復雜圖像識別SEARCH AGGREGATION
回答:前幾年我做過一個鋼廠眾多監測設備的數據釆集系統，用戶界面是瀏覽器。數據庫是postgresql,后臺中間件是python寫。因為釆集數據是海量的，所以所有數據通過多線程或multiprocessing,數據在存入數據庫時，也傳遞給一個python字典，里面存放最新的數據。遠程網頁自動刷新時，通過CGI和socket,對于authorized的session ID,就可以直接從后臺內存里的這個字典獲...
jonh_felix
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回答:軟件項目本身會有很多分類。在IT傳統項目/內部系統中，往往仍有很多項目采用復雜邏輯寫入sql或存儲過程的做法。當然并不代表這個做法是最佳的。還是先拋出結論。單單從技術角度講，是絕不應該將復雜邏輯寫入sql的。如果題主對原因不敢興趣，看到這里就可以了。下面我會簡單解釋下這么做的一些原因。首先，先說說傳統IT服務類項目。類似，電信，政企，銀行，XXX管理系統，XXX運維系統。這類項目往往是國企，事業單...
levius
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回答:其實這兩個是沒有可比性的。首先Windows是混合內核，Linux是宏內核，二者的結構都不一樣。而且Linux本身可以在內核里集成大量驅動，Windows內核文件，也就是那個ntoskrnl.exe很小。當然即使是ntoskrnl，這個代碼規模也并不小，網上有泄露的WIN2K/NT4的源碼，同時還有兼容Windows內核API的開源的ReactOS的源碼，可以看到即使是Windows的內核，代碼規...
URLOS
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...人臉的存在并確定其位置。在大多數的場合中由于場景較復雜，人臉的位置是預先不知道的，因而首先必須確定場景中是否存在人臉，如果存在人臉，再確定圖像中人臉的位置。臉部毛發、化妝品、光照、噪聲、面部傾斜和人臉...
...域都是深入且各不相通的，因而涉及范圍極廣。正是這種復雜屬性，導致人們對人工智能的研究進程總是磕磕碰碰，反復地經歷過分樂觀的浪潮與極度悲觀的寒冬。時至今日，想要完成全知、全能的強人工智能仍然只是一個長遠...
...它是一種針對表示的學習。深度學習允許多個處理層組成復雜計算模型，從而自動獲取數據的表示與多個抽象級別。這些方法大大推動了語音識別，視覺識別物體，物體檢測，藥物發現和基因組學等領域的發展。通過使用BP算法...
...給出了新的 FSNS（French Street Name Signs），它包含了大量的復雜案例。為了識別標志，網絡最多使用 4 張圖片。特征通過 CNN 提取，在空間注意力（考慮像素坐標）的幫助下縮放，最后結果被饋送至 LSTM。相同方法被用于識別廣告牌...
...的設備與同步識別方法，增加了奶牛行為視頻分析系統的復雜度和成本。然而奶牛視頻中包含奶牛的個體信息，可直接對視頻進行圖像處理實現奶牛個體識別。識別方法介紹該方法采集奶牛直線行走時的側視視頻，用幀間差值法...
...l attacks）。在制造對抗樣本方面已經有幾種方法，它們在復雜性、計算成本和被攻擊模型所需的訪問級別等方面差異很大。一般來說，對抗攻擊可以根據攻擊模型的訪問級別和對抗目標進行分類。白盒攻擊（white-box attacks）可以...
ChatGPT和Sora等AI大模型應用，將AI大模型和算力需求的熱度不斷帶上新的臺階。哪里可以獲得...
大模型的訓練用4090是不合適的，但推理（inference/serving）用4090不能說合適，...
圖示為GPU性能排行榜，我們可以看到所有GPU的原始相關性能圖表。同時根據訓練、推理能力由高到低做了...
張春雷
Binguner
付永剛
