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DeepMind后继有人,图式网络通用性完胜AlphaGo?

“打砖块”(Breakout)之类的游戏对人而言非常易懂:移动球拍,击球,打掉砖块。但是对于计算机而言,那些形状和颜色都混乱而无意义。...这意味着操作环境的微小调整,球拍移动到砖块附近,或者改变屏幕上色块的亮度,都会导致学习效果巨大的退步。这也意味着它们总是在作出反应,但永远不会设定目标及制订计划。...在其中一个场景,他们把球拍移动到更靠近砖块的位置;又在另一个场景球拍和砖块之间添加了一个无法击碎的障碍物;他们甚至完全去掉砖块,让球拍同时耍三个球。...在每一个场景,图示网络都取得了比深度强化学习网络最好的成绩更高的分数。 Phoenix解释道:“图式网络真正学习了游戏的概念。球碰到球拍时会发生什么?...这篇博客,虽并非同行评议,详尽描述了图式网络如何在其他场景胜过深度强化学习。 但是那些场景并非 AI 的主战场。

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使用OpenCV在Python中进行图像处理

但是,在图像处理,输出也是图像,而在计算机视觉,输出可能是有关图像的某些特征/信息。 我们为什么需要它? 我们收集或生成的数据大部分是原始数据,即由于多种可能的原因,不适合直接在应用程序中使用。...用于阈值的图像: import cv2cv2_imshow(threshold) 您所见,在生成的图像,已经建立了两个区域,即黑色区域(像素值0)和白色区域(像素值1)。...因此,可以说它是比算术滤波器更好的选择,但仍然不能完全恢复原始图像。 谐谐波均值滤波器 注意:可以在网上轻松找到这些过滤器的实现,并且它们的工作原理超出了本教程的范围。...既然我们已经找到了从嘈杂的图像恢复原始图像的最佳过滤器,那么我们可以继续下一个应用程序了。...我们讨论了一些常见的噪声类型,以及如何在应用程序中使用图像之前使用不同的滤镜将其从图像中去除。 此外,我们了解了图像处理如何在诸如“对象检测”或“分类”之类的高端应用中发挥不可或缺的作用。

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学界 | UC伯克利提出新型视觉描述系统,物体描述无需大量样本

要学习如何在语境描述类似「豺」或「食蚁兽」的物体,大多数视觉描述模型需要大量带有对应描述的豺或食蚁兽样本。但是,当前的视觉描述数据集, MSCOCO,不包含对所有物体的描述。...在外部资源上进行高效训练 捕捉语义相似度 我们希望能够描述在图像-句子对训练数据未见过但与之类似的物体( ImageNet 的物体)。...然后,为了描述新物体,我们对于每一个新物体(霍加狓鹿)都使用词嵌入方法来确定一个在 MSCOCO 数据集所有物体与新物体最相似的物体(在此案例该物体是斑马)。...新物体字幕生成 DCC 模型能够描述多个未见过的物体类别,而将参数从一个物体复制到另一个物体可以创造符合语法的句子,物体「网球拍」,模型从「网球」复制权重至「网球拍」,生成句子「一个男人在球场打网球拍...这使得该模型在描述未见过的物体时悄悄地捕捉语义相似度,进而生成句子,「一个网球运动员挥舞球拍击球」。另外,直接将词嵌入纳入网络使我们的模型可以进行端到端的训练。 ?

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如何理解python的类和对象?

