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  • 人脸识别技术有哪些方案

    千次阅读 2019-12-03 17:55:20
    在人脸识别技术的发展下,人脸识别技术有哪些方案呢?畅视智能与你分享一下。 传统的人脸识别技术主要是基于可见光图像的人脸识别,这也是人们比较熟悉的一种识别方式。但这种方式的缺点是很明显的,受到光线的限制...

    随着科技的发展,人脸识别技术逐渐成为生物识别技术应用的重要领域,在生活中多个场景可进行“刷脸”完成,使人脸在多个场景中成为了重要的使用方式。在人脸识别技术的发展下,人脸识别技术有哪些方案呢?畅视智能与你分享一下。

    传统的人脸识别技术主要是基于可见光图像的人脸识别,这也是人们比较熟悉的一种识别方式。但这种方式的缺点是很明显的,受到光线的限制性很,不能满足实际应用的需要。随着技术的发展,对于光照的问题解决方案有三维图像人脸识别和热成像人脸识别,但效果并不是很好。

    人脸识别技术还有一种解决方案是基于主动近红外图像的多光源人脸识别技术,可以克服光线变化的影响,有优秀的识别性能,在精度、稳定性和速度方面的系统性能超过三维图像人脸识别。这项人脸识别技术在实际应用中可分为3D结构光方案、ToF 3D方案和双目立体成像方案。

    人脸识别解决方案的发展,使人脸识别在实际应用中可应用到更多的场景,提升其识别精准度和准确度。

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  • 想学习大数据技术,是不是首先要知道大数据技术有哪些呢?这样也好知道自己未来应该往哪个方向发展,应该重点学习哪些知识?抽象而言,各种大数据技术无外乎分布式存储 并行计算。具体体现为各种分布式文件系统和...

    想学习大数据技术,是不是首先要知道大数据技术有哪些呢?这样也好知道自己未来应该往哪个方向发展,应该重点学习哪些知识?

    抽象而言,各种大数据技术无外乎分布式存储   并行计算。具体体现为各种分布式文件系统和建立在其上的并行运算框架。这些软件程序都部署在多个相互连通、统一管理的物理或虚拟运算节点之上,形成集群(cluster)。因此不妨说,云计算是大数据的基础。

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    小编介绍几种当前比较流行的大数据技术:

    1.Hadoop

    Hadoop无疑是当前知名的大数据技术了。

    2003年到2004年间,Google发布了关于GFSMapReduceBigTable三篇技术论文(这几篇论文成为了后来云计算、大数据领域发展的重要基石)

    当时一位因公司倒闭赋闲在家的程序员Doug Cutting根据前两篇论文,开发出了一个简化的山寨版GFS – HDFS,以及基于其的MapReduce计算框架,这就是Hadoop版本。

    后来CuttingYahoo雇佣,得以依赖Yahoo的资源改进Hadoop,并将其贡献给了Apache开源社区。

    简单描述Hadoop原理:数据分布式存储,运算程序被发派到各个数据节点进行分别运算(Map),再将各个节点的运算结果进行合并归一(Reduce),生成结果。

    相对于动辄TB级别的数据,计算程序一般在KB – MB量级,这种移动计算不移动数据的设计节约了大量网络带宽和时间,并使得运算过程可充分并行化。

    在其诞生后的近10年里,Hadoop凭借其简单、易用、高效、免费、社区支持丰富等特征成为众多企业云计算、大数据实施的首选。

    2.Storm

    Hadoop虽好,却有其“死穴”.其一:它的运算模式是批处理。这对于许多有实时性要求的业务就无法做到很好的支持。

    因此,Twitter推出了他们自己的基于流的运算框架——Storm不同于Hadoop一次性处理所有数据并得出统一结果的作业(job)Storm对源源导入的数据流进行持续不断的处理,随时得出增量结果。

    Hadoop的另一个致命弱点是:它的所有中间结果都需要进行硬盘存储,I/O消耗巨大,这就使得它很不适合多次迭代的运算。而大多数机器学习算法,恰恰要求大量迭代运算。

    3.Spark

    2010年开始,UC Berkeley AMP Lab开始研发分布式运算的中间过程全部内存存储的Spark框架,由此在迭代计算上大大提高了效率。也因此成为了Hadoop的强有力竞争者。

