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...
回答:最早聽到人臉識(shí)別概念還是從科幻電影中,通過一個(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: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...
...字母。??最后是識(shí)別簡(jiǎn)體中文,需要事先安裝簡(jiǎn)體中文語(yǔ)言包,下載地址為:https://github.com/tesseract-... ,再講chi_sim.traineddata放在C:Program Files (x86)Tesseract-OCRtessdata目錄下。我們以圖片timg.jpg為例:輸入命令: tesseract E://figures/other/...
...,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)力:從網(wǎng)頁(yè)搜索到社交網(wǎng)絡(luò)內(nèi)容過濾再到電商網(wǎng)商推薦,在相機(jī)、智能手機(jī)等消費(fèi)品中也越來越多見。機(jī)...
...達(dá)和疾病的影響。也許更令人驚訝的是,深度學(xué)習(xí)在自然語(yǔ)言理解的各項(xiàng)任務(wù)中產(chǎn)生了非常可喜的成果,特別是主題分類、情感分析、自動(dòng)問答和語(yǔ)言翻譯。我們認(rèn)為,在不久的將來,深度學(xué)習(xí)將會(huì)取得更多的成功,因?yàn)樗枰?..
...戶帶來實(shí)時(shí)的交互效果。 2.2 客戶端處理 得益于OpenCV在跨語(yǔ)言和跨平臺(tái)的優(yōu)勢(shì),客戶端也能以較低的開發(fā)成本的提供人臉檢測(cè)的能力,并且可以通過JsBridge等方式向web容器提供服務(wù),然而一旦脫離這個(gè)容器,孤立的頁(yè)面將失去這...
...戶帶來實(shí)時(shí)的交互效果。 2.2 客戶端處理 得益于OpenCV在跨語(yǔ)言和跨平臺(tái)的優(yōu)勢(shì),客戶端也能以較低的開發(fā)成本的提供人臉檢測(cè)的能力,并且可以通過JsBridge等方式向web容器提供服務(wù),然而一旦脫離這個(gè)容器,孤立的頁(yè)面將失去這...
...任務(wù)概述?視覺問答任務(wù)(VQA):將圖像和關(guān)于圖像的自然語(yǔ)言問題作為輸入,生成自然語(yǔ)言答案作為輸出。?文本視覺問答任務(wù)(TextVQA):面向文字識(shí)別的問答任務(wù)。?二、Baseline? 2.1 Baseline 1:?Look, Read, Reason & Answer (LoRRA):2019年提...
...達(dá)和疾病的影響。也許更令人驚訝的是,深度學(xué)習(xí)在自然語(yǔ)言理解的各項(xiàng)任務(wù)中產(chǎn)生了非常可喜的成果,特別是主題分類、情感分析、自動(dòng)問答和語(yǔ)言翻譯。我們認(rèn)為,在不久的將來,深度學(xué)習(xí)將會(huì)取得更多的成功,因?yàn)樗枰?..
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...