根据球类我们可以创建三个不同的颜色大小的球,根据球拍类可以创建一个指定颜色大小球拍。 这里的球类就相当于一个模子,它可以调整颜色,大小和显示位置,利用它可以生成各种各样的球,球拍类同理。 ? ?...类和对象在编程中有什么用 之前我们有学习过函数,函数有很多的好处: 1.创建一个新的函数可以让给一组语句命名,这可以让程序更容易阅读和调 试。 2.通过消除重复的代码,函数精简了程序。...以后,如果要做个变动,只需在一 处修改即可。 3.将一个长程序分解为多个函数,可以让一次调试一部分,然后再将它们组合为 一个可行的整体。 4.设计良好的函数经常对多个程序都有帮助。...当然还有很多其它好处,但是如果使用的比较少或者了解的比较少,可能感觉不到它的一个优势,更多的理解体会还需要再往后的学习慢慢感悟,等到那一天觉得代码比较多,要处理的对象比较多,更改代码,添加功能比较麻烦时...如何利用类和对象去编程 前面讲了很多概念性的东西,下面讲讲如果利用类去编程,当然学完后还是需要自己去理解,将其用到自己的实际项目中,这里比较考验的解决问题能力,如何将实际问题变成程序的问题,和数学的建模问题很相似

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比科幻小说还科幻:沃尔玛大数据技术未来展望

在大数据概念引爆流行产业界之前,沃尔玛已经开始了网站数据库整合迁移和Hadoop集群扩展工作,收购Kosmix,在此基础上建立Walmart Labs,并在近年着手收购专注于数据挖掘或移动社交的初创公司OneOps...另外,Sam很喜欢一款899美金威尔逊网球拍但没有加入扫描清单,球拍旁边的塑胶运动模特脑袋里边的摄像头记录下了他的一举一动,包括Sam的停留时间,拿起网球拍的次数及观察端详球拍的视角,甚至他是左手握拍还是右手握拍等等...,而第二个月,Sam的手机推送信息已经有了沃尔玛推荐的性价比更高的一款Babolat轻碳球拍。...实际上,沃尔玛电子商城的消费者线上数据浏览商品种类时间,购物车状态及支付方式,搜索记录等都将结构化然后汇入全球统一的Hadoop数据仓库,半年前Sam通过Polaris搜索引擎寻找网球拍的数据已经为沃尔玛实体店通过...通过其强大数据库的算法推荐和预测方案,个人消费数据能够预测一系列的高敏感个人信息,沃尔玛将清楚地知道是谁,要买什么,甚至下一步要干什么。

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伯克利人工智能研究项目:为图像自动添加准确的说明

人类可以很容易地推断出给定图像中最突出的物体,并能描述出场景内容,物体所处于的环境或是物体特征。而且,重要的是,物体与物体之间如何在同一个场景互动。...视觉描述是具有挑战性的,因为它不仅需要识别对象目标,还有其他视觉元素,行动和属性,然后构建一个流利的句子去描述图像的对象,其属性及行动(:棕熊站森林里的一颗石头上)。 视觉描述现状 ?...例: 对于物体“球拍”,模型复制了“网球”的权值,组成句子的话是“一个人在球场上打“球拍”。在我们最近的工作,我们直接把词汇嵌入在我们的语言模型。...这使得我们的模型能够产生一些句子,例如“一个网球运动员在一个球上摆动球拍”。此外,在网络中直接整合嵌入式系统可以使我们的模型可进行端对端训练。 ? 在语言模型中加入密集的词嵌入,以捕获相似的语义。...这样的模型也应该能够在动态中集成对象,也就是说,当前我们在一组特定的对象上预先训练模型,我们也应该考虑如何在新的数据上增量地训练我们的模型。解决这些问题可以帮助我们开发出更好的可视化描述模型。

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推荐两个工具:DeepSpeed-FastGen和DataTrove

microsoft/DeepSpeed/tree/master/blogs/deepspeed-fastgen GPT-4 和 LLaMA 等大型语言模型 (LLM) 已成为服务于各个级别的人工智能应用程序的主要工作负载...虽然 DeepSpeed、PyTorch 等框架可以在 LLM 训练期间定期实现良好的硬件利用率,但这些应用程序的交互性和开放式文本生成等任务的较差算术强度已成为现有系统推理吞吐量的瓶颈。...随着越来越多的模型(MPT-StoryWriter)和系统(DeepSpeed Ulysses)支持扩展到数万个令牌的上下文窗口,这些长提示工作负载变得越来越重要。...为了更好地理解问题空间,我们提供了详细的示例,说明LLM文本生成如何在两个不同的阶段(称为提示处理和生成)工作。...Hello, my name is", "DeepSpeed is"], max_new_tokens=128) print(output) DataTrove DataTrove 是一个用于大规模处理、过滤和删除重复文本数据的库