    4.NoSQL 数据库

    NoSQL数据库可以泛指非关系型数据库,不过一般用来指称那些建立在分布式文件系统(例如HDFS)之上,基于key-value对的数据管理系统。

    相对于传统的关系型数据库,NoSQL数据库中存储的数据无需主键和严格定义的schema于是,大量半结构化、非结构化数据可以在未经清洗的情况下直接进行存储。这一点满足了处理大量、高速、多样的大数据的需求。当前比较流行的NoSQL数据库有MongoDB,Redis,Cassandra,HBase等。

    NoSQL并不是没有SQL,而是不仅仅有(not only)SQL的意思。为了兼容之前许多运行在关系型数据库上的业务逻辑,有很多在NoSQL数据库上运行SQL的工具涌现出来,典型的例如HivePig,它们将用户的SQL语句转化成MapReduce作业,在Hadoop上运行。

    大数据产业已进入发展的“快车道”,急需大量优秀的大数据人才作为后盾。能够在大数据行业崛起的初期进入到这个行业当中来,才有机会成为时代的弄潮儿


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  • 物联网应用技术有哪些

    千次阅读 2019-09-06 09:21:23
    物联网应用技术有哪些? 物联网作为一项前沿技术,已经逐步融入生产生活的多个应用场景。近年来,物联网开始广泛应用于在交通、物流、环保、电力等领域,人们在潜移默化中受到了物联网的影响。与此同时,共享单车、...

    物联网应用技术有哪些?

    物联网作为一项前沿技术,已经逐步融入生产生活的多个应用场景。近年来,物联网开始广泛应用于在交通、物流、环保、电力等领域,人们在潜移默化中受到了物联网的影响。与此同时,共享单车、智慧零售等物联网的行业应用正日益成熟,整个物联网应用市场的细分化特点也日益显现。
    在这里插入图片描述

    智慧城市

    智慧城市以最大化优化城市功能为目标,促进经济增长,同时利用智能科技与数据分析来提高城市居民的生活质量。智慧城市基于物联网、云计算等新一代信息技术以及维基、社交网络、综合集成法等工具和方法的应用,营造了有利于创新涌现的生态。更为重要的是,智慧城市利用信息和通信技术让城市生活更加智能,通过高效利用资源,节约成本、能源,提升生活质量,减少对环境的负面影响,推动了低碳经济的发展。智慧城市使人们对信息技术引领的创新形态演变、社会变革有了更真切的体会,对科技创新“以人为本”有了更深入的理解。

    工业物联网

    物联网不仅是智能制造的关键技术之一,也是制造业企业实现数字化转型的重要途径;借助物联网技术,企业可以对多种类型的数据进行高效采集和整合分析,为客户提供远程故障诊断、预测性运维等增值服务,并通过数据价值深度发掘实现数据变现新的收入增长,变产品制造商为综合服务提供商。制造领域应用于物联网技术,主要体现在数字化以及智能化的工厂改造上,包括工厂机械设备监控和工厂的环境监控。未来应提高工业设备的数字化水平,挖掘原有设备数据的价值,提高设备间的协同能力。

    智能家居

    智能家居涉及到人们家庭内部生活的各个层面的各种形式的家电或者家居。人们生活中的家居设备如空调、电视机等具有遥控功能,冰箱、热水器等不具遥控功能。家居的智能化就是利用物联网网关技术等将这些独立家居进行联网互通,实现各家居间的资源和信息共享。

    基于物联网的家居远程监控。应用互联网通信平台,用户可以使用手机远程调控家庭中的摄像头对家居的状态进行监视。即便用户不在家庭内部,也可以应用通信网络控制家居的工作状态,设定智能家居的工作时间等,如远程调整空调工作温度,控制空调提前工作;远程控制热水器提前烧好洗澡水等。若家中出现盗窃或者意外事故,安装在家庭中的报警系统还能够及时记录事故现场的状况并发送给用户,供用户决定处理方式或者向用户发出警告等。

    智慧农业

    农业与物联网的融合,表现在农业种植、畜牧养殖。农业种植利用传感器、摄像头、卫星来促进农作物和机械装备的数字化发展。利用物联网、人工智能、大数据等现代信息技术与农业进行深度融合,实现农业生产全过程的信息感知、精准管理和智 能控制的一种全新的农业生产方式,可实现农业可视化诊断、远程控制以及灾害预警等功能。农业分为农业种植和畜牧养殖两个方面。

