圖像識別技術的原理與應用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:作為一個寫了多年C++/VC++代碼，在Windows和Linux平臺都做過開發的程序員，僅從操作系統內核的角度看，Windows無疑更先進一些。不說別的，Windows10上有WSL(Windows Subsystem for Linux ， 適用于Linux的Windows子系統) 也就是Windows的Linux子系統，這一點就比Linux強多了。如果包括軟件生態等方面，Linux 更比不過...
antz
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回答:云計算是一種按使用量付費的模式，這種模式提供可用的、便捷的、按需的網絡訪問， 當進入可配置的計算資源共享池（資源包括網絡、服務器、存儲、應用軟件、服務），這些資源能夠被快速提供，而我們只需投入很少的管理工作，或與服務供應商進行很少的交互就可以。云計算主要應用的領域有公有云、私有云、云存儲、桌面云、物聯網、人工智能、大數據、智能制造、智慧城市等。各行各業也都需要云計算，像政府、金融、電力、教育、交通...
susheng
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回答:我想，這或許是兩個大方向的問題。AI是技術能力，是需要使用的，但混合云似乎更向是一種部署形態和基礎環境。在云的世界里，從企業用于單一測試的基礎私有云環境、到今天企業級公有云規模化發展，云的能力或多或少的支持了企業信息化基礎，在是一種大環境，是必須要具備的能力。在AI的技術能力層，應該持續秉承具有創新思維的規劃與設計，就像高級算法和深度學習的手法，應該被企業深化落實。要不斷嘗試運用新技術解決現有的業...
phpmatt
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本文將詳細解析深度神經網絡識別圖形圖像的基本原理。針對卷積神經網絡，本文將詳細探討網絡 中每一層在圖像識別中的原理和作用，例如卷積層(convolutional layer)，采樣層(pooling layer)，全連接層(hidden layer)，輸出層(softmax outpu...
...海思SDK及API第3季：ORTP庫局域網圖傳和VLC實時預覽第4季：圖像sensor的特性和驅動解析第5季：海思平臺上USB WIFI的移植與局域網無線調試和視頻流預覽第6季：RTSP協議詳解與實時流視頻預覽第7季：視頻打包為MP4格式并存儲到TF卡的...
...然而奶牛視頻中包含奶牛的個體信息，可直接對視頻進行圖像處理實現奶牛個體識別。識別方法介紹該方法采集奶牛直線行走時的側視視頻，用幀間差值法計算奶牛粗略輪廓，并對其二值圖像進行分段跨度分析，定位奶牛軀干區...
...入門書，通過這本收可以學到有關對象識別、基于內容的圖像搜索、光學字符識別、光流法、跟蹤、三維重建、立體成像、增強現實、姿態估計、全景創建、圖像分割、降噪、圖像分組等技術的實現原理。英文版PDF下載：https://i...
...別競賽（Dogs vs. Cats）。比賽的目標是訓練一種能夠檢測圖像中是否包含貓或者狗的算法。當時，正如比賽官網宣布的，在使用13000張貓和狗的圖像進行訓練后，較先進的算法分辨貓狗的準確率是82.7%。我的結果我應用了遷移學習...
...注意力模型（Attention Model）被廣泛使用在自然語言處理、圖像識別及語音識別等各種不同類型的深度學習任務中，是深度學習技術中最值得關注與深入了解的核心技術之一。本文以機器翻譯為例，深入淺出地介紹了深度學習中注...
...群（SNG），團隊整體立足于騰訊社交網絡大平臺，專注于圖像處理、模式識別、機器學習、數據挖掘、深度學習、音頻語音分析等領域開展技術研發和業務落地。序言——「弱弱」的人工智能說到人工智能（Artificial Intelligence, AI...
...要的基礎知識點，在機器機視覺、人臉識別以及一些高級圖像處理技術時都被經常用到，所以本人自行對PCA進行了更深入的學習。 PCA是什么 PCA（Principal Component Analysis，主成分分析或主元分析）是一種算法，PCA的結果是用盡可能...
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...
劉德剛
韓冰
