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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回答:在汽车电子行业工作多年，而我本人就是从汽车电子测试工程师起步。在这里分享一下经验给大家。汽车电子测试工程师一般分为两类，一个是在研发阶段的测试工程师，这里面又分为软件测试和硬件测试，这种研发测试工程师我并没有担任过，所以说暂时不进行详细描述，不过汽车电子的研发测试工程师和其他行业的电子研发测试工程师类似，可以参考一下其他电子行业的测试工程师相关经验。而我所任职过的是在生产和制造阶段的产品测试工程师...
superw
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回答:人脸识别系统是计算机科学的最新应用，它利用计算机技术和生物统计技术，在各种背景下识别出人脸，更进一步可以实施跟踪，它基于人的脸部特征，属于生物识别技术。人脸识别的过程可以分成人脸检测，人脸跟踪和人脸比对三个过程。人脸检测是在动态背景或者复杂背景下将人的面部找到，并从背景中分离出来。找到人脸，有数种方法可以实施。1.设计人脸的标准模板，然后系统将采集到的图像和标准人脸模板进行对比，从匹配程度上判断是...
BicycleWarrior
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...关注的是视觉识别系统。 阿塔利已经证明，将一张猫的图像稍加改动，人眼看来仍是一只标准的猫，却被所谓的神经网络误解为是鳄梨酱。 最近，阿塔利把注意力转向了实际物体。发现只要稍微调整一下它们的纹理和颜色，就...
...模型 (1D 顺序) RNN, GRU, LSTM, CTC, 注意力模型 图像模型 2D 和 3D 卷积神经网络 先进/未来 技术：无监督学习（稀疏编码 ICA, SFA,）增强学习三、端到端学习应用案例：语音识别传统模型：语音→运算特征—（人工设...
...时平滑地通过零点。 训练数据包含视频采样得到的单一图像，搭配相应的转向命令（1/r）。只有来自人类驾驶员的数据是不足以用来训练的；网络还必须学习如何从任何错误中恢复，否则该汽车就将慢慢偏移道路。因此训练数...
...对于非结构化数据的识别、判断、分类是它的优势所在。图像、语音都是非结构化的，而像 Excel 表格上的数据，我们称之为结构化的数据。自动驾驶所面临的环境，如果表达出来，正是非结构化的数据，深度学习可以很好地处...
...网络变得日益流行，有趣的是当前的许多技术最初是针对图像或视频处理开发出来的。卷积神经网络 （ CNN ）是这些方法中的一种，使得我们很容易理解为什么神经网络处理图像的方式极其类似于人脑加工声音刺激的方式。因此...
...始发站、目的站...——接口地址数字识别(可在线调用):对图像中的阿拉伯数字进行识别提取，适用于...——接口地址通用文字识别(可在线调用):支持多场景下的文字检测识别，多项ICDA...——接口地址网络图片文字识别(可在线调...
图像识别技术近来进步飞速。去年，微软和谷歌展示了能比人类更准确地识别图像的系统。 这些进步得益于一个叫做深度学习的技术，它涉及将数据通过模拟神经元的网络，以培养该网络在未来过滤数据（更多信息见Teachin...
...研究课题之一，新的对抗攻击方法不断涌现，应用场景从图像分类扩展到目标检测等。 阿里安全一直以来致力于用技术解决社会问题。为了保障整个生态圈中7亿多消费者和千万商家的信息安全，AI技术很早就被应用到了阿里安...
ChatGPT和Sora等AI大模型应用，将AI大模型和算力需求的热度不断带上新的台阶。哪里可以获得...
大模型的训练用4090是不合适的，但推理（inference/serving）用4090不能说合适，...
图示为GPU性能排行榜，我们可以看到所有GPU的原始相关性能图表。同时根据训练、推理能力由高到低做了...
Binguner
付永刚
ernest
