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...
回答:其实有汉语编程的,有一款爬数据的软件,叫火车头,里头就可以用汉语来编辑程序,那款软件也确实很强。不过汉语意思歧义太多了,去把程序汉语背下来花的功夫比英语还大,所以,用习惯的人,肯定会选择直接用英语。
...用的是多任务学习的方法。假设说你有一个识别英语标签图像的网络,现在你要训练一个网络可以识别中文标签,如果你训练一个网络同时完成这两件事,很有可能这个网络会比单独两个网络分别识别英语和中文要好得多。这么...
...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...
...推三大成熟应用 1、Amazon Rekognition——基于深度学习的图像和视频分析 它能实现对象与场景检测、人脸分析、面部比较、人脸识别、名人识别、图片调节等功能。 应用场景 2、Amazon Polly——使用深度学习将文本转换...
... 主推三大成熟应用1、Amazon Rekognition——基于深度学习的图像和视频分析它能实现对象与场景检测、人脸分析、面部比较、人脸识别、名人识别、图片调节等功能。应用场景2、Amazon Polly——使用深度学习将文本转换为逼真的语...
...得了巨大成功,但是训练软件对文本进行可靠的解码比对图像进行分类要困难得多。为了在其庞大的平台上压制骚扰、仇恨言论和危险的阴谋论,Facebook需要能够理解100多种不同语言的细微差别的人工智能系统。任何不足之处都...
...习技术的产品/领域:安卓,Apps,药物发现,谷歌邮箱,图像理解,地图,自然语言,图片,机器人,语音翻译,等等。深度学习能应用于如此完全不同的项目的原因是他们涉及相同的基石,这些基石可用于不同的领域:语音、...
...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...
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...