https://weibo.com/ttarticle/p/show?id=2309404650615585505652 使用SLOWLOG命令查看Redis中的慢查询操作。 前几篇日志总结了下对Redis部署时的一些配置，Redis启动后，面对各种请求，数据持久化到硬盘，很可能会出现内存不足等
在理想的 IaC 世界中，我们所有的基础设施实现和更新都是通过将更新的代码推送到 GitHub 来编写和实现的，这将触发 Jenkins 或 Circle-Ci 中的 CI/CD 流水线，并且这些更改会反映在我们常用的公有云中。但现实并没有这么顺利，原因可能有很多，例如： - 公司仍处于云自动化的初
本文通过people_daily_ner数据集，介绍两段式训练过程，第一阶段是训练下游任务模型，第二阶段是联合训练下游任务模型和预训练模型，来实现中文命名实体识别任务。 一.任务和数据集介绍 1.命名实体识别任务 NER（Named Entity Recognition）和Pos（Part-of-S
近年来，AR不断发展，作为一种增强现实技术，给用户带来了虚拟和现实世界的融合体验。但用户已经不满足于单纯地将某件虚拟物品放在现实场景中来感受AR技术，更想用身体姿势来触发某个指令，达到更具真实感的人机交互功能。 比如在AR体感游戏中，用户不必点击按键进行频繁操作，通过某个姿势即可触发；在拍摄短视频时
现如今， AR技术不断发展，人们不再满足于运用键盘、鼠标等简单器械来实现传统的人机交互模式。随着用户接触机器的多样化，繁琐的操作不但对一些用户有门槛，而且还增加其学习成本；如果能用自然且符合日常生活习惯的人机交互模式，不仅更好上手，也能让开发者们在应用内开发更多玩法。比如在视频直播或者拍照过程中，一
基于文本识别（OCR）技术的成熟与应用，日常生活中的大部分“印刷体识别”需求都能被满足，替代了人工信息录入与检测等操作，大大降低输入成本。 而对于复杂的手写体识别需求，业界识别质量却参差不齐。大部分手写体存在字迹潦草，排版不固定，背景复杂，且不同的字体风格各异等问题，给手写体识别带来极大的挑战，不过
本文基于笔者对doop静态程序分析框架源代码和规则学习，并结合对目前漏洞公开技术细节的学习，修改增强doop app only模式下的分析规则后，实现通过doop工具识别commons text rce漏洞（CVE-2022-42889）。内容包含三部分，第一部分简单介绍doop分析框架，第二部分简单介绍commons text漏洞的原理和代码调用栈，第三部分重点介绍如何改造doop app on
摘要：TDSC 2022发表了安全补丁识别最新的方案“Enhancing Security Patch Identification by Capturing Structures in Commits” (E-SPI)。 本文分享自华为云社区《【论文推荐】TDSC2022 安全补丁识别最新的方案E
手写数字识别任务 用于对 0 ~ 9 的十类数字进行分类，即输入手写数字的图片，可识别出这个图片中的数字。 使用 pip 工具安装 matplotlib 和 numpy python -m pip install matplotlib numpy -i https://mirror.baidu.co
[OCR -- 文本识别 -- 理论篇](https://www.cnblogs.com/vipsoft/p/17445583.html) 本章将详细介绍如何基于PaddleOCR完成CRNN文本识别模型的搭建、训练、评估和预测。数据集采用 icdar 2015，其中训练集有4468张，测试集有20
UUID（通用唯一识别码）是由32个十六进制数组成的无序字符串，通过一定的算法计算出来。为了保证其唯一性，UUID规范定义了包括网卡MAC地址、时间戳、名字空间（Namespace）、随机或伪随机数、时序等元素，以及从这些元素生成UUID的算法。一般来说，算法可以保证任何地方产生的任意一个UUID都不会相同，但这个唯一性是有限的，只在特定的范围内才能得到保证。
摘要：本案例将为大家介绍视频动作识别领域的经典模型并进行代码实践。 本文分享自华为云社区《视频动作识别》，作者：HWCloudAI。实验目标 通过本案例的学习： 掌握 C3D 模型训练和模型推理、I3D 模型推理的方法； 注意事项 本案例推荐使用TensorFlow-1.13.1，需使用 GPU 运
借助JavaCV，识别出摄像头内的人员身份，并展示在实时视频中
前言 人脸检测与识别现在已经很成熟了，C# 上有 ViewFaceCore 这个很方便的库，但这种涉及到 native 调用的库，一般会有一些坑，本文记录一下开发和部署的过程。 本文的项目是 AIHub ，关于本项目的开发过程，可以参考之前的文章：项目完成小结：使用Blazor和gRPC开发大模型客
本文分享自华为云社区《【昇思25天学习打卡营打卡指南-第二十四天】基于 MindSpore 实现 BERT 对话情绪识别》，作者：JeffDing。 模型简介 BERT全称是来自变换器的双向编码器表征量（Bidirectional Encoder Representations from Trans
使用WSL2时，发现其无法直接识别到宿主机上插入的USB设备。 可利用USPIPD-WIN项目进行连接。 以下以USRP B210设备连接为例，展示连接过程： 安装USBIPD-WIN 项目 参考连接 USB 设备 | Microsoft Learn，我选择通过.msi文件安装： 转到 usbipd
目录安装数据准备创建项目创建抽取式任务上传定义标签构建抽取式任务标签任务标注命名实体识别导出数据查看数据 命名实体识别（Named Entity Recognition，简称NER），是指识别文本中具有特定意义的实体。在开放域信息抽取中，抽取的类别没有限制，用户可以自己定义。 安装 详见：数据标注工
这学期机器学习考核方式以大作业的形式进行考核，而且只能使用一些传统的机器学习算法。 综合再三，选择了自己比较熟悉的MNIST数据集以及OpenCV来完成手写数字的分割和识别作为大作业。 1. 数据集准备 MNIST数据集是一个手写数字的数据库，包含60000张训练图片和10000张测试图片，每张图片
摘要 基于毫米波的手势识别技术提供了良好的人机交互体验。先前的工作专注于近距离手势识别，但在范围扩展方面不够，即他们无法识别距离相当大的噪声运动超过一米的手势。在本文中，我们利用一种新的数据处理方法和定制的人工卷积神经网络（CNN）设计了一个远程手势识别模型。首先，我们将手势分解为多个反射点，并提取
具体的软硬件实现点击 http://mcu-ai.com/ MCU-AI技术网页_MCU-AI 婴儿哭闹识别是一项具有挑战性的任务，因为很难确定能够让研究人员清楚区分不同类型哭闹的语音特征。然而，婴儿哭闹被视为一种不同的言语交流方式。利用适当的人工智能模型，利用梅尔倒谱系数（MFCC）可以区分婴儿哭
