圖像識別特定物體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:如何批量修改數據庫中的特定記錄數據？(access數據庫為例)單條刪除的sql語句： delete * from 數據庫表 where id = 1 刪除id為1的數據 delete * from 數據庫表 where id in (1,2,3,4,5,6) 刪除id為1、2、3、4、5、6的數據 其它的自己變通一下。
JouyPub
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回答:這個非常簡單，目前來說，有2種方法，一種是修改hosts.deny文件，一種是添加防火墻規則，下面我分別簡單介紹一下：修改hosts.deny文件這個文件主要用于控制禁止訪問本機的IP（路徑/etc/hosts.deny），只需要添加禁止訪問的IP地址，則指定的IP就不能訪問Linux系統，如下，這里禁止IP為192.168.15.21的用戶ssh遠程登錄，第一個字段為服務名稱，第二個為IP地址（...
Julylovin
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...a1889/HistoryObjectRecognition/find/master計算機視覺 6 大關鍵技術圖像分類：根據圖像的主要內容進行分類。數據集：MNIST, CIFAR, ImageNet物體定位：預測包含主要物體的圖像區域，以便識別區域中的物體。數據集：ImageNet物體識別：定位并...
本文將詳細解析深度神經網絡識別圖形圖像的基本原理。針對卷積神經網絡，本文將詳細探討網絡 中每一層在圖像識別中的原理和作用，例如卷積層(convolutional layer)，采樣層(pooling layer)，全連接層(hidden layer)，輸出層(softmax outpu...
...一種針對原始語音的生成模型DeepMind 的研究者基于先前的圖像生成方法構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），其每一個音頻樣本的預測分布的前提是所有先前的...
...的外形。 觀點:觀點的改變導致標準學習方法無法處理的圖像變化。輸入維度(即像素)之間的信息跳躍。 設想一個醫學數據庫，其中患者的年齡有時希望達到通常編碼體重的輸入維度！ 為了應用機器學習，我們首先要消除這種維...
...賽中，比如 ImageNet，其中你的任務是借助給定的數據解決圖像識別等問題。正如下文所描述的每一個架構，其中每一個都與常見的模型有細微不同，在解決問題時這成了一種優勢。這些架構同樣屬于「深度」模型的范疇，因此有...
...數據集的復雜結構。深層卷積網絡（deep convolutional nets)為圖像、視頻和音頻等數據處理上帶來突破性進展，而遞歸網絡（recurrent nets ）也給序列數據（諸如文本、語言）的處理帶來曙光。機器學習為現代生活諸多方面帶來巨大動...
...店要自動識別面包種類及數量實現無人結算，如調用通用圖像識別服務，雖然易用，但識別準確率低，無法準確區分面包種類；如定制化模型，雖然可以提升識別的準確率，但對于大多數企業或個人來說，聘請專家定制模型費用...
...，余下則是各領域的重要文章，包括對抗生成網絡、生成圖像描述模型。本文結構如下：AlexNet（2012年）ZF Net（2013年）VGG Net（2014年）GoogLeNet （2015年）微軟 ResNet （2015年）區域 CNN（R-CNN - 2013年，Fast R-CNN - 2015年，Faster R-CNN - 2015...
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...
Binguner
付永剛
ernest
