这样一来，在边缘端就可以实时处理上报的数据，支撑预测性维护、工艺优化、供应链优化等具体场景，并根据数据结果对系统进行实时控制。比如，在领克汽车成都工厂，采用锅炉开机边缘智能模型，有效避免了资源浪费。...同时，基于对工业设备与场景的深入理解，平台上沉淀出了足够多的物模型、配置信息，能够帮助许多工业企业开箱即用，不需要大量配置。另一方面，嘉元物宇IIoT平台相较于许多第三方开发的IIoT平台更加成熟。...整合业务系统 拓展赋能服务广域铭岛产品负责人表示，作为数字化基座，通过整合业务系统，以整体解决方案的模式对领克工厂进行数智赋能，实现了制造基地与产业链之间的协同，是嘉元物宇IIoT平台赋能企业数字化转型的典型案例...对此，广域铭岛高级架构师认为，企业的智能化转型要从整体上规划，以IIoT平台作为基座进行数字化改造，并对业务系统进行整体重构，才能真正打通数据链路。...“如果只是局部的改造，不进行系统重构，IIoT平台的真正价值也会大打折扣。”对于IIoT平台自身发展，广域铭岛接下来将继续提升三方面实力。
1、numpy中的逐元素数组函数 numpy中的数组函数有很多，通过使用函数可以大大减少使用for、if等语句，常见的一元通用函数和二元通用函数如下表： 一元常用通用函数速查表 函数名 描述 abs、...fabs 逐元素计算整数、浮点数或复数绝对值 sqrt 计算每个元素的平方根(与arr**0.5)等价 square 计算每个元素的平方(与arr**2)等价 exp 计算每个元素的自然指数值e^x log...函数名 描述 add 数组对应元素相加 subtract 在第二个数组中，将第一个数组中包含的元素去除 multiply 将数组对应元素相乘 divide、floor_divide 除或整除(放弃余数...按元素求模计算(除法的余数) greater、greater_equal、less、less_equal、equal、not_equal 逐元素进行比较，返回布尔数组，与数学操作符>,进行面向数组编程 （1）将条件逻辑作为数组操作 numpy.where函数是三元表达式x if condition else y简单表示。
白色幕布上的二值分割结果 2、Canny算子 canny边缘检测的基本思想是：首先对图像选择一定的Gauss滤波器进行平滑滤波，然后采用非极值抑制技术进行处理得到最后的边缘图像。...Canny算子求边缘的具体算法步骤如下： 1. 用高斯滤波器平滑图像． 2. 用一阶偏导有限差分计算梯度幅值和方向. 3. 对梯度幅值进行非极大值抑制. 4....对噪声具有平滑作用，提供较为精确的边缘方向信息，边缘定位精度不够高。当对精度要求不是很高时，是一种较为常用的边缘检测方法。...CV_16S/CV_32F/CV_64F # sobel 水平方向边缘检测 x = cv2.Sobel(gray,cv2.CV_16S,1,0,ksize=3) # 将像素点进行绝对值计算 sobelx_img...= cv2.convertScaleAbs(x) # sobel 竖直方向边缘检测 y = cv2.Sobel(gray,cv2.CV_16S,0,1,ksize=3) # 将像素点进行绝对值计算
服务器：按当前PC与服务器采购比8：1计算，党政+“八大行业”服务器总数量559万台、单个服务器价格含软硬件（数据库、中间件、操作系统）约为50000元，市场总空间2794亿元。...打印机：按信创从业人数与打印机配比50：1，则可计算得出党政+“八大行业”打印机总数量为255万台，按照每台打印机均价约7000元计算，市场总空间约为894亿元。...办公软件（以WPS为主）：按照办公软件与PC配比1：1，则可计算得出办公软件总数量约为4470万套，按单个办公软件价格1000元计算，市场总空间约为447亿。2....厂商所提供信创云平台，需具备“一云多芯“等核心能力特点，能够对不同类型的底层资源进行统一纳管。通过部署该云平台，企业可以在进行国产化替换过程中，对系统的平稳过渡起到关键支撑，有效保障业务连续性。...另一方面，针对边缘场景或中小企业需求，可提供边缘云或超融合解决方案。针对部分企业信创云期望需求，厂商还应具备以下可选能力：在完善的运维升级能力方面。
作者：陈颖祥、杨子晗 编译：AI有道 数据预处理后，我们生成了大量的新变量（比如独热编码生成了大量仅包含0或1的变量）。...但实际上，部分新生成的变量可能是多余：一方面它们本身不一定包含有用的信息，故无法提高模型性能；另一方面过这些多余变量在构建模型时会消耗大量内存和计算能力。...因此，我们应该进行特征选择并选择特征子集进行建模。...，也可以用于衡量二元变量与目标变量的相关性。...故可以将类别变量利用独热编码转换为多个二元变量之后利用皮尔森相关系数进行筛选。
