圖像識(shí)別英文文獻(xiàn)翻譯SEARCH AGGREGATION
回答:前幾年我做過(guò)一個(gè)鋼廠眾多監(jiān)測(cè)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(kù)是postgresql,后臺(tái)中間件是python寫(xiě)。因?yàn)獒娂瘮?shù)據(jù)是海量的，所以所有數(shù)據(jù)通過(guò)多線程或multiprocessing,數(shù)據(jù)在存入數(shù)據(jù)庫(kù)時(shí)，也傳遞給一個(gè)python字典，里面存放最新的數(shù)據(jù)。遠(yuǎn)程網(wǎng)頁(yè)自動(dòng)刷新時(shí)，通過(guò)CGI和socket,對(duì)于authorized的session ID,就可以直接從后臺(tái)內(nèi)存里的這個(gè)字典獲...
jonh_felix
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回答:當(dāng)然有啦，我一般都是用黑狐文字提取神器 小程序，使用簡(jiǎn)單，只要把你的英文音頻導(dǎo)入進(jìn)去，然后就可以看到系統(tǒng)語(yǔ)音識(shí)別后，轉(zhuǎn)成成文字的形式，最后如果想要進(jìn)行中英互譯也可以哦，點(diǎn)擊立即轉(zhuǎn)化，語(yǔ)音準(zhǔn)確率非常高，可以達(dá)到98%以上，幾乎都不用二次修改，香！除了語(yǔ)音轉(zhuǎn)文字，它還能夠視頻轉(zhuǎn)文字呢！支持的格式非常多，比如wav、mp3、m4a、flv、mp4、wma、3gp、amr、aac、ogg-opus、fla...
yy736044583
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回答:最早聽(tīng)到人臉識(shí)別概念還是從科幻電影中，通過(guò)一個(gè)人的面部特征，機(jī)器可以知道你是誰(shuí)。隨著技術(shù)的進(jìn)步，人臉識(shí)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(píng)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...
Binguner
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回答:學(xué)習(xí)軟件開(kāi)發(fā)確實(shí)是需要一定的英語(yǔ)基礎(chǔ)的，但是所需要的英語(yǔ)知識(shí)和能力與高考英語(yǔ)、四六級(jí)英語(yǔ)都不同。軟件開(kāi)發(fā)需要的英語(yǔ)以專業(yè)詞匯為主，不側(cè)重聽(tīng)說(shuō)讀寫(xiě)譯的綜合能力。而且專業(yè)詞匯的數(shù)量比較少，大約在300-500。注意雖然數(shù)量不多，但是不是初學(xué)者需要掌握的簡(jiǎn)單的單詞，大多是高考英語(yǔ)或四六級(jí)英語(yǔ)中的單詞，比如battery、parachute、command、byte、compile、gateway、fre...
miracledan
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...的結(jié)構(gòu)信息。對(duì) 于要提取具有潛在復(fù)雜結(jié)構(gòu)規(guī)則的自然圖像、 視頻、 語(yǔ)音和音 樂(lè)等結(jié)構(gòu)豐富數(shù)據(jù)， 深度學(xué)習(xí)能夠獲取其本質(zhì)特征。? 受大腦結(jié)構(gòu)分層次啟發(fā)， 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)研究人員一直致力于多 層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的研究。Ｂ Ｐ算法是...
這是一篇總結(jié)文，總結(jié)我看過(guò)的幾篇用GAN做圖像翻譯的文章的套路。首先，什么是圖像翻譯？為了說(shuō)清楚這個(gè)問(wèn)題，下面我給出一個(gè)不嚴(yán)謹(jǐn)?shù)男问交x。我們先來(lái)看兩個(gè)概念。第一個(gè)概念是圖像內(nèi)容(content) ?，它是圖像...
...絡(luò)由卷積層和全連接層構(gòu)成，網(wǎng)絡(luò)的輸入是16x16的歸一化圖像，輸出為0-9這10個(gè)類，中間是3個(gè)隱含層。這個(gè)網(wǎng)絡(luò)的結(jié)構(gòu)如下圖所示：? ??這篇文章提出了權(quán)重共享（weight sharing）和特征圖像（feature map）的概念，這些概念被沿用...
