回答:前几年我做过一个钢厂众多监测设备的数据釆集系统，用户界面是浏览器。数据库是postgresql,后台中间件是python写。因为釆集数据是海量的，所以所有数据通过多线程或multiprocessing,数据在存入数据库时，也传递给一个python字典，里面存放最新的数据。远程网页自动刷新时，通过CGI和socket,对于authorized的session ID,就可以直接从后台内存里的这个字典获...
jonh_felix
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...），通过单一侧面照片合成正面人脸图像，取得了当前较好的结果。研究人员提出了一个像人类一样能够考虑整体和局部信息的 GAN 结构，合成的图像非常逼真且很好地保留了身份特征，并且可以处理大量不同姿势的照片。研究...
...选集合。这种基于文本的由粗到精的推荐方式， 能够很好的帮助用户定位到具有精细且具体标签的商品。然而，当用户需求的商品的周边信息不明确时，很难通过抽象出有限的关键词来进行检索。这类商品包括：未知品牌的化...
...中存在一个循环： 生成图像喂给行人重识别模型来学习好的行人特征，而行人重识别模型提取出来的特征也会再喂给生成模型来提升生成图像的质量。 How：（这篇文章是怎么达到这个目标） 特征的定义： 在本文中，我们首先...
...音识别以及文档阅读。这个文档阅读系统使用一个被训练好的卷积神经网络和一个概率模型，这个概率模型实现了语言方面的一些约束。20世纪90年代末，这个系统被用来美国超过10%的支票阅读上。后来，微软开发了基于卷积神...
...将过滤器应用于输入图像矩阵的边界元素。零填充一个很好的特性是它允许我们控制特征映射的大小。添加零填充也称为宽卷积，而不使用零填充是为窄卷积。 这在[14]中有清楚的解释。非线性部分介绍（ReLU）如上文图3所示，...
...降低频率的方法 一般步骤： 缩小图片：32 * 32是一个较好的大小，这样方便DCT计算 转化为灰度图：把缩放后的图片转化为256阶的灰度图。（具体算法见平均哈希算法步骤） 计算DCT:DCT把图片分离成分率的集合 缩小DCT：DCT计算后...
...性笑容。总而言之，只要能找到你独特的「气质」就能更好的认识你。 图4：具有判别性的人脸判别性特征的想法非常直观有效也取得了一定成功，但是由于人脸的像素特征非常不稳定，不同拍摄设备和拍摄场景、不同的光照条...
...视频理解的关键。传统的手工特征有一大堆，目前效果较好的是iDT(Improved Dense Trajectories) ，在这里就不加讨论了。深度学习对图像内容的表达能力十分不错，在视频的内容表达上也有相应的方法。下面介绍最近几年主流的几种技...
...术分析医学影像和视频是一个新的研究方向。通过已训练好的卷积神经网络，能很快地搭建并训练自己的深度学习系统。 二、用 Python 进行图像处理的基础 用于图像处理的库有很多，其中 OpenCV(Open computer vision) 比较主流，基于C/...
轻量云主机已更新简化版Windows帕鲁镜像的安装教程，现在仅需3步，就可以畅游帕鲁大陆！需要Lin...
UCloud轻量云主机已更新Linux帕鲁镜像的安装教程，现在仅需1步，就可以畅游帕鲁大陆！也欢迎大...
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魏明
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付永刚
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