回答:前幾年我做過一個鋼廠眾多監(jiān)測設(shè)備的數(shù)據(jù)釆集系統(tǒng),用戶界面是瀏覽器。數(shù)據(jù)庫是postgresql,后臺中間件是python寫。因?yàn)獒娂瘮?shù)據(jù)是海量的,所以所有數(shù)據(jù)通過多線程或multiprocessing,數(shù)據(jù)在存入數(shù)據(jù)庫時,也傳遞給一個python字典,里面存放最新的數(shù)據(jù)。遠(yuǎn)程網(wǎng)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(nèi)存里的這個字典獲...
回答:這里介紹Linux環(huán)境下5種識別相同內(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,都非常簡單:diff這應(yīng)該是最簡單的比較2個文件內(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個文件,而且必須人為指定才行:cksum這個命令主要是計(jì)算...
回答:對不起,寡人已經(jīng)不會任何的計(jì)算機(jī)語言了,大學(xué)學(xué)的C語言和喂雞百死客語言早就還給老師了,sql語句都不知道是何方神圣語言了。更不會用計(jì)算機(jī)語言去查詢一個數(shù)字的倍數(shù)了。請?jiān)徃绺绮粚W(xué)無術(shù)好嗎?
回答:2019年8月9日ucloud開發(fā)者大會上,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,同時保留了Linux內(nèi)核和LiteOS。未來將擺脫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開發(fā)的,也不是基于Android。是基于微內(nèi)核的面向全場景的分布式操作系統(tǒng)。是可以兼容Android APP的跨平臺操作系統(tǒng)。鴻蒙O...
回答:數(shù)字孿生跟工業(yè)4.0、AI人工智能、大數(shù)據(jù)這些都沒有特別強(qiáng)的直接聯(lián)系。數(shù)字孿生其實(shí)是物理世界到網(wǎng)絡(luò)世界的一個映射,必須是信息化發(fā)展到相當(dāng)高級階段才能做到的!數(shù)字孿生機(jī)器估計(jì)數(shù)字化程度高的機(jī)器能實(shí)現(xiàn)!但是數(shù)字孿生工廠和數(shù)字孿生城市,目前來看是遙遙無期!從最根本的概念上來說,數(shù)字孿生就是通過某種軟件界面將已經(jīng)被數(shù)字化,真實(shí)在運(yùn)行的物體的實(shí)際情況在數(shù)字體上復(fù)現(xiàn)。我們提煉下關(guān)鍵詞:真實(shí)運(yùn)行中的物體,數(shù)字化...
什么是卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),它為何重要?卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(也稱作 ConvNets 或 CNN)是神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的一種,它在圖像識別和分類等領(lǐng)域已被證明非常有效。 卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)除了為機(jī)器人和自動駕駛汽車的視覺助力之外,還可以成功識別人臉...
背景目前的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中,每一層的神經(jīng)元都做的是類似的事情,比如一個卷積層內(nèi)的每個神經(jīng)元都做的是一樣的卷積操作。而Hinton堅(jiān)信,不同的神經(jīng)元完全可以關(guān)注不同的實(shí)體或者屬性,比如在一開始就有不同的神經(jīng)元關(guān)注不...
...習(xí)意味著什么?答案是用人臉圖片的樣本集來訓(xùn)練深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),我們可以得到人臉圖像流形的參數(shù)化映射(編碼)和局部參數(shù)表示(解碼)。編碼、解碼器圖4. 自動編碼解碼器。一旦我們掌握了流形在手,我們可以完成很多...
...字從識別區(qū)域中分割出來。 第二步,數(shù)字識別,用卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)或者模板匹配識別每一位圖像中的數(shù)字類別。 第三步,數(shù)字拼接,根據(jù)圖像分割的位置,將識別的數(shù)字拼接起來。 圖3 圖像各個區(qū)域示意圖 3. AI設(shè)計(jì) 3.1 網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu) ...
...」就是這樣一種方法,它通過少則近幾層多則上百層人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)不斷地對高維的輸入數(shù)據(jù)塊進(jìn)行抽象與理解并最終做出「智能」的決策。單憑深度學(xué)習(xí)技術(shù)可能仍然難以完成全知全能的「強(qiáng)」人工智能,但它卻是完成任何特定...
...定位監(jiān)督訓(xùn)練二值單元隱藏單元計(jì)算虛擬目標(biāo)較早的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(U Toronto)[LeCun 88,89]用反向傳播訓(xùn)練320個例子有步長的卷積沒有分離的池化層第一個真正意義的深度卷積網(wǎng)絡(luò)在貝爾實(shí)驗(yàn)室誕生 [LeCun et al 89]用反向傳播訓(xùn)練數(shù)據(jù)...
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。同時根據(jù)訓(xùn)練、推理能力由高到低做了...