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Wolfram System Modeler 12.2|模拟零重力以演示Dzhanibekov效应和其他令人惊讶的物理模型

当蝶形螺母从螺栓上松开时,他注意到蝶形螺母如何在短时间内保持其方向,然后翻转180度。这种“ Dzhanibekov 效应”或网球拍定理至少已有150年了,但是对于我们大多数人来说,它仍然违背常识。...,本视频(https://wolfr.am/RP7jVEgz)所示。...如果您有网球拍或类似产品,实际上可以轻松在家中进行测试。...或者,您可以使用Wolfram语言创建一个球拍,并在System Modeler对其进行测试: pingpongRacket = Region[RegionUnion[{Cylinder[{{0,...如果仔细看,可以看到球拍如何翻转。同样,这是由于当对象具有三个不同的惯性矩而围绕中间轴旋转时引起的。 那么,这是否意味着如果我们有一个对称对象,即没有中间轴,那没有问题吗?

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全民运动日:私教太贵请不起?VRPinea送你一整套定制化运动方案

《VR乒乓》:下一位国手就是! 上市时间:2017年2月7日 市场售价:68元人民币 适配设备:HTC Vive 开发商:Ltd ? 简介:《VR乒乓》是一款像素风格的体育竞技VR游戏。...在匹配竞技,玩家可以使用各种打羽毛球的技巧,高远球、扣杀、吊球等。此外,游戏开发者在《羽毛高远球VR》中加入了联机模式,可以让玩家们一较高下。...休闲模式则包含了些许小游戏,玩家可以把羽毛球拍到靶子上得分,可以把羽毛球拍拍到海底生物上,也可以用电力苍蝇拍打苍蝇,还可以用羽毛球拍拍足球。玩家可随心所欲的挥拍击打任何事物。...游戏内容包括一个霓虹灯照射下的环境拿着一个类似球拍的物体击打飞来的球。玩法也很简单,两名玩家分别在场地两端,需要躲避反弹高速运动着的虚拟弹球,并要想尽办法将球打到对手的场地。...8月8日全面运动日,难道还没打算动起来?

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何在Ubuntu 14.04第1部分上查询Prometheus

在本教程之后,您将了解如何根据维度,聚合和转换时间序列选择和过滤时间序列,以及如何在不同指标之间进行算术运算。在后续教程,我们将基于本教程的知识来介绍更高级的查询用例。...标签匹配器直接遵循花括号的度量标准名称。在最简单的形式,它们过滤具有给定标签的精确值的系列。...第7步 - 执行算术 在本节,我们将学习如何在Prometheus中进行算术运算。 作为最简单的算术示例,您可以使用Prometheus作为数字计算器。...您现在知道如何在时间序列集之间使用算术,以及如何处理不同的维度。 结论 在本教程,我们设置了一组演示服务实例,并使用Prometheus对其进行监视。...您现在知道如何选择和过滤系列,如何聚合尺寸,以及如何计算速率或衍生物或做算术。您还学习了如何一般地构建查询以及如何避免Prometheus服务器过载。