...，又或是實(shí)際場(chǎng)景中更復(fù)雜的情況，比如生成不同人臉的圖像。這時(shí)候，作為具有universal approximation性質(zhì)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是一個(gè)看上去不錯(cuò)的選擇[1]：所以雖然GAN里面同時(shí)包含了生成網(wǎng)絡(luò)和判別網(wǎng)絡(luò)，但本質(zhì)來(lái)說(shuō)GAN的目的還是生成模...
...段做初步清理。比較簡(jiǎn)單的一種處理方法是采用33矩陣對(duì)圖像進(jìn)行平滑處理，即對(duì)每個(gè)像素取他所在33矩陣所有點(diǎn)的RGB均值，分別作為新的RGB值。稍微做點(diǎn)優(yōu)化，取3*3矩陣中RGB三維歐式距離最接近均值的點(diǎn)作為新值。 1.2 灰度化在...
...段做初步清理。比較簡(jiǎn)單的一種處理方法是采用33矩陣對(duì)圖像進(jìn)行平滑處理，即對(duì)每個(gè)像素取他所在33矩陣所有點(diǎn)的RGB均值，分別作為新的RGB值。稍微做點(diǎn)優(yōu)化，取3*3矩陣中RGB三維歐式距離最接近均值的點(diǎn)作為新值。 1.2 灰度化 ...
...作為實(shí)體和語(yǔ)義類的名字、描述、解釋等，可以由文本、圖像、音視頻等來(lái)表達(dá)。屬性(值): 從一個(gè)實(shí)體指向它的屬性值。不同的屬性類型對(duì)應(yīng)于不同類型屬性的邊。屬性值主要指對(duì)象指定屬性的值。如圖1所示的面積、人...
...注意力模型（Attention Model）被廣泛使用在自然語(yǔ)言處理、圖像識(shí)別及語(yǔ)音識(shí)別等各種不同類型的深度學(xué)習(xí)任務(wù)中，是深度學(xué)習(xí)技術(shù)中最值得關(guān)注與深入了解的核心技術(shù)之一。本文以機(jī)器翻譯為例，深入淺出地介紹了深度學(xué)習(xí)中注...
OCR與Tesseract介紹 ??將圖片翻譯成文字一般被稱為光學(xué)文字識(shí)別（Optical Character Recognition，OCR）?？梢詫?shí)現(xiàn)OCR 的底層庫(kù)并不多，目前很多庫(kù)都是使用共同的幾個(gè)底層OCR 庫(kù)，或者是在上面進(jìn)行定制。??Tesseract 是一個(gè)OCR 庫(kù)，...
...弄網(wǎng)絡(luò)通過(guò)精心計(jì)算得到的。但是問(wèn)題依然存在：右邊的圖像顯然是一張金魚(yú)而不是雛菊。顯然，像集成模型，多掃視后投票和無(wú)監(jiān)督預(yù)訓(xùn)練的策略都不能解決這個(gè)漏洞。使用高度正則化會(huì)有所幫助，但會(huì)影響判斷不含噪聲圖像...
...回到今天的主題GAN的應(yīng)用上來(lái)。GAN的應(yīng)用按照大類分為在圖像上的應(yīng)用、在NLP上的應(yīng)用，以及與增強(qiáng)學(xué)習(xí)結(jié)合。我們分這兩個(gè)大類進(jìn)行介紹。今天介紹的應(yīng)用不涉及算法細(xì)節(jié)（除了能簡(jiǎn)短介紹清楚的算法），基本上都有源碼，參...
...弄網(wǎng)絡(luò)通過(guò)精心計(jì)算得到的。但是問(wèn)題依然存在：右邊的圖像顯然是一張金魚(yú)而不是雛菊。顯然，像集成模型，多掃視后投票和無(wú)監(jiān)督預(yù)訓(xùn)練的策略都不能解決這個(gè)漏洞。使用高度正則化會(huì)有所幫助，但會(huì)影響判斷不含噪聲圖像...
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(tái)階。哪里可以獲得...
一、活動(dòng)亮點(diǎn)：全球31個(gè)節(jié)點(diǎn)覆蓋 + 線路升級(jí)，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(shuō)合適，...
ernest
ernest
