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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...

Word2vec 讨论

我没有在自然语言处理完成。但基于Deep Learning 关注,自然知道一些Word2vec强大。 Word2vec 是google 在2013年提供的一款将词表征为实数值向量的高效工具。而Word2vec输出的词向量可用于做NLP 相关的工作。比方聚类、找同义词、词性分析等。Word2vec 大受欢迎的一个原因是其高效性。 Tomas Mikolov 在[1] 中指出一个优化的单机版本号一天能够训练上千亿词(汗! )。 关于词的概念。这里的词能够并不一定真的就是单词,全然能够是具有一定意义的单元块,比方国外音乐站点就用word2vec来训练用户的听歌记录。这里的单元块就是歌曲编号。假设用户对音乐类型的喜好是一致的,那么训练后就能找到与某个歌曲相似的歌曲,这样就能给用户进行推荐了。相信类似这种样例还有非常多。 (关于这点思考:词能够使一个标号或者理解为一个类的对象! ) 先上图: 个人感觉这个解说的非常具体~ 注意:1。 输入为一个窗体的待预測上下文 2. 输入层Wj 是维度为K的列向量,(syn0 编码?)如有 N个输入词。则输入大小为k*N 3. 隐层 Tk ...

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Spring

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Spring框架(Spring Framework)是由Rod Johnson于2002年提出的开源Java企业级应用框架,旨在通过使用JavaBean替代传统EJB实现方式降低企业级编程开发的复杂性。该框架基于简单性、可测试性和松耦合性设计理念,提供核心容器、应用上下文、数据访问集成等模块,支持整合Hibernate、Struts等第三方框架,其适用范围不仅限于服务器端开发,绝大多数Java应用均可从中受益。

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