    基于物联网的智能农业的应用不仅针对传统的大型农业经营,而且还可以成为提升农业的其他增长或共同趋势的新手段,如有机农业,家庭农业,增强高度透明的耕作。用于在传感器(光线,湿度,温度,土壤湿度等)的帮助下监测作物田地并自动灌溉系统。农民可以随时随地监控野外情况。与传统方法相比,基于物联网的智能农业更加高效,可以最大化灌溉作物田地的盈利能力,具有地形或土壤的适应性,提高产量,并提高水的利用效率。再次,农业物联网对农产品安全追溯也是非常重要的,通过在农产品上加以编码方便监测,不仅有助于农产品分类,也方便了农产品的物流配送,将农产品问题降到最小化。扫二维码呈现农业产品溯源信息,包括产品信息,其保质期会随着时间的推移而自动减少,生产加工信息,农药检测信息,生长环境数据情况,让消费者对农业产品的来源一目了然。

    智慧环保

    物联网智慧环保通过综合应用传感器、全球定位系统、视频监控、卫星遥感、红外探测、射频识别等装置与技术,实时采集污染源、环境质量、生态等信息,构建全方位、多层次、全覆盖的生态环境检测网络,推动环境信息资源高效、精准的传递,通过构建海量数据资源中心和统一的服务平台支撑,支持污染源监控、环境质量检测、监督执法及管理决策等环保业务的全称智能,从而达到促进污染减排与环境风险防范、培育环保战略性新型产业,促进生态文明建设和环保事业科学发展的目的。

    智慧物流

    智慧物流是一种以信息技术为支撑,在物流的运输、仓储、包装、装卸搬运、流通加工、配送、信息服务等各个环节实现系统感知。智慧物流集多种服务功能于一体,体现了现代经济运作特点的需求,即强调信息流与物质流快速、高效、通畅地运转,从而实现降低社会成本,提高生产效率,整合社会资源的目的。

    在企业的智慧物流层面,用推广信息技术在物流企业的应用、集中通过新的传感技术的应用、实现智慧仓储,智慧运输,智慧装卸、搬运、包装,智慧配送.智慧供应链,等各个环节。从而培育一批信息化水平高、示范带动作用强的智慧物流示范企业。

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  • 大数据方面核心技术有哪些

    千次阅读 2019-04-15 13:24:44
    目前,大数据领域每年都会涌现出大量新的技术,成为...那么下面我们就说说大数据方面的核心技术有哪些:1. 大数据生命周期 在这里还是要推荐下我自己建的大数据学习交流群:199427210,群里都是学大数据开发的,...

    目前,大数据领域每年都会涌现出大量新的技术,成为大数据获取、存储、处理分析或可视化的有效手段。大数据技术能够将大规模数据中隐藏的信息和知识挖掘出来,为人类社会经济活动提供依据,提高各个领域的运行效率,甚至整个社会经济的集约化程度。那么下面我们就说说大数据方面的核心技术有哪些:
    1. 大数据生命周期

     

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    · 底层是基础设施,涵盖计算资源、内存与存储和网络互联,具体表现为计算节点、集群、机柜和数据中心。在此之上是数据存储和管理,包括文件系统、数据库和类似YARN的资源管理系统。然后是计算处理层,如hadoop、MapReduce和Spark,以及在此之上的各种不同计算范式,如批处理、流处理和图计算等,包括衍生出编程模型的计算模型,如BSP、GAS 等。

    · 数据分析和可视化基于计算处理层。分析包括简单的查询分析、流分析以及更复杂的分析(如机器学习、图计算等)。查询分析多基于表结构和关系函数,流分析基于数据、事件流以及简单的统计分析,而复杂分析则基于更复杂的数据结构与方法,如图、矩阵、迭代计算和线性代数。一般意义的可视化是对分析结果的展示。但是通过交互式可视化,还可以探索性地提问,使分析获得新的线索,形成迭代的分析和可视化。基于大规模数据的实时交互可视化分析以及在这个过程中引入自动化的因素是目前研究的热点。

