN 的研究进展, 并进行展望。在总结了 GAN 的背景、...
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
