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: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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...的出现，卷积神经网络（CNN）的性能已经优于传统的数字图像处理方法，如 SIFT 和 SURF。在计算机视觉领域，学者们开始将研究重点转移到 CNN，并相信 CNN 是这一领域的未来趋势。但是，人们对成效卓著的 CNN 背后的机理却缺乏...
...Wu 和 Xi Zhang 在 2016 年 11 月传到 arXiv 上的论文《使用脸部图像自动推断罪犯》（Automated Inference on Criminality Using Face Images）。吴和张认为，机器学习技术可以预测一个人是否是犯罪分子（不是犯罪嫌疑人），号称准确度几乎 90%，...
...到许多机器上。研究人员成功地使用了成各种的batch进行图像分类和语言建模，甚至玩Dota 2。这些大batch数据允许将越来越多的计算量有效地投入到单个模型的训练中，并且是人工智能训练计算快速增长的重要推动者。但是，batch...
...道路检测，一般包括6部分：摄像头校正(camera calibration)、图像失真校正(distortion correction)、色彩/梯度二值化(color/gradient threshold)、视角转换 Perspective transform 、行道线检测(Detect lane lines)、 道路弯度测量(Determine the lane curvature) Ca...
现在，卷积神经网络（CNN）识别图像的能力已经到了出神入化的地步，你可能知道在 ImageNet 竞赛中，神经网络对图像识别的准确率已经超过了人。但同时，另一种奇怪的情况也在发生。拿一张计算机已经识别得比较准确的...
最近，谷歌发布了一种把低分辨率图像复原为高分辨率图像的方法，参见机器之心文章《学界 | 谷歌新论文提出像素递归超分辨率：利用神经网络消灭低分辨率图像马赛克》。与较先进的方法相比，这篇论文提出了一种端到端...
...信息。在脑中负责视力的神经在有很多层，他们被认为从图像中提取逐步的详细信息，如运动，形状，颜色，等等。每一层是一个庞大的神经元网络。 深卷积神经网络具有类似的结构。他们也有层的结构，并且每个层由模仿大...
...模型来说则没有正确的输出。所以我们在寻求一个将星系图像赋予高概率的图像概率模型，同时所有可能图像的概率总和为一。神经网络在这个模型中指定一个条件概率。在概率模型中可以从一个多变量标准正态分布中得到一个...
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
Eric
