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超声波探测物品深度学习

面向机器学习应用开发者,提供 WebIDE 和自定义训练等丰富建模工具、多框架高性能模型推理服务的企业级机器学习平台

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基于深度学习的工业缺陷检测详解——从0到1|社区征文

# beginning2023年可谓是人工智能浪潮翻涌的一年,AI在各个领域遍地开花。以我最熟悉的工业为例,深度学习也在其中起着重要作用。不知道小伙伴们熟不熟悉工业领域的缺陷检测腻?🧐🧐🧐今天就以钢轨表面缺陷为例,和大... 有了目标检测算法之后,就可以提出视觉测量的分析方法了,比如测量轨面的光带宽度、伤损的尺寸、轻重伤的总数这样的量化评价指标。有了视觉测量的信息之后,就可以分别定义各个尺度的数据分析、数据结构了,比如实例尺...

基于深度学习的探地雷达图像去杂波|社区征文

**前言**探地雷达(GPR)是一种广泛应用于土木工程、地质工程和地质灾害监测的探测地下的方法,通过利用电磁波在不同介质之间的不同反射特性来探测和识别地下物体,GPR 通常沿测线采集高分辨率 B-Scan 雷达图,然而 B-Scan 雷达图在检测到目标响应时会伴有因不均匀地表的强反射、地下土层界面的回波以及发射和接收天线之间直接耦合所产生的杂波,有的杂波甚至掩盖了目标相应,严重影响了目标检测算法的性能。随着深度学习以及大模型的...

「跨越障碍,迈向新的征程」盘点一下2022年度我们开发团队对于云原生的技术体系的变革|社区征文

**「Exec探测超时处理(v1.20版本开始)」** 针对于嗅探机制的超时处理机制 - **「添加了对 Pod 层面启动探针和活跃性探针的控制(v1.20版本开始)」** 向探针添加initializationFailureThreshold,允许在容器的初始... 如果启动探测失败,kubelet 将杀死容器, 而容器依其重启策略进行重启。 如果容器没有提供启动探测,则默认状态为 Success。而总体所出现的原因大致有这么几种:##### 问题1 — 致命的143编码探针检测导致进程会...

一文带你读懂:云原生时代业务监控|社区征文

例如:队列的当前深度可以被定义为一个计量单元,在写入或读取时被更新统计;输入 HTTP 请求的数量可以被定义为一个计数器,用于简单累加;请求的执行时间可以被定义为一个柱状图,在指定时间片上更新和统计汇总。**(2... **拨测原理:** 云厂商利用分布全球的检测网络(例如,腾讯云提供全球 200+城市的 1000+拨测点资源),提供模拟终端用户体验的拨测服务,来满足我们对未来、浏览、传输、协议、流媒体的周期性监控的拨测场景;**好处:**...

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超声波探测物品深度学习-优选内容

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基于深度学习的探地雷达图像去杂波|社区征文
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火山引擎大规模机器学习平台架构设计与应用实践

>作者:火山引擎AML团队## 模型训练痛点关于模型训练的痛点,首先是技术上的。现在机器学习应用非常广泛,下表给出了几种典型的应用,包括自动驾驶、蛋白质结构预测、推荐广告系统、NLP 等。![1280X1280.PNG](ht... 在对拓扑的探测上做了细致和智能的优化,并且支持异步和同步两种训练模式。在显存侧:主要针对超大模型的场景,我们也开源了 veGiantModel,支持混合并行的策略,包括数据并行,Tensor 并行和流水线并行;可根据参数量、...

内外统一的边缘原生云基础设施架构——火山引擎边缘云

健康探测、故障迁移及自动恢复能力。在此之上,对外统一提供虚拟机、容器实例、裸金属等外部能力。 ### **3.协同管控** ![picture.image](https://p6-volc-community-sign.byteimg.com/tos-cn-i-tldd... 其次是算网的深度融合,当前火山引擎边缘云更依赖于单个节点的弹性能力以及单个节点的算力资源调度。应用需要自己做多机房的容灾能力,未来我们会做算力网络深度融合,统一调度网络资源和CPU算力资源,实现跨节点的弹性...

