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TensorFlow简介

什么是TensorFlow 一句话介绍: Google 开源的基于数据流图的科学计算库,适合用于机器学习、深度学习等人工智能领域 百度百科的介绍: TensorFlow是谷歌基于DistBelief进行研发的第二代人工智能学习系统,其命名来源于本身的运行原理。Tensor(张量)意味着N维数组,Flow(流)意味着基于数据流图的计算,TensorFlow为张量从流图的一端流动到另一端计算过程。TensorFlow是将复杂的数据结构传输至人工智能神经网中进行分析和处理过程的系统。 TensorFlow可被用于语音识别或图像识别等多项机器学习和深度学习领域,对2011年开发的深度学习基础架构DistBelief进行了各方面的改进,它可在小到一部智能手机、大到数千台数据中心服务器的各种设备上运行。TensorFlow将完全开源,任何人都可以用。 TensorFlow的数据流图: TensorFlow大事记: 2015年11月9日:Google 在 GitHub 上开源了TensorFlow 2016年4月13日:TensorFlow 0.8版本发布,支持了分布式计算 2016年4月29日:开...

智能制造市场激增 机器视觉是必然选择

近几十年来,我国机器视觉范畴快速开展,视觉体系因其非触摸、速度快、精度高、现场抗干扰能力强等杰出长处,使机器视觉技能在农业、工业、医学等范畴得到了广泛使用。 机器视觉技术是软件和硬件的结合,主要组成部分包括照相机、摄像头、图像传感器、视觉处理和通信设备。机器视觉通过计算机图像识别,即用算法软件对数字图像进行识别。一个典型的机器视觉体系包含光源、镜头、高速相机、图像采集卡和视觉处理器5大部分。完备的系统能捕捉任意对象的图像,并根据质量和安全性的不同参数来分析它们。视觉技术可以极大提高工业自动化中信息的获取能力,信息将不再是单一维度的简单数据,而是广域立体的海量数据,同时在速度、尺寸、光谱等维度大大突破人眼极限。 在智能制造过程中,机器视觉主要用计算机来模拟人的视觉功能,也就是把客观事物的图像信息提取、处理并理解,最终用于实际检测、测量和控制。机器视觉在生活中的的应用及其广泛,在交通领域、水文观测、地质灾害预警识别等领域,都发挥着重要的作用。 机器视觉发展速度较快的细分产业是人脸识别与图像识别。这两个分支行业,在金融、安防以及交通领域较为集中。另外,我国机器视觉体系也首次使用在半导体及电子...

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Rocky Linux(中文名:洛基)是由Gregory Kurtzer于2020年12月发起的企业级Linux发行版,作为CentOS稳定版停止维护后与RHEL(Red Hat Enterprise Linux)完全兼容的开源替代方案,由社区拥有并管理,支持x86_64、aarch64等架构。其通过重新编译RHEL源代码提供长期稳定性,采用模块化包装和SELinux安全架构,默认包含GNOME桌面环境及XFS文件系统,支持十年生命周期更新。

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