联想集团董事长兼CEO杨元庆表示： 5G的建设成本很高，它所需要的基站的数量比4G时代更多，如果能够采用更加通用、更加开放的软硬件的基础架构，对运营商来说成本大大下降，新业务和应用的推出会更加灵活。...此外，联想还加入中国移动边缘计算行动并接受试验床授牌，并成为中国联通MEC**边缘云商用加速计划的金牌合作伙伴。 联想另一面 实际上，押注5G新机会的打法，才是联想不为人所熟知的另一面。...一、智能仓储解决方案，推动工厂数字化转型 由联想研究院企业云计算实验室及数据中心集团STIC和英特尔共同打造的智能仓储边缘平台解决方案，旨在运用高清摄像头即时图像识别和智能分析技术提高工厂的数字化及自动化能力...此方案突破了传统射频识别（RFID）对网络、IT基础设施等的限制，通过即时高清摄像头扫码识别技术进行视频分析并处理，以优化工厂的仓储运营效率。...长期以来，边缘计算的接入面临困难，体现在传统边缘硬件成本、能耗过高，难以大面积部署；对多种物联协议支持有限，采集数据缺失；缺乏GPU或NPU等人工智能芯片，难以在现场进行人工智能决策；同时，平台缺少开源生态支撑
虽然 NumPy 提供了高效的内置排序函数（如 numpy.sort 和 numpy.argsort），但有时需要实现自定义的排序逻辑，以满足特定需求，例如对数组中的特定列、组合条件或自定义顺序进行排序...NumPy 内置排序方法 在开始自定义排序算法之前，先了解 NumPy 提供的内置排序功能： numpy.sort：对数组进行排序，默认沿最后一个轴进行排序。...1 6] [3 7] [4 9]] 这些方法对常见的排序任务非常高效，但当需要复杂逻辑时，可以基于 NumPy 实现自定义排序算法。...根据索引重排数组 sorted_arr = arr[sorted_indices] print("按绝对值排序后的数组：", sorted_arr) 输出： 按绝对值排序后的数组： [-2 -3...) 输出： 按长度排序后的字符串数组： ['pear' 'apple' 'cherry' 'banana'] 应用二：复杂数据结构排序 对于包含多个字段的结构化数组，可以基于指定字段进行排序。
例如5G、VR/AR/元宇宙、边缘计算等新兴技术持续发展，逐步推动智能制造场景拓展。但是，如何将信息技术更好地与智能制造各核心环节进一步深度融合，为企业提质增效，还需企业不断开展智能制造的探索实践。...厂商需具备高精度的物联网技术，依托传感器等物联网设备以及5G等网络通讯技术，实现对设备运行状态的全面实时监测和数据采集，一方面能在故障发生前，基于对设备可能出现的故障进行预测分析，帮助企业提前采取措施以减少故障的影响范围和程度...厂商需能基于物联网或移动化平台等数字化手段，对设备的运维过程和运维历史进行记录，以便设备制造企业实时掌握运维人员行为，或依据历史运维情况优化运维方向，提高运维效率和售后服务质量。...厂商需能帮企业构建售后服务平台，包含数据管理、运维管理、客户管理、合同管理等功能，帮助企业进行全面的售后服务管理，提高售后服务能力；同时，需具备大数据分析和挖掘能力，在打通设备和终端企业客户数据的基础上...基于对中小企业数字化需求的深度积累，为企业提供高匹配性解决方案。
大数据时代的到来，使得很多工作都需要进行数据挖掘，从而发现更多有利的规律，或规避风险，或发现商业价值。 而大数据分析的基础是学好编程语言。...out：可选参数，如有结果将存储在此数组中，用于提供输出的位置。 where：可选的布尔值，默认为True。它决定了是否只在x的非零元素上执行操作。...三、abs函数实例 1 对数字求绝对值 首先导入numpy库，然后求-1的绝对值，具体代码如下： 2 对列表求绝对值 接着对含有正数、负数、零的列表求绝对值。...3 对二维数组求绝对值 再看下abs函数对二维数组求绝对值，具体代码如下： import numpy as np np.abs([[1, -1, 2], [-2, 5, -9]]) 得到结果：...3 计算复数的绝对值 再看下abs函数对复数求绝对值，具体代码如下： import numpy as np # 计算复数的绝对值（模） complex_num = np.array([1
