圖像識(shí)別算法與系統(tǒng)設(shè)計(jì)SEARCH AGGREGATION
回答:前幾年我做過一個(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。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(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: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)別的過程可以分成人臉檢測(cè)，人臉跟蹤和人臉比對(duì)三個(gè)過程。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。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...
BicycleWarrior
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回答:問題比較模糊，只能泛泛的說幾句。需求從功能需求反推對(duì)開發(fā)板的需求，大致如下：支持?jǐn)z像頭輸入。有足夠的CPU算力和存儲(chǔ)空間，以便運(yùn)行二維碼識(shí)別庫(kù)。建議樹莓派（帶攝像頭）運(yùn)行安卓；樹莓派（帶攝像頭）運(yùn)行Linux；若無特殊要求，建議使用安卓系統(tǒng)，可選的識(shí)別庫(kù)較多，如ZXing。若不能使用安卓，則需選好一個(gè)合用的二維碼識(shí)別庫(kù)，可考慮ZBar。具體問題還需具體分析，以上泛泛之談，供參考。
freecode
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回答:以mysql為列：1：支撐高并發(fā)系統(tǒng)，一定會(huì)涉及事務(wù)，所以數(shù)據(jù)庫(kù)引擎必選innodb，innodb支持事務(wù)，事務(wù)級(jí)別根據(jù)業(yè)務(wù)而定，如果業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)一致性要求很高，事務(wù)就開啟序列化級(jí)別，這樣就完全隔離事務(wù)，但是會(huì)導(dǎo)致鎖資源競(jìng)爭(zhēng)加劇。mysql的性能有一定的降低。2：讀寫分離，數(shù)據(jù)庫(kù)分成主庫(kù)和從庫(kù)，主庫(kù)負(fù)責(zé)寫數(shù)據(jù)，叢庫(kù)負(fù)責(zé)讀數(shù)據(jù)。注意主從數(shù)據(jù)庫(kù)數(shù)據(jù)一致性問題。3：冷熱數(shù)據(jù)分離，美團(tuán)，餓了么部分設(shè)計(jì)采用冷熱...
Vultr
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回答:作為一個(gè)寫了多年C++/VC++代碼，在Windows和Linux平臺(tái)都做過開發(fā)的程序員，僅從操作系統(tǒng)內(nèi)核的角度看，Windows無疑更先進(jìn)一些。不說別的，Windows10上有WSL(Windows Subsystem for Linux ， 適用于Linux的Windows子系統(tǒng)) 也就是Windows的Linux子系統(tǒng)，這一點(diǎn)就比Linux強(qiáng)多了。如果包括軟件生態(tài)等方面，Linux 更比不過...
antz
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回答:結(jié)論：瓜田不納履，李下不整冠。推薦資源，有賣課之嫌，因此本文只說方法。前言python開發(fā)web系統(tǒng)，完全勝任，有許多創(chuàng)業(yè)公司也采用python作為主業(yè)。以下說實(shí)現(xiàn)功能的方法。一攬子解決方案：Django學(xué)習(xí)django你哪兒都不需要去，去官網(wǎng)，保證不迷路。經(jīng)過社區(qū)中文貢獻(xiàn)者的努力，現(xiàn)在你都可以讀到正統(tǒng)的中文官方文檔了。跟著官網(wǎng)的步驟，逐一練習(xí)，它教會(huì)你搭建一個(gè)投票系統(tǒng)的所有技術(shù)細(xì)節(jié)。Django...
LuDongWei
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...機(jī)視覺庫(kù)。它由一系列 C 函數(shù)和少量 C++ 類構(gòu)成，實(shí)現(xiàn)了圖像處理和計(jì)算機(jī)視覺方面的很多通用算法。OpenCV 擁有包括 300 多個(gè)C函數(shù)的跨平臺(tái)的中、高層 API。它不依賴于其它的外部庫(kù)——盡管也可以使用某些外部庫(kù)。OpenCV 對(duì)非商...
...們迫切需要更好地理解這些模型容易受到攻擊的方式。在圖像識(shí)別領(lǐng)域，在圖像中添加小的、往往不可察覺的干擾就可以欺騙一個(gè)典型的分類網(wǎng)絡(luò)，使其將圖像錯(cuò)誤地分類。這種被干擾的圖像被稱為對(duì)抗樣本（ adversarial examples）...
...，這些內(nèi)部參數(shù)可以用于計(jì)算表示。深度卷積網(wǎng)絡(luò)在處理圖像、視頻、語(yǔ)音和音頻方面帶來了突破，而遞歸網(wǎng)絡(luò)在處理序列數(shù)據(jù)，比如文本和演講方面表現(xiàn)出了閃亮的一面。機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)在現(xiàn)代社會(huì)的各個(gè)方面表現(xiàn)出了強(qiáng)大的功...
...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...
...一種針對(duì)原始語(yǔ)音的生成模型DeepMind 的研究者基于先前的圖像生成方法構(gòu)建了一種自回歸全卷積模型 WaveNet。該模型是完全概率的和自回歸的（fully probabilistic and autoregressive），其每一個(gè)音頻樣本的預(yù)測(cè)分布的前提是所有先前的...
...識(shí)；6.具有良好的團(tuán)隊(duì)合作精神。 2、高級(jí)算法工程師 （圖像處理/深度學(xué)習(xí)/OCR方向，上海）*有實(shí)習(xí)職位 1.參與OCR產(chǎn)品的研發(fā)和優(yōu)化工作；2.從事圖像處理與模式識(shí)別、文本挖掘方面的研發(fā)工作；3.參與文字算法和版面還原算法的...
...計(jì)算機(jī)視覺領(lǐng)域，我們將其應(yīng)用于文字識(shí)別、目標(biāo)檢測(cè)、圖像分類、圖像質(zhì)量排序等。下面我們就以語(yǔ)義匹配、圖像質(zhì)量排序及文字識(shí)別這三個(gè)應(yīng)用場(chǎng)景為例，來詳細(xì)介紹美團(tuán)點(diǎn)評(píng)在深度學(xué)習(xí)技術(shù)及應(yīng)用方面的經(jīng)驗(yàn)和方法論?；?..
...數(shù)據(jù)集的復(fù)雜結(jié)構(gòu)。深層卷積網(wǎng)絡(luò)（deep convolutional nets)為圖像、視頻和音頻等數(shù)據(jù)處理上帶來突破性進(jìn)展，而遞歸網(wǎng)絡(luò)（recurrent nets ）也給序列數(shù)據(jù)（諸如文本、語(yǔ)言）的處理帶來曙光。機(jī)器學(xué)習(xí)為現(xiàn)代生活諸多方面帶來巨大動(dòng)...
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...
