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: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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...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...
...统的内容技术已难以满足企业日益增长的安全需求，就拿图像来说，传统的色情识别技术为例，就经常会存在误判、错判、漏判等情况。 而基于深度学习模型的图像分类，则可以实现更高的准确率，以及图像、内容文本实时处...
摘要商品检索是一门综合了物体检测、 图像分类以及特征学习的技术。 近期， 很多研究者成功地将深度学习方法应用到这个领域。 本文对这些方法进行了总结， 然后概括地提出了商品特征学习框架以及垂类数据挖掘方式， ...
.../10.1145/3474085.3475606 一、任务概述 视觉问答任务(VQA)：将图像和关于图像的自然语言问题作为输入，生成自然语言答案作为输出。 文本视觉问答任务(TextVQA)：面向文字识别的问答任务。 二、Baseline 2.1 Baseline 1： Look, Read, Reaso...
...proved Dense Trajectories) ，在这里就不加讨论了。深度学习对图像内容的表达能力十分不错，在视频的内容表达上也有相应的方法。下面介绍最近几年主流的几种技术方法。 1、基于单帧的识别方法 一种最直接的方法就是将视频进行...
...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...
...识别。近年来，深度摄像技术的发展使得人体运动的深度图像序列变得容易获取，结合高精度的骨架估计算法，能够进一步提取人体骨架运动序列。利用这些运动序列信息，行为识别性能得到了很大提升，对智能视频监控、智能...
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...
...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...
Binguner
付永刚
ernest
Eric
