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:网络层抓包用wireshark，http抓包用burpsuite，二者所有界面化的操作系统都有，windows，linux，mac。下面几个回答网上抄的一模一样，也是醉了，一看就没真正用过，把我气出来了。burp虽然在win下可以被fiddler代替，但是ui设计我更欣赏burp，纯属个人爱好。linux和mac下的fiddler安装和使用上都不好，毕竟.net开发，相比较java开发的burp更...
leonardofed
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...计算奶牛粗略轮廓，并对其二值图像进行分段跨度分析，定位奶牛躯干区域，通过二值图像比对跟踪奶牛躯干目标，得到每帧图像中奶牛躯干区域图像。将躯干图像灰度化后经插值运算和归一化变换为48×48大小的矩阵，作为4c-2s-...
...baidu->general($file, [ recognize_granularity => big, //是否定位单字符位置 language_type => CHN_ENG, //CHN_ENG：中英文混合；默认为CHN_ENG detect_direction => false, //是否检测图像朝向 ...
...们尝试基于深度学习的OCR。 1. 基于Faster R-CNN和FCN的文字定位首先，我们根据是否有先验信息将版面划分为受控场景（例如身份证、营业执照、银行卡）和非受控场景（例如菜单、门头图）。对于受控场景，我们将文字定位转换...
...葛，接下来我们要介绍的VGG Net正是ILSVRC 2014图像识别+定位组别的获胜者，误差率为7.3%。VGG Net具有以下特点：VGG结构在图像识别和定位两个方面都表现出色。使用了19层网络，3x3的滤波器。 （而不是AlexNet的11x11滤波器和ZF Net...
...OpenCV的EAST深度学习模型。使用这个模型我们可以检测和定位的边界框坐标图像中包含的文本。下一步是把这些区域包含文本和实际识别和OCR文字使用OpenCV和Tesseract。 Tesseract 进行 OpenCV OCR 和文本识别 为了执行 OpenCV OCR 和文本识...
...员很快对 CNN 进行了改进以使得它们能更好的对物体进行定位和检测，这种神经网络架构就被称为 R-CNN（Region-CNN）。R-CNN 的输出是具有矩形框的图像，以下是 R-CNN 如何工作的步骤：使用称为可能性搜索的算法扫描整个输入图像...
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...
Yu_Huang
leon
Binguner
付永刚
