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...
回答:最早聽(tīng)到人臉識(shí)別概念還是從科幻電影中,通過(guò)一個(gè)人的面部特征,機(jī)器可以知道你是誰(shuí)。隨著技術(shù)的進(jìn)步,人臉識(shí)別已經(jīng)走入了人們的生活,iPhone手機(jī)上的Face ID就是其中的代表產(chǎn)品,第一次讓這項(xiàng)技術(shù)與消費(fèi)者有了近距離的接觸。Face ID于2017年在iPhone X上推出,該技術(shù)取代了蘋(píng)果的Touch ID指紋掃描系統(tǒng)。Face ID使用True Depth攝像頭系統(tǒng),該系統(tǒng)由傳感器、攝像頭和位于...
回答:學(xué)習(xí)軟件開(kāi)發(fā)確實(shí)是需要一定的英語(yǔ)基礎(chǔ)的,但是所需要的英語(yǔ)知識(shí)和能力與高考英語(yǔ)、四六級(jí)英語(yǔ)都不同。軟件開(kāi)發(fā)需要的英語(yǔ)以專(zhuān)業(yè)詞匯為主,不側(cè)重聽(tīng)說(shuō)讀寫(xiě)譯的綜合能力。而且專(zhuān)業(yè)詞匯的數(shù)量比較少,大約在300-500。注意雖然數(shù)量不多,但是不是初學(xué)者需要掌握的簡(jiǎn)單的單詞,大多是高考英語(yǔ)或四六級(jí)英語(yǔ)中的單詞,比如battery、parachute、command、byte、compile、gateway、fre...
問(wèn)題描述:關(guān)于如何識(shí)別虛擬主機(jī)服務(wù)器這個(gè)問(wèn)題,大家能幫我解決一下嗎?
回答:人臉識(shí)別系統(tǒng)是計(jì)算機(jī)科學(xué)的最新應(yīng)用,它利用計(jì)算機(jī)技術(shù)和生物統(tǒng)計(jì)技術(shù),在各種背景下識(shí)別出人臉,更進(jìn)一步可以實(shí)施跟蹤,它基于人的臉部特征,屬于生物識(shí)別技術(shù)。人臉識(shí)別的過(guò)程可以分成人臉檢測(cè),人臉跟蹤和人臉比對(duì)三個(gè)過(guò)程。人臉檢測(cè)是在動(dòng)態(tài)背景或者復(fù)雜背景下將人的面部找到,并從背景中分離出來(lái)。找到人臉,有數(shù)種方法可以實(shí)施。1.設(shè)計(jì)人臉的標(biāo)準(zhǔn)模板,然后系統(tǒng)將采集到的圖像和標(biāo)準(zhǔn)人臉模板進(jìn)行對(duì)比,從匹配程度上判斷是...
...段做初步清理。比較簡(jiǎn)單的一種處理方法是采用33矩陣對(duì)圖像進(jìn)行平滑處理,即對(duì)每個(gè)像素取他所在33矩陣所有點(diǎn)的RGB均值,分別作為新的RGB值。稍微做點(diǎn)優(yōu)化,取3*3矩陣中RGB三維歐式距離最接近均值的點(diǎn)作為新值。 1.2 灰度化在...
...段做初步清理。比較簡(jiǎn)單的一種處理方法是采用33矩陣對(duì)圖像進(jìn)行平滑處理,即對(duì)每個(gè)像素取他所在33矩陣所有點(diǎn)的RGB均值,分別作為新的RGB值。稍微做點(diǎn)優(yōu)化,取3*3矩陣中RGB三維歐式距離最接近均值的點(diǎn)作為新值。 1.2 灰度化 ...
...作為實(shí)體和語(yǔ)義類(lèi)的名字、描述、解釋等,可以由文本、圖像、音視頻等來(lái)表達(dá)。屬性(值): 從一個(gè)實(shí)體指向它的屬性值。不同的屬性類(lèi)型對(duì)應(yīng)于不同類(lèi)型屬性的邊。屬性值主要指對(duì)象指定屬性的值。如圖1所示的面積、人...
