基于神經網絡的數字圖像識別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:對不起，寡人已經不會任何的計算機語言了，大學學的C語言和喂雞百死客語言早就還給老師了，sql語句都不知道是何方神圣語言了。更不會用計算機語言去查詢一個數字的倍數了。請原諒哥哥不學無術好嗎？
jayce
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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:數字孿生跟工業4.0、AI人工智能、大數據這些都沒有特別強的直接聯系。數字孿生其實是物理世界到網絡世界的一個映射，必須是信息化發展到相當高級階段才能做到的！數字孿生機器估計數字化程度高的機器能實現！但是數字孿生工廠和數字孿生城市，目前來看是遙遙無期！從最根本的概念上來說，數字孿生就是通過某種軟件界面將已經被數字化，真實在運行的物體的實際情況在數字體上復現。我們提煉下關鍵詞：真實運行中的物體，數字化...
helloworldcodin
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什么是卷積神經網絡，它為何重要？卷積神經網絡（也稱作 ConvNets 或 CNN）是神經網絡的一種，它在圖像識別和分類等領域已被證明非常有效。 卷積神經網絡除了為機器人和自動駕駛汽車的視覺助力之外，還可以成功識別人臉...
背景目前的神經網絡中，每一層的神經元都做的是類似的事情，比如一個卷積層內的每個神經元都做的是一樣的卷積操作。而Hinton堅信，不同的神經元完全可以關注不同的實體或者屬性，比如在一開始就有不同的神經元關注不...
...習意味著什么？答案是用人臉圖片的樣本集來訓練深度神經網絡，我們可以得到人臉圖像流形的參數化映射（編碼）和局部參數表示（解碼）。編碼、解碼器圖4. 自動編碼解碼器。一旦我們掌握了流形在手，我們可以完成很多...
...字從識別區域中分割出來。 第二步，數字識別，用卷積神經網絡或者模板匹配識別每一位圖像中的數字類別。 第三步，數字拼接，根據圖像分割的位置，將識別的數字拼接起來。 圖3 圖像各個區域示意圖 3. AI設計 3.1 網絡結構 ...
...」就是這樣一種方法，它通過少則近幾層多則上百層人工神經網絡不斷地對高維的輸入數據塊進行抽象與理解并最終做出「智能」的決策。單憑深度學習技術可能仍然難以完成全知全能的「強」人工智能，但它卻是完成任何特定...
...定位監督訓練二值單元隱藏單元計算虛擬目標較早的卷積神經網絡（U Toronto）[LeCun 88,89]用反向傳播訓練320個例子有步長的卷積沒有分離的池化層第一個真正意義的深度卷積網絡在貝爾實驗室誕生 [LeCun et al 89]用反向傳播訓練數據...
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