    · 2.大数据技术生态

    · 大数据的基本处理流程与传统数据处理流程并无太大差异,主要区别在于:由于大数据要处理大量、非结构化的数据,所以在各处理环节中都可以采用并行处理。目前,Hadoop、MapReduce和Spark等分布式处理方式已经成为大数据处理各环节的通用处理方法。

    · 3.大数据采集与预处理

    在大数据的生命周期中,数据采集处于第一个环节。根据MapReduce产生数据的应用系统分类,大数据的采集主要有4种来源:管理信息系统、Web信息系统、物理信息系统、科学实验系统。对于不同的数据集,可能存在不同的结构和模式,如文件、XML 树、关系表等,表现为数据的异构性。对多个异构的数据集,需要做进一步集成处理或整合处理,将来自不同数据集的数据收集、整理、清洗、转换后,生成到一个新的数据集,为后续查询和分析处理提供统一的数据视图。针对管理信息系统中异构数据库集成技术、Web 信息系统中的实体识别技术和DeepWeb集成技术、传感器网络数据融合技术已经有很多研究工作,取得了较大的进展,已经推出了多种数据清洗和质量控制工具。

    · 4.大数据存储与管理

     

    按数据类型的不同,大数据的存储和管理采用不同的技术路线,大致可以分为3类。第1类主要面对的是大规模的结构化数据。针对这类大数据,通常采用新型数据库集群。它们通过列存储或行列混合存储以及粗粒度索引等技术,结合MPP(Massive Parallel Processing)架构高效的分布式计算模式,实现对PB 量级数据的存储和管理。这类集群具有高性能和高扩展性特点,在企业分析类应用领域已获得广泛应用;第2类主要面对的是半结构化和非结构化数据。

     

    应对这类应用场景,基于Hadoop开源体系的系统平台更为擅长。它们通过对Hadoop生态体系的技术扩展和封装,实现对半结构化和非结构化数据的存储和管理;第3类面对的是结构化和非结构化混合的大数据,因此采用MPP 并行数据库集群与Hadoop 集群的混合来实现对百PB 量级、EB量级数据的存储和管理。一方面,用MPP 来管理计算高质量的结构化数据,提供强大的SQL和OLTP型服务;另一方面,用Hadoop实现对半结构化和非结构化数据的处理,以支持诸如内容检索、深度挖掘与综合分析等新型应用。这类混合模式将是大数据存储和管理未来发展的趋势。

    · 5.大数据计算模式与系统

    · 所谓大数据计算模式,即根据大数据的不同数据特征和计算特征,从多样性的大数据计算问题和需求中提炼并建立的各种高层抽象(abstraction)或模型(model)。例如,MapReduce 是一个并行计算抽象,加州大学伯克利分校著名的Spark系统中的“分布内存抽象RDD”,CMU 著名的图计算系统GraphLab中的“图并行抽象”(Graph Parallel Abstraction)等。传统的并行计算方法,主要从体系结构和编程语言的层面定义了一些较为底层的并行计算抽象和模型,但由于大数据处理问题具有很多高层的数据特征和计算特征,因此大数据处理需要更多地结合这些高层特征考虑更为高层的计算模式。

     

    根据大数据处理多样性的需求和以上不同的特征维度,目前出现了多种典型和重要的大数据计算模式。与这些计算模式相适应,出现了很多对应的大数据计算系统和工具。由于单纯描述计算模式比较抽象和空洞,因此在描述不同计算模式时,将同时给出相应的典型计算系统和工具。

    · 6.大数据分析与可视化

    大规模数据的可视化主要是基于并行算法设计的技术,合理利用有限的计算资源,高效地处理和分析特定数据集的特性。通常情况下,大规模数据可视化的技术会结合多分辨率表示等方法,以获得足够的互动性能。


    在科学大规模数据的并行可视化工作中,主要涉及数据流线化、任务并行化、管道并行化和数据并行化4 种基本技术。微软公司在其云计算平台Azure 上开发了大规模机器学习可视化平台(Azure Machine Learning),将大数据分析任务形式为有向无环图并以数据流图的方式向用户展示,取得了比较好的效果。在国内,阿里巴巴旗下的大数据分析平台御膳房也采用了类似的方式,为业务人员提供的互动式大数据分析平台。

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