...絡(luò)由卷積層和全連接層構(gòu)成,網(wǎng)絡(luò)的輸入是16x16的歸一化圖像,輸出為0-9這10個(gè)類(lèi),中間是3個(gè)隱含層。這個(gè)網(wǎng)絡(luò)的結(jié)構(gòu)如下圖所示:? ??這篇文章提出了權(quán)重共享(weight sharing)和特征圖像(feature map)的概念,這些概念被沿用...
...的結(jié)構(gòu)信息。對(duì) 于要提取具有潛在復(fù)雜結(jié)構(gòu)規(guī)則的自然圖像、 視頻、 語(yǔ)音和音 樂(lè)等結(jié)構(gòu)豐富數(shù)據(jù), 深度學(xué)習(xí)能夠獲取其本質(zhì)特征。? 受大腦結(jié)構(gòu)分層次啟發(fā), 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)研究人員一直致力于多 層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的研究。B P算法是...
...確性的提升?! ∮?jì)算機(jī)視覺(jué) 計(jì)算機(jī)視覺(jué)=圖像處理+機(jī)器學(xué)習(xí)。圖像處理技術(shù)用于將圖像處理為適合進(jìn)入機(jī)器學(xué)習(xí)模型中的輸入,機(jī)器學(xué)習(xí)則負(fù)責(zé)從圖像中識(shí)別出相關(guān)的模式。計(jì)算機(jī)視覺(jué)相關(guān)的應(yīng)用非常的多,例如...
...大利亞埃迪斯科文大學(xué)的研究人員綜述了深度學(xué)習(xí)在醫(yī)學(xué)圖像分析領(lǐng)域應(yīng)用的概念、最近出現(xiàn)的常用方法、數(shù)據(jù)集、面臨挑戰(zhàn)和可能的未來(lái)方向其參考了近幾年三百多篇文獻(xiàn),值得醫(yī)學(xué)影像處理領(lǐng)域的學(xué)者與工程技術(shù)人員參考。...
...英文混合) detect_direction => false, //是否檢測(cè)圖像朝向 detect_language => false, //是否檢測(cè)語(yǔ)言,默認(rèn)不檢測(cè) probability => false, //是否返回識(shí)別結(jié)果中每一行的置信度 ]); 通用文字識(shí)別(高精度版...
OCR與Tesseract介紹 ??將圖片翻譯成文字一般被稱(chēng)為光學(xué)文字識(shí)別(Optical Character Recognition,OCR)??梢詫?shí)現(xiàn)OCR 的底層庫(kù)并不多,目前很多庫(kù)都是使用共同的幾個(gè)底層OCR 庫(kù),或者是在上面進(jìn)行定制。??Tesseract 是一個(gè)OCR 庫(kù),...
...a1889/HistoryObjectRecognition/find/master計(jì)算機(jī)視覺(jué) 6 大關(guān)鍵技術(shù)圖像分類(lèi):根據(jù)圖像的主要內(nèi)容進(jìn)行分類(lèi)。數(shù)據(jù)集:MNIST, CIFAR, ImageNet物體定位:預(yù)測(cè)包含主要物體的圖像區(qū)域,以便識(shí)別區(qū)域中的物體。數(shù)據(jù)集:ImageNet物體識(shí)別:定位并...
...從地球連到月 亮,再?gòu)脑铝练祷氐厍颍?,在語(yǔ)音識(shí)別和圖像識(shí)別等領(lǐng)域獲得了巨大的成功。 ?????? 項(xiàng)目負(fù)責(zé)人之一Andrew稱(chēng):我們沒(méi)有像通常做的那樣自己框定邊界,而是直接把海量數(shù)據(jù)投放到算法中,讓數(shù)據(jù)自己說(shuō)話,...
...利用生成數(shù)據(jù)來(lái)輔助訓(xùn)練的方法。通過(guò)生成高質(zhì)量的行人圖像,將其與行人重識(shí)別模型融合,同時(shí)提升行人生成的質(zhì)量和行人重識(shí)別的精度。 論文鏈接:https://arxiv.org/abs/1904.07223 B 站視頻: https://www.bilibili.com/vide...騰訊視頻: ht...
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...