回答:前幾年我做過一個鋼廠眾多監(jiān)測設(shè)備的數(shù)據(jù)釆集系統(tǒng),用戶界面是瀏覽器。數(shù)據(jù)庫是postgresql,后臺中間件是python寫。因?yàn)獒娂瘮?shù)據(jù)是海量的,所以所有數(shù)據(jù)通過多線程或multiprocessing,數(shù)據(jù)在存入數(shù)據(jù)庫時,也傳遞給一個python字典,里面存放最新的數(shù)據(jù)。遠(yuǎn)程網(wǎng)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(nèi)存里的這個字典獲...
回答:最早聽到人臉識別概念還是從科幻電影中,通過一個人的面部特征,機(jī)器可以知道你是誰。隨著技術(shù)的進(jìn)步,人臉識別已經(jīng)走入了人們的生活,iPhone手機(jī)上的Face ID就是其中的代表產(chǎn)品,第一次讓這項(xiàng)技術(shù)與消費(fèi)者有了近距離的接觸。Face ID于2017年在iPhone X上推出,該技術(shù)取代了蘋果的Touch ID指紋掃描系統(tǒng)。Face ID使用True Depth攝像頭系統(tǒng),該系統(tǒng)由傳感器、攝像頭和位于...
回答:人臉識別系統(tǒng)是計(jì)算機(jī)科學(xué)的最新應(yīng)用,它利用計(jì)算機(jī)技術(shù)和生物統(tǒng)計(jì)技術(shù),在各種背景下識別出人臉,更進(jìn)一步可以實(shí)施跟蹤,它基于人的臉部特征,屬于生物識別技術(shù)。人臉識別的過程可以分成人臉檢測,人臉跟蹤和人臉比對三個過程。人臉檢測是在動態(tài)背景或者復(fù)雜背景下將人的面部找到,并從背景中分離出來。找到人臉,有數(shù)種方法可以實(shí)施。1.設(shè)計(jì)人臉的標(biāo)準(zhǔn)模板,然后系統(tǒng)將采集到的圖像和標(biāo)準(zhǔn)人臉模板進(jìn)行對比,從匹配程度上判斷是...
...給人類的機(jī)器學(xué)習(xí) 一、為什么機(jī)器學(xué)習(xí)重要 SciPyCon 2018 sklearn 教程 一、Python 機(jī)器學(xué)習(xí)簡介 SciPyCon 2018 sklearn 教程 二、Python 中的科學(xué)計(jì)算工具 SciPyCon 2018 sklearn 教程 九、sklearn 估計(jì)器接口回顧 SciPyCon 2018 sklearn 教程 十五、估計(jì)器...
...素貝葉斯,線性分類器,樹分類等等分類器技術(shù)工具:?sklearn,?nltk,?scrapy數(shù)據(jù)集:?sms spam dataset,?e-mail spam dataset?,?youtube comments spam dataset展示方式:?網(wǎng)頁頁面參考指南:AdBlock,?Adguard閱讀指南:?How To Build a Simple Spam-Detecting Ma....
...入圖片數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為(28,28,1)的格式。完整代碼如下:from sklearn.datasets import fetch_openmlfrom sklearn.preprocessing import OneHotEncoderfrom sklearn.model_selection import train_test_splitimport numpy as npfrom keras ...
...python搞數(shù)據(jù)分析或機(jī)器學(xué)習(xí)經(jīng)常使用的pandas、matplotlib、sklearn等庫,都需要基于numpy構(gòu)建。毫不夸張地說,沒有numpy,python今天在數(shù)據(jù)分析與機(jī)器學(xué)習(xí)領(lǐng)域只能是捉襟見肘。 機(jī)器學(xué)習(xí) 0x01 念念Python,必有回響 真若有心于數(shù)據(jù)領(lǐng)域...
工作上需要用到文本分類,這里用 sklearn 做為工具,記錄下學(xué)習(xí)過程 目錄 1. SVM 文本分類范例2. sklearn 做文本分類其他可選分類器3. 文本分類的數(shù)據(jù)預(yù)處理3. 中文文本分類方法 SVM 文本分類范例 import numpy as np from sklearn import me...
...博主寫的很好,我就不班門弄斧了,主要說說代碼。利用sklearn庫提供的LogisticRegression()可以很方便的完成訓(xùn)練和預(yù)測。 from sklearn.linear_model import LogisticRegressionfrom sklearn.model_selection import train_test_splitX=data[data.columns[0:1...
... ]) Scikit Learn 中封裝了混淆矩陣方法 confusion_matrix(): from sklearn.metrics import confusion_matrix confusion_matrix(y_true, y_predict) 精準(zhǔn)率和召回率及實(shí)現(xiàn) 有了混淆矩陣,精準(zhǔn)率和召回率久很好表示了。 精準(zhǔn)率表示預(yù)測分類結(jié)果中預(yù)測正確的...
ChatGPT和Sora等AI大模型應(yīng)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...
一、活動亮點(diǎn):全球31個節(jié)點(diǎn)覆蓋 + 線路升級,跨境業(yè)務(wù)福音!爆款云主機(jī)0.5折起:香港、海外多節(jié)點(diǎn)...
大模型的訓(xùn)練用4090是不合適的,但推理(inference/serving)用4090不能說合適,...