基于bp神經網絡的圖像識別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:這里介紹Linux環境下5種識別相同內容文件的方法，分別是diff，cksum，find，fslint和fdupes，感興趣的朋友可以自己嘗試一下，都非常簡單：diff這應該是最簡單的比較2個文件內容是否相同的方法，如果相同則不輸出任何信息，如果不同則會輸出不同信息，使用的話，直接輸入命令dfii 文件1 文件2就行，如下，缺點是只能比較2個文件，而且必須人為指定才行：cksum這個命令主要是計算...
roland_reed
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回答:2019年8月9日ucloud開發者大會上，ucloud消費者業務CEO余承東正式宣布發布自有操作系統鴻蒙，內核為鴻蒙微內核，同時保留了Linux內核和LiteOS。未來將擺脫Linux內核和LiteOS，只有鴻蒙微內核。所以，ucloud的鴻蒙系統不是基于Linux開發的，也不是基于Android。是基于微內核的面向全場景的分布式操作系統。是可以兼容Android APP的跨平臺操作系統。鴻蒙O...
tunny
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回答:想開發一款基于windows系統的桌面軟件，用什么語言？其實大部分編程語言都行，不管是c++，還是c#，都支持桌面GUI開發，各種框架/庫層出不窮，當然，還有一些比較經典的開發工具，delphi、powerbuilder等，下面我分別簡單介紹一下：c++ GUI開發說起c++做GUI開發，還是windows平臺，許多朋友一定想到的是mfc，一個非常經典的開發框架，也是微軟早期一直推崇的，只需拖拽控...
CarlBenjamin
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...和問題的工具，那么遇到復雜問題該如何做呢？二.人工神經網絡 人工神經網絡（Artificial Neural Networks，簡寫為ANNs）也簡稱為神經網絡（NNs）或稱作連接模型（Connection Model），它是一種模仿動物神經網絡行為特征，進行分布式...
...和問題的工具，那么遇到復雜問題該如何做呢？二.人工神經網絡 人工神經網絡（Artificial Neural Networks，簡寫為ANNs）也簡稱為神經網絡（NNs）或稱作連接模型（Connection Model），它是一種模仿動物神經網絡行為特征，進行分布式...
...度。 圖3 3、雙路CNN的識別方法 這個其實就是兩個獨立的神經網絡了，最后再把兩個模型的結果平均一下。上面一個就是普通的單幀的CNN，而且文章當中提到了，這個CNN是在ImageNet的數據上pre-train，然后在視頻數據上對最后一層...
...特別之處. 深度學習包含兩方面內容： 1.更好的訓練深度神經網絡。神經網絡隱藏層超過兩層就算深度神經網絡，三層的NN的訓練還好說，但是如果NN很多層數呢？那將會面臨梯度彌散和梯度爆炸等問題。所以為了讓訓練的DNN取得...
...簡介》，這本書中描述了感知器的兩個重要問題： 單層神經網絡不能解決不可線性分割的問題，典型例子：異或門； 當時的電腦完全沒有能力承受神經網絡的超大規模計算。 隨后的十多年，人工智能轉入第一次低潮，而Rosenbl...
導讀：這是《神經網絡和深度學習簡史》第二部分，這一部分我們會了解BP算法發展之后一些取得迅猛發展的研究，稍后我們會看到深度學習的關鍵性基礎。神經網絡獲得視覺隨著訓練多層神經網絡的謎題被揭開，這個話題再一...
...個新的領域，其動機在于建立、模擬人腦進行分析學習的神經網絡。它模仿人腦的機制來解釋數據，例如圖像，聲音和文本。深度學習的概念源于人工神經網絡的研究。深度學習通過組合低層特征形成更加抽象的高層表示屬性類...
...個新的領域，其動機在于建立、模擬人腦進行分析學習的神經網絡。它模仿人腦的機制來解釋數據，例如圖像，聲音和文本。深度學習的概念源于人工神經網絡的研究。深度學習通過組合低層特征形成更加抽象的高層表示屬性類...
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...
Eric
馬永翠
