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...
...机视觉库。它由一系列 C 函数和少量 C++ 类构成,实现了图像处理和计算机视觉方面的很多通用算法。OpenCV 拥有包括 300 多个C函数的跨平台的中、高层 API。它不依赖于其它的外部库——尽管也可以使用某些外部库。OpenCV 对非商...
...样的,通过海量知识的学习理解和应用,而人工智能在对图像的检测效率和精度两个方面,可以做得比专业医生更快。 大数据与人工智能等前沿技术在医疗领域应用已经成为一种趋势,将大数据驱动的人工智能应用于癌症诊断...
... 人脸识别是近年来模式识别、图像处理、机器视觉、神经网络以及认知科学等领域研究的热点课题之一,被广泛应用于公共安全(罪犯识别等)、安全验证系统、信用卡验证、医学、档案管理、视频会...
...神经网络(Convolutional Neural Network,CNN)最初是为解决图像识别等问题设计的,当然其现在的应用不仅限于图像和视频,也可用于时间序列信号,比如音频信号、文本数据等。在早期的图像识别研究中,较大的挑战是如何组织...
...a1889/HistoryObjectRecognition/find/master计算机视觉 6 大关键技术图像分类:根据图像的主要内容进行分类。数据集:MNIST, CIFAR, ImageNet物体定位:预测包含主要物体的图像区域,以便识别区域中的物体。数据集:ImageNet物体识别:定位并...
...利用生成数据来辅助训练的方法。通过生成高质量的行人图像,将其与行人重识别模型融合,同时提升行人生成的质量和行人重识别的精度。 论文链接:https://arxiv.org/abs/1904.07223 B 站视频: https://www.bilibili.com/vide...腾讯视频: ht...
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...
...了双路径 GAN(TP-GAN),通过单一侧面照片合成正面人脸图像,取得了当前较好的结果。研究人员提出了一个像人类一样能够考虑整体和局部信息的 GAN 结构,合成的图像非常逼真且很好地保留了身份特征,并且可以处理大量不同...
...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...
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...