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...
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。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,人臉跟蹤和人臉比對三個(gè)過程。人臉檢測是在動(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)行對比,從匹配程度上判斷是...
...如想識(shí)別在這些黑白圖像中,是否包含從 0 到 9 的手寫體數(shù)字,那么深度學(xué)習(xí)的傳統(tǒng)做法是,輸出一個(gè) 10 維向量,( x_{0}, x_{1}, ... x_{9} ),其中每個(gè)元素 x_{i} 的取值范圍是 [0, 1.0],表示出現(xiàn)相應(yīng)數(shù)字的概率。例如,輸出的向量是 ...
...鄰分類器(KNN)的手寫識(shí)別系統(tǒng), 這里構(gòu)造的系統(tǒng)只能識(shí)別數(shù)字0到9。 數(shù)據(jù)集和項(xiàng)目源代碼 難點(diǎn): 圖形信息如何處理? 圖像轉(zhuǎn)換為文本格式 2 準(zhǔn)備數(shù)據(jù) 將圖像轉(zhuǎn)換為測試向量 訓(xùn)練集: 目錄trainingDigits 大約2000個(gè)例子 每個(gè)數(shù)字大...
...鄰分類器(KNN)的手寫識(shí)別系統(tǒng), 這里構(gòu)造的系統(tǒng)只能識(shí)別數(shù)字0到9。 數(shù)據(jù)集和項(xiàng)目源代碼 難點(diǎn): 圖形信息如何處理? 圖像轉(zhuǎn)換為文本格式 2 準(zhǔn)備數(shù)據(jù) 將圖像轉(zhuǎn)換為測試向量 訓(xùn)練集: 目錄trainingDigits 大約2000個(gè)例子 每個(gè)數(shù)字大...
...是numpy庫,這個(gè)庫是科學(xué)計(jì)算領(lǐng)域常用的庫,專門用來做數(shù)字方面的工作,也是建議先學(xué)習(xí)一下。機(jī)器學(xué)習(xí)在某些時(shí)候,很接近于線性回歸,而這個(gè)庫很適合用來創(chuàng)建大量的數(shù)字集合。再之后是OpenCV庫,這個(gè)是專門用來做圖像處...
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...