据报道，民进中央近日建议，着力解决技术局限问题，优化升级数字基础设施，建立对元宇宙相关领域的监管治理体系。...消息面，据报道，贵州省将布局元宇宙“新赛道”，将做大做强算力产业，推动VR/AR产业发展，夯实元宇宙发展基础。同时，贵州注重人才的引培工作，为元宇宙产业提供智力支持。...展望未来，下一代智能终端和元宇宙将进一步拓展人类的数字化能力，带来用户在线时长的持续提升，驱动产业数字化的蓬勃发展，最终实现人类的数字化生存。...元宇宙不是对现实生活的替代，而是现实世界的映射和补充，有机会成为提升生产力的效率工具。元宇宙是不能被低估的未来趋势。...元宇宙对网络传输提出了更大带宽、更低时延、更广覆盖的要求，相较云计算而言，更需要借助边缘计算技术，以保障所有用户获得同样流畅的体验。
NumPy的核心是ndarray对象。一方面，Ndarray对象封装了可以包含相同数据类型的多维数组；另一方面，为获得更好的性能， 在ndarray上的操作都是在编译过的代码上执行的。...different sized elements.）NumPy数组支持在大量数据上进行数学计算和其他类型的操作。...(arr,ax1,ax2)：件两个维度进行调换 arr.flatten()：对数据进行降维，返回折叠后的-维数组 arr.reshape(-1):也是降维 注意：维度转换简单理解就是数组中每个元素都有定位的...（，）是维区隔符，多个逗号就多了一个维，冒号（：）是切片方式，一组最多两个冒号（开始：结束（不包含）：步长） 例如一个3维的数组要切片 arr[开始：结束（不包含）：步长 , 开始：结束（不包含）：... 函数形式运算 一元函数 np.abs(a) np.fabs(a) : 取各元素的绝对值 np.sqrt(a) : 计算各元素的平方根 np.square(a): 计算各元素的平方 np.log
图像锐化和边缘提取技术可以消除图像中的噪声，提取图像信息中用来表征图像的一些变量，为图像识别提供基础。通常使用灰度差分法对图像的边缘、轮廓进行处理，将其凸显。...通过Numpy定义模板，再调用OpenCV的filter2D()函数实现对图像的卷积运算，最终通过convertScaleAbs()和addWeighted()函数实现边缘提取，代码如下所示： # -*...，更多详细信息查阅BorderTypes 注意，在进行Sobel算子处理之后，还需要调用convertScaleAbs()函数计算绝对值，并将图像转换为8位图进行显示。...同时，在进行Laplacian算子处理之后，还需要调用convertScaleAbs()函数计算绝对值，并将图像转换为8位图进行显示。...，但导数通常对噪声很敏感，因此需要采用滤波器来过滤噪声，并调用图像增强或阈值化算法进行处理，最后再进行边缘检测。
加权平均值的大小不仅取决于 总体中各单位的数值（变量值）的大小，而且取决于各数值出现的次数（频数），由于各数值出现的次数对其在平均数中的影响起着权衡 轻重的作用，因此叫做权数。...，axis=1代表列 所有的数学和统计函数都有这个参数，都可以使用 我们想按行或按列使用时使用这个参数 import numpy as np a = np.array([[1,3,6],[9,3,2],...• 有两个特征，一个是商品单价1元至50元，另一个是销售数量3千个至1万个，这两个数字不可比，所以需要都做标准化。...这些方法能够对数组中的元素进行聚合、求和、均值、方差等操作，非常有用。下面列举一些常用的数学和统计方法： 数学方法： np.abs(): 计算数组中元素的绝对值。...通过这些方法，我们可以轻松地进行绝对值计算、平方根求解、均值计算、标准差和方差分析等操作。
数据同趋化处理主要解决不同性质数据问题，对不同性质指标直接加总不能正确反映不同作用力的综合结果，须先考虑改变逆指标数据性质，使所有指标对测评方案的作用力同趋化，再加总才能得出正确结果。...数据无量纲化处理主要解决数据的可比性。数据标准化的方法有很多种，常用的有"最小-最大标准化"、"Z-score标准化"和"按小数定标标准化"等。...−xminx−xmin min-max标准化方法是对原始数据进行线性变换。...将A的原始值x使用z-score标准化到x’。z-score标准化方法适用于属性A的最大值和最小值未知的情况，或有超出取值范围的离群数据的情况。将数据按其属性(按列进行)减去其均值，然后除以其方差。...include_bias：boolean，是否包含偏移列，即全为1 的列 属性： powers_：ndarray，二维数组。
