基于bp神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的圖像識(shí)別SEARCH AGGREGATION
回答:前幾年我做過(guò)一個(gè)鋼廠眾多監(jiān)測(cè)設(shè)備的數(shù)據(jù)釆集系統(tǒng)，用戶界面是瀏覽器。數(shù)據(jù)庫(kù)是postgresql,后臺(tái)中間件是python寫(xiě)。因?yàn)獒娂瘮?shù)據(jù)是海量的，所以所有數(shù)據(jù)通過(guò)多線程或multiprocessing,數(shù)據(jù)在存入數(shù)據(jù)庫(kù)時(shí)，也傳遞給一個(gè)python字典，里面存放最新的數(shù)據(jù)。遠(yuǎn)程網(wǎng)頁(yè)自動(dòng)刷新時(shí)，通過(guò)CGI和socket,對(duì)于authorized的session ID,就可以直接從后臺(tái)內(nèi)存里的這個(gè)字典獲...
jonh_felix
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回答:這里介紹Linux環(huán)境下5種識(shí)別相同內(nèi)容文件的方法，分別是diff，cksum，find，fslint和fdupes，感興趣的朋友可以自己嘗試一下，都非常簡(jiǎn)單：diff這應(yīng)該是最簡(jiǎn)單的比較2個(gè)文件內(nèi)容是否相同的方法，如果相同則不輸出任何信息，如果不同則會(huì)輸出不同信息，使用的話，直接輸入命令dfii 文件1 文件2就行，如下，缺點(diǎn)是只能比較2個(gè)文件，而且必須人為指定才行：cksum這個(gè)命令主要是計(jì)算...
roland_reed
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回答:2019年8月9日ucloud開(kāi)發(fā)者大會(huì)上，ucloud消費(fèi)者業(yè)務(wù)CEO余承東正式宣布發(fā)布自有操作系統(tǒng)鴻蒙，內(nèi)核為鴻蒙微內(nèi)核，同時(shí)保留了Linux內(nèi)核和LiteOS。未來(lái)將擺脫Linux內(nèi)核和LiteOS，只有鴻蒙微內(nèi)核。所以，ucloud的鴻蒙系統(tǒng)不是基于Linux開(kāi)發(fā)的，也不是基于Android。是基于微內(nèi)核的面向全場(chǎng)景的分布式操作系統(tǒng)。是可以兼容Android APP的跨平臺(tái)操作系統(tǒng)。鴻蒙O...
tunny
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問(wèn)題描述:關(guān)于基于主機(jī)名的虛擬主機(jī)服務(wù)怎么實(shí)現(xiàn)這個(gè)問(wèn)題，大家能幫我解決一下嗎？
馬永翠
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回答:想開(kāi)發(fā)一款基于windows系統(tǒng)的桌面軟件，用什么語(yǔ)言？其實(shí)大部分編程語(yǔ)言都行，不管是c++，還是c#，都支持桌面GUI開(kāi)發(fā)，各種框架/庫(kù)層出不窮，當(dāng)然，還有一些比較經(jīng)典的開(kāi)發(fā)工具，delphi、powerbuilder等，下面我分別簡(jiǎn)單介紹一下：c++ GUI開(kāi)發(fā)說(shuō)起c++做GUI開(kāi)發(fā)，還是windows平臺(tái)，許多朋友一定想到的是mfc，一個(gè)非常經(jīng)典的開(kāi)發(fā)框架，也是微軟早期一直推崇的，只需拖拽控...
CarlBenjamin
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...和問(wèn)題的工具，那么遇到復(fù)雜問(wèn)題該如何做呢？二.人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（Artificial Neural Networks，簡(jiǎn)寫(xiě)為ANNs）也簡(jiǎn)稱為神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（NNs）或稱作連接模型（Connection Model），它是一種模仿動(dòng)物神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)行為特征，進(jìn)行分布式...