基于火山引擎 EMR 构建企业级数据湖仓

湖仓需求多样:如果有机器学习的需求,就需要进行特征工程等一系列步骤,这些步骤也催生了数据湖仓的多种需求,包括支持批式、流失计算和交互式数据科学等各种场景。 - 湖仓数据来源广泛:包括业务交易数据、业务... 包括不限于异常探测、运行资源消耗、优化建议等。未来我们还期望能够基于作业的提供一些优化建议,比如参数调整等。### 基于火山引擎 EMR 构建企业级数据湖仓接下来我们通过几个案例来看一下构建企业级数据湖仓...

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字节跳动大规模 K8s 集群管理实践

通过机器学习算法,推导出该集群上可以出让给离线侧去使用的资源;将这些信息传给 node manager ,动态上报到中心的 RM 进行资源的统一展示。Hybrid controller 主要是负责集群整体的容灾降级策略和水位控制相关的事务... 探测服务的 Socket 级别的连接的状态,以及实时的 SLA,比如 SRTT 的抖动。基于这些监控机制,能够不断 **发现并且解决混部过程中遇到的影响业务 QoS 的问题** ,最终实现完善的隔离机制。![picture.image](h...

火山引擎边缘计算在云边协同方面的探索与实践

探索新兴技术与边缘计算的深度结合、展现边缘计算创新应用、聚合边缘计算产业生态。火山引擎边缘计算平台研发专家杜怀宇也在大会的边缘原生分论坛分享了火山引擎边缘计算在云边协同方面的探索与实践。本文根据演讲... 中心的 hub 实例会向边缘发起一个 Discovery 类型的探测请求,要求边缘 agent 上报集群支持的资源类型。- **最后**,资源类型上报完毕后,hub 会根据边缘集群的类型决定是否启用资源缓存,以 K8s 集群为例,hub 针对...

基于火山引擎 EMR 构建企业级数据湖仓

如果有机器学习的需求,就需要进行特征工程等一系列步骤,这些步骤也催生了数据湖仓的多种需求,包括支持批式、流失计算和交互式数据科学等各种场景。* **湖仓数据来源广泛**:包括业务交易数据、业务资产数据、用户... 包括不限于异常探测、运行资源消耗、优化建议等。未来我们还期望能够基于作业的提供一些优化建议,比如参数调整等。**基于火山引擎 EMR 构建企业级数据湖仓**接下来我们通过几个案例来看一下构建企业级数据...

字节跳动大规模多云CDN管理与产品化实践

包括问题的检测发现、通知告警、诊断定位、预案恢复。对于一些比较明显的问题,不管有没有对业务造成影响,融合CDN团队都会做内部的复盘和改进。 在这个流程中,融合CDN团队要面对各种各样的问题,比如如何保证检... 同时保持对厂商对应地区的主动探测,当厂商的流量正常时再切回来。最后这个质量问题的影响时长、故障定级等等会在质量系统中有明确的体现,厂商侧也可以根据我们反馈的信息进行检查和改进。 ![picture.image]...

RTC 端到端视频体验优化技术实践与探索

上图是一个比较常见的端到端优化的例子——上下行带宽联动探测。发布端上行带宽有 1 Mbps,接收端下行带宽只有 0.5 Mbps,如果发布端和接收端不做“沟通”,发布端就会按照它的带宽探测 1 Mbps 发流,造成的结果就是下... 目前学术界的方式都是用深度学习卷积神经网络去训练超分模型,不可避免地,这是一个计算量非常大的操作,计算量大会限制超分的分辨率和运行设备,比如限制在比较低的[分辨率](https://xie.infoq.cn/article/1161506f1e...

字节跳动大规模K8s集群管理实践

5月31日,CSDN云原生系列在线峰会第6期“K8s大规模应用和深度实践峰会”正式举办,火山引擎资深云原生架构师李玉光在活动中为广大观众解析了《字节跳动大规模K8s集群管理实践》。本文基于演讲内容整理。 字节跳动云原... 通过机器学习算法,推导出该集群上可以出让给离线侧去使用的资源;将这些信息传给 node manager ,动态上报到中心的 RM 进行资源的统一展示。Hybrid controller 主要是负责集群整体的容灾降级策略和水位控制相关的事务...

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