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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...赛中，比如 ImageNet，其中你的任务是借助给定的数据解决图像识别等问题。正如下文所描述的每一个架构，其中每一个都与常见的模型有细微不同，在解决问题时这成了一种优势。这些架构同样属于「深度」模型的范畴，因此有...
...－AlexNetAlexNet的结构图（图片来自于论文：《基于ImageNet图像识别的深度卷积神经网络》）这篇文章被称为深度学习的开山之作。当然，也有很多人坚称Yann LeCun 1998年发表的Gradient-Based Learning Applied to Document Recognition才是开山之作...
...就被称为 R-CNN（Region-CNN）。R-CNN 的输出是具有矩形框的图像，以下是 R-CNN 如何工作的步骤：使用称为可能性搜索的算法扫描整个输入图像，用来查询可能的对象，并生成大约 2000 个区域提议；在每个区域提案上运行 CNN；获取每...
迁移学习 迁移学习就是用别人已经训练好的模型，如：Inception Model，Resnet Model等，把它当做Pre-trained Model，帮助我们提取特征。常用方法是去除Pre-trained Model的最后一层，按照自己的需求重新更改，然后用训练集训练。因为Pre...
...络由卷积层和全连接层构成，网络的输入是16x16的归一化图像，输出为0-9这10个类，中间是3个隐含层。这个网络的结构如下图所示： 这篇文章提出了权重共享（weight sharing）和特征图像（feature map）的概念，这些概念被沿用...
...目，如分类雪豹与阿拉伯豹。从图片来看，我们可以使用图像背景来区分这两种动物。 两种动物的栖息地可以形成鲜明的对比。大多数雪豹图像的背景里都会有雪，而大多数阿拉伯豹图片里都会有一片茫茫沙漠。 问题来...
雅虎开源了一个进行色情图像检测的深度学习解决方案。据文章介绍，这可能是较早的识别 NSFW 图像的开源模型。开源地址：https://github.com/yahoo/open_nsfw自动识别一张对工作做来说并不适合/不保险的图像（Not Suitable/Safe For Work - N...
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