...和問(wèn)題的工具，那么遇到復(fù)雜問(wèn)題該如何做呢？二.人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（Artificial Neural Networks，簡(jiǎn)寫(xiě)為ANNs）也簡(jiǎn)稱為神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（NNs）或稱作連接模型（Connection Model），它是一種模仿動(dòng)物神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)行為特征，進(jìn)行分布式...
...度。 圖3 3、雙路CNN的識(shí)別方法 這個(gè)其實(shí)就是兩個(gè)獨(dú)立的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)了，最后再把兩個(gè)模型的結(jié)果平均一下。上面一個(gè)就是普通的單幀的CNN，而且文章當(dāng)中提到了，這個(gè)CNN是在ImageNet的數(shù)據(jù)上pre-train，然后在視頻數(shù)據(jù)上對(duì)最后一層...
...特別之處. 深度學(xué)習(xí)包含兩方面內(nèi)容： 1.更好的訓(xùn)練深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)隱藏層超過(guò)兩層就算深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，三層的NN的訓(xùn)練還好說(shuō)，但是如果NN很多層數(shù)呢？那將會(huì)面臨梯度彌散和梯度爆炸等問(wèn)題。所以為了讓訓(xùn)練的DNN取得...
...簡(jiǎn)介》，這本書(shū)中描述了感知器的兩個(gè)重要問(wèn)題： 單層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)不能解決不可線性分割的問(wèn)題，典型例子：異或門(mén)； 當(dāng)時(shí)的電腦完全沒(méi)有能力承受神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的超大規(guī)模計(jì)算。 隨后的十多年，人工智能轉(zhuǎn)入第一次低潮，而Rosenbl...
導(dǎo)讀：這是《神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和深度學(xué)習(xí)簡(jiǎn)史》第二部分，這一部分我們會(huì)了解BP算法發(fā)展之后一些取得迅猛發(fā)展的研究，稍后我們會(huì)看到深度學(xué)習(xí)的關(guān)鍵性基礎(chǔ)。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)獲得視覺(jué)隨著訓(xùn)練多層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的謎題被揭開(kāi)，這個(gè)話題再一...
...易受益于可用計(jì)算能力和數(shù)據(jù)量的增加。目前正在為深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)開(kāi)發(fā)的新的學(xué)習(xí)算法和架構(gòu)只會(huì)加速這一進(jìn)程。監(jiān)督學(xué)習(xí)機(jī)器學(xué)習(xí)中，不論是否是深層，最常見(jiàn)的形式是監(jiān)督學(xué)習(xí)。試想一下，我們要建立一個(gè)系統(tǒng)，它能夠?qū)σ?..
...個(gè)新的領(lǐng)域，其動(dòng)機(jī)在于建立、模擬人腦進(jìn)行分析學(xué)習(xí)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。它模仿人腦的機(jī)制來(lái)解釋數(shù)據(jù)，例如圖像，聲音和文本。深度學(xué)習(xí)的概念源于人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的研究。深度學(xué)習(xí)通過(guò)組合低層特征形成更加抽象的高層表示屬性類...
...個(gè)新的領(lǐng)域，其動(dòng)機(jī)在于建立、模擬人腦進(jìn)行分析學(xué)習(xí)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。它模仿人腦的機(jī)制來(lái)解釋數(shù)據(jù)，例如圖像，聲音和文本。深度學(xué)習(xí)的概念源于人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的研究。深度學(xué)習(xí)通過(guò)組合低層特征形成更加抽象的高層表示屬性類...
ChatGPT和Sora等AI大模型應(yīng)用，將AI大模型和算力需求的熱度不斷帶上新的臺(tái)階。哪里可以獲得...
大模型的訓(xùn)練用4090是不合適的，但推理（inference/serving）用4090不能說(shuō)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(guān)性能圖表。同時(shí)根據(jù)訓(xùn)練、推理能力由高到低做了...
Eric