wsp_1138886114/article/details/81368890 三、OpenCV-Python 中 Canny() 参数 步骤： 彩色图像转换为灰度图像（以灰度图或者单通道图读入） 对图像进行高斯模糊...（去噪） 计算图像梯度，根据梯度计算图像边缘幅值与角度 沿梯度方向进行非极大值抑制（边缘细化） 双阈值边缘连接处理 二值化图像输出结果 """ cv2.Canny(image, # 输入原图（必须为单通道图...） threshold1, threshold2, # 较大的阈值2用于检测图像中明显的边缘 [, edges[, apertureSize[, # apertureSize：Sobel算子的大小 L2gradient...]]]) # 参数(布尔值)： true： 使用更精确的L2范数进行计算（即两个方向的倒数的平方和再开放）， false：使用L1范数（直接将两个方向导数的绝对值相加）。...""" import cv2 import numpy as np original_img = cv2.imread("qingwen.png", 0) # canny(): 边缘检测 img1 =
，我们就可以进行铸造然后对其进行整形以获得numpy.array类型的图像： grayImage = numpy.array(grayByteArray).reshape(height, width)...这是一个五步过程： 用高斯过滤器对图像进行消噪。 计算梯度。 在边缘应用非最大抑制（NMS）。 基本上，这意味着算法从一组重叠的边缘中选择最佳边缘。...我们将在本章稍后的“检测线，圆或其他形状”部分中对其进行实验。 现在，我们将研究其他分析形状的方法，而不是基于边缘检测，而是基于发现相似像素的斑点的概念。...此外，您应该能够找到轮廓并利用轮廓提供的有关图像中包含的主题的信息。 这些概念是下一章主题的补充-即根据深度对图像进行分割并估计图像中对象的距离。...他们进行一系列分类观察（我们的面部数据库，每个人包含许多样本），基于该模型训练模型，对面部图像（可能是我们在图像或视频中检测到的面部区域）进行分析，并确定两件事：受试者的身份，以及对这种识别正确性的信心度量
Mat 对象可以包含2D图像数据，也可以是任意维度的数据。 图像处理：Mat 对象经常用于进行图像处理任务，例如读取、修改、保存图像，以及应用各种图像处理操作，如滤波、边缘检测、二值化等。...图像数据存储：Mat 对象包含了图像的像素数据以及有关图像的元数据，如图像的宽度、高度、通道数、数据类型等。这些信息可用于访问和修改图像的像素值。...边缘检测算法在对图像的边缘进行检测时，先大概检测出图像轮廓的一些像素点，然后通过一些连接规则将那些像素点连接起来，最后再检测并连接一些之前未被识别的边界点、去除检测到的虚假的像素点和边界点并形成一个整体的边缘...x和y方向上的缩放因子和偏移量，BORDER_DEFAULT表示在边缘处使用默认值进行填充。...()函数将两个绝对值梯度矩阵按照一定的权重相加，得到最终的边缘检测结果，并将结果存储在dst中。
这意味着组织可以利用员工在机器上工作的按小时订阅时间，消除硬件更新的成本和处理冗余技术的需要。虚拟云桌面还提供了更好的安全性，因为所有设备都以集中的方式管理。...企业技术人员将一方面关注疫情发展，另一方面关注其数字化转型计划，以调整其云计算战略。...随着5G未来几年在全球推广，对云计算到边缘应用的需求将急剧上升。更多的这些工作负载将涉及基于边缘的、人工智能驱动的智能传感器数据处理和机器学习工作负载。...2019年，我国云原生产业市场规模已达350.2亿元，未来还将延续高速增长态势。到2022年，将有75%的全球化企业将在生产中使用云原生的容器化应用。...混合云将逐步走向 云计算舞台中央 对一些企业来说，在公有云、私有云、混合云环境中进行选择是一项挑战，因为就灵活性、性能、安全性和合规性而言，每种途径都有各自的优点和不足。
Pandas适用于处理包含不同变量类型(整数、浮点)的表格数据，和Matlab不同，Python的索引是从0开始的。...矩阵的转置：矩阵中的数对角线进行交换。 ? 2.4.3数学中的符号与运算 最大化参数(没看明白)： ? 2.4.4微分 微分：在数学中，微分是对函数的局部变化率的一种线性描述。...例如骰子和硬币 边缘分布：在联合分布中，一个随机变量自身的概率分布叫做边缘分布，例如骰子为1的概率为1/6。...2.7信息论基础 信息论的由来：信息论是应用数学的一个分支，主要研究的是对一个信号能够提供信息的多少进行量化，最初用于研究在一个含有噪声的信道上用离散的字母表来发送信息，指导最优的通信编码等。...自信息：一个事件所包含的信息 l(x)=-logP(x) 信息熵： ?
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