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...
回答:當然有啦,我一般都是用黑狐文字提取神器 小程序,使用簡單,只要把你的英文音頻導入進去,然后就可以看到系統語音識別后,轉成成文字的形式,最后如果想要進行中英互譯也可以哦,點擊立即轉化,語音準確率非常高,可以達到98%以上,幾乎都不用二次修改,香!除了語音轉文字,它還能夠視頻轉文字呢!支持的格式非常多,比如wav、mp3、m4a、flv、mp4、wma、3gp、amr、aac、ogg-opus、fla...
回答:學習軟件開發確實是需要一定的英語基礎的,但是所需要的英語知識和能力與高考英語、四六級英語都不同。軟件開發需要的英語以專業詞匯為主,不側重聽說讀寫譯的綜合能力。而且專業詞匯的數量比較少,大約在300-500。注意雖然數量不多,但是不是初學者需要掌握的簡單的單詞,大多是高考英語或四六級英語中的單詞,比如battery、parachute、command、byte、compile、gateway、fre...
這是一篇總結文,總結我看過的幾篇用GAN做圖像翻譯的文章的套路。首先,什么是圖像翻譯?為了說清楚這個問題,下面我給出一個不嚴謹的形式化定義。我們先來看兩個概念。第一個概念是圖像內容(content) ?,它是圖像...
...絡由卷積層和全連接層構成,網絡的輸入是16x16的歸一化圖像,輸出為0-9這10個類,中間是3個隱含層。這個網絡的結構如下圖所示:? ??這篇文章提出了權重共享(weight sharing)和特征圖像(feature map)的概念,這些概念被沿用...
...,又或是實際場景中更復雜的情況,比如生成不同人臉的圖像。這時候,作為具有universal approximation性質的神經網絡是一個看上去不錯的選擇[1]:所以雖然GAN里面同時包含了生成網絡和判別網絡,但本質來說GAN的目的還是生成模...
...段做初步清理。比較簡單的一種處理方法是采用33矩陣對圖像進行平滑處理,即對每個像素取他所在33矩陣所有點的RGB均值,分別作為新的RGB值。稍微做點優化,取3*3矩陣中RGB三維歐式距離最接近均值的點作為新值。 1.2 灰度化在...
...段做初步清理。比較簡單的一種處理方法是采用33矩陣對圖像進行平滑處理,即對每個像素取他所在33矩陣所有點的RGB均值,分別作為新的RGB值。稍微做點優化,取3*3矩陣中RGB三維歐式距離最接近均值的點作為新值。 1.2 灰度化 ...
...作為實體和語義類的名字、描述、解釋等,可以由文本、圖像、音視頻等來表達。屬性(值): 從一個實體指向它的屬性值。不同的屬性類型對應于不同類型屬性的邊。屬性值主要指對象指定屬性的值。如圖1所示的面積、人...
...注意力模型(Attention Model)被廣泛使用在自然語言處理、圖像識別及語音識別等各種不同類型的深度學習任務中,是深度學習技術中最值得關注與深入了解的核心技術之一。本文以機器翻譯為例,深入淺出地介紹了深度學習中注...
OCR與Tesseract介紹 ??將圖片翻譯成文字一般被稱為光學文字識別(Optical Character Recognition,OCR)。可以實現OCR 的底層庫并不多,目前很多庫都是使用共同的幾個底層OCR 庫,或者是在上面進行定制。??Tesseract 是一個OCR 庫,...
...弄網絡通過精心計算得到的。但是問題依然存在:右邊的圖像顯然是一張金魚而不是雛菊。顯然,像集成模型,多掃視后投票和無監督預訓練的策略都不能解決這個漏洞。使用高度正則化會有所幫助,但會影響判斷不含噪聲圖像...
...弄網絡通過精心計算得到的。但是問題依然存在:右邊的圖像顯然是一張金魚而不是雛菊。顯然,像集成模型,多掃視后投票和無監督預訓練的策略都不能解決這個漏洞。使用高度正則化會有所幫助,但會影響判斷不含噪聲圖像...
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...