遞歸神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與圖像識(shí)別SEARCH AGGREGATION
回答:前幾年我做過一個(gè)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(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)頁自動(dòng)刷新時(shí)，通過CGI和socket,對于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:云計(jì)算商業(yè)模式就是要實(shí)現(xiàn)IT即服務(wù)，無論是對外還是在企業(yè)內(nèi)部，IT自服務(wù)的需求越來越明顯。另一方面，超大規(guī)模的數(shù)據(jù)中心急需一個(gè)有效的掛歷方式來降低運(yùn)營成本。在云計(jì)算技術(shù)體系架構(gòu)中，運(yùn)維管理提供IaaS層、PaaS層、SaaS層資源的全生命周期的運(yùn)維管理，實(shí)現(xiàn)物理資源、虛擬資源的統(tǒng)一管理，提供資源管理、統(tǒng)計(jì)、監(jiān)控調(diào)度、服務(wù)掌控等端到端的綜合管理能力。云運(yùn)維管理與當(dāng)前傳統(tǒng)IT運(yùn)維管理的不同表現(xiàn)為：集中...
kyanag
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回答:在Linux中，要遞歸刪除目錄及其下所有子目錄和文件，可以使用以下命令： rm -r /path/to/directory 請注意，使用該命令會(huì)直接刪除指定目錄，無需確認(rèn)操作。同時(shí)，該命令也會(huì)刪除目錄下的所有文件和子目錄，因此在使用前請確保你已經(jīng)備份好了所有需要保留的數(shù)據(jù)。 如果你想在刪除前詢問確認(rèn)，可以添加 `-i` 參數(shù)，如下所示： rm -ri /path/to/directo...
xavier
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回答:在Linux中，可以使用`rm`命令來刪除文件和目錄。要遞歸刪除一個(gè)目錄及其所有子目錄和文件，可以使用`rm`命令的`-r`選項(xiàng)。 請注意，遞歸刪除是一個(gè)非常危險(xiǎn)的操作，因?yàn)樗鼤?huì)永久刪除整個(gè)目錄及其所有內(nèi)容，包括子目錄和文件。在執(zhí)行遞歸刪除之前，請確保您真正希望刪除該目錄及其所有內(nèi)容，并且在執(zhí)行此操作之前最好備份該目錄。 要遞歸刪除一個(gè)名為`myfolder`的目錄及其所有內(nèi)容，請使用以下命令...
lijinke666
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本文將詳細(xì)解析深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)識(shí)別圖形圖像的基本原理。針對卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，本文將詳細(xì)探討網(wǎng)絡(luò) 中每一層在圖像識(shí)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...
...提升和數(shù)據(jù)量增長中獲得裨益。目前正在開發(fā)的用于深層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的新型學(xué)習(xí)算法和體系結(jié)構(gòu)必將加速這一進(jìn)程。監(jiān)督式學(xué)習(xí)不管深度與否，機(jī)器學(xué)習(xí)最普遍的形式都是監(jiān)督式學(xué)習(xí)（supervised learning）。比如說，我們想構(gòu)造一個(gè)...
...可以給大家?guī)韼椭?在這篇文章中，我想與大家分享8個(gè)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)體系結(jié)構(gòu)，我相信任何一個(gè)機(jī)器學(xué)習(xí)的研究人員都應(yīng)該熟悉這一過程來促進(jìn)他們的工作。 為什么我們需要機(jī)器學(xué)習(xí)? 機(jī)器學(xué)習(xí)對于那些對人類來說太復(fù)雜而不能直...
...們無法結(jié)合起來。這就是我首次想到組合使用 CNN（卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)）和 RNN（遞歸神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)）時(shí)的反應(yīng)。畢竟，二者分別針對完全不同類型的問題做了優(yōu)化。 ?CNN 適用于分層或空間數(shù)據(jù)，從中提取未做標(biāo)記的特征。適用的數(shù)據(jù)可以...
...上文：深度學(xué)習(xí)-LeCun、Bengio和Hinton的聯(lián)合綜述（上）卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)被設(shè)計(jì)用來處理到多維數(shù)組數(shù)據(jù)的，比如一個(gè)有3個(gè)包含了像素值2-D圖像組合成的一個(gè)具有3個(gè)顏色通道的彩色圖像。很多數(shù)據(jù)形態(tài)都是這種多維數(shù)組...
...易受益于可用計(jì)算能力和數(shù)據(jù)量的增加。目前正在為深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)開發(fā)的新的學(xué)習(xí)算法和架構(gòu)只會(huì)加速這一進(jìn)程。監(jiān)督學(xué)習(xí)機(jī)器學(xué)習(xí)中，不論是否是深層，最常見的形式是監(jiān)督學(xué)習(xí)。試想一下，我們要建立一個(gè)系統(tǒng)，它能夠?qū)σ?..
...心文章《學(xué)界 | 谷歌新論文提出像素遞歸超分辨率：利用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)消滅低分辨率圖像馬賽克》。與較先進(jìn)的方法相比，這篇論文提出了一種端到端的框架來完成超分辨率任務(wù)。它由兩個(gè)卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)組成，一個(gè)是描述低分辨率圖...
...度、對比度、角點(diǎn)）。在獲得這些特征后，訓(xùn)練一個(gè)淺層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對圖像整體打分。該框架（如圖2所示）的一個(gè)特點(diǎn)是聯(lián)合了深度學(xué)習(xí)特征與傳統(tǒng)特征，既引入高層語義又保留了低層通用描述，既包括全局特征又有局部特征。...
...長短期記憶單元（LSTM）涵蓋多種時(shí)間尺度本文旨在幫助神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)者了解遞歸網(wǎng)絡(luò)的運(yùn)作方式，以及一種主要的遞歸網(wǎng)絡(luò)，即LSTM的功能和結(jié)構(gòu)。遞歸網(wǎng)絡(luò)是一類人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，用于識(shí)別諸如文本、基因組、手寫字跡、語音等...
...關(guān)研究。圖1 行為識(shí)別的定義及應(yīng)用領(lǐng)域基于層級化循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的人體骨架運(yùn)動(dòng)序列行為識(shí)別?目前基于人體骨架的行為識(shí)別方法主要可分為兩類：1）基于局部特征的方法：該類方法是對序列中的各時(shí)刻的人體骨架的局部幾何...
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...
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