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在图像中标注新的对象

视觉描述是具有挑战性的,因为它不仅需要识别对象(熊),还需要识别其他视觉元素,动作(站立)和属性(棕色),并构建一个流畅的句子来描述图像的对象,动作和属性如何相关(棕熊站在森林中的一块岩石上)。...为了学习如何在上下文中描述诸如“狐狼”或“食蚁兽”的对象,大多数描述模型需要许多狐狼或食蚁兽图像的例子以及相应的描述。然而,目前的视觉描述数据集,MSCOCO,不包含关于所有对象的描述。...具体而言,我们使用带有对象标签的ImageNet图像作为未配对的图像数据源,并将来自未注释的文本库(Wikipedia)的文本作为我们的文本数据源。...例如,对于“球拍”,这个词就是复制了“网球”的权重作用,从而导致诸如“一个人在球场上打球拍”的句子。在我们最近的工作[2],我们直接在语言模型使用词嵌入。...这使得我们的模型能够生成句子,例如“网球员在挥动球拍击球”。另外,直接在网络中使用密集词嵌入使得我们的模型是端到端的可训练的。 将密集词嵌入整合到语言模型以捕获语义相似性。

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Shell 数学计算:轻松掌握算术运算基本功

不过,别担心,通过本文,将学会如何在 Shell 灵活进行各种数学计算。...有多种方法可以在 Shell 中进行数学运算,包括一些直接的运算器 (()) 和 let,以及依赖于外部工具 bc 的方式。下面,我们讲解最常用的数学计算方式,并提供实际的代码示例。...准备好开始的 Shell 数学之旅了吗?Shell 算术运算符在深入示例之前,让我们先快速了解一下 Shell 支持的一些基本算术运算符及其含义。...bcLinux下的一个计算器程序,可以处理整数和小数。Shell 本身只支持整数运算,想计算小数就得使用 bc 这个外部的计算器。...使用 bc 进行小数计算对于需要小数运算的场景,bc 是的最佳选择。它是 Linux 下的一个高精度计算器程序,支持整数和小数运算。

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如何使用html、css制作一个期末作业网站【羽毛球体育运动主题html网页设计】

要有JS特效,定时切换和手动切换图片轮播。 页面中有多媒体元素,gif、视频、音乐,表单技术的使用。 页面清爽、美观、大方,不雷同。 。...网站程序方面:计划采用最新的网页编程语言HTML5+CSS3+JS程序语言完成网站的功能设计。并确保网站代码兼容目前市面上所有的主流浏览器,已达到打开后就能即时看到网站的效果。...index.html是首页、其他html为二级页面; (2) css文件包含:css全部页面样式,文字滚动, 图片放大等; (3) js文件包含:js实现动态轮播特效, 表单提交, 点击事件等等(个别网页运用到...羽毛球拍由拍面、拍杆、拍柄及拍框与拍杆的接头构成。...一支球拍的长度不超过680毫米,其中球拍柄与球拍杆长度不超过41厘米,拍框长度为28厘米,宽为23厘米,随着科学技术的发展,球拍的发展向着重量更轻、拍框更硬、拍杆弹性更好的方向发展。

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AngularJS 表达式的定义、语法、用法以及一些实用技巧

它可以包含变量、函数调用、操作符和过滤器等元素。AngularJS 表达式通过数据绑定实现与应用程序后端数据的交互,使得数据的呈现和更新变得非常简单。2....并输出函数返回的结果:{{ functionName() }}2.3 算术操作和逻辑操作可以在表达式中使用算术操作符( +、-、*、/)和逻辑操作符( &&、||、!)...如果需要进行复杂的逻辑运算,建议将相关的处理逻辑放到控制器。4.2 合理使用过滤过滤器是 AngularJS 表达式的一个重要特性,但过多的使用过滤器会影响性能。...在使用过滤器时,应根据实际需求和性能考虑合理使用,避免过度过滤。4.3 用好数据绑定AngularJS 表达式通过数据绑定实现与后端数据的交互,合理利用数据绑定功能可以使应用程序更加灵活和高效。...同时,掌握一些实用技巧,避免复杂的逻辑运算、合理使用过滤器以及优化数据绑定,将使得我们的应用程序更加高效和可维护。

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工程师的基本功是什么?如何练习?—学习心得分享「建议收藏」

这里我在加一个细节吧,基本不牢,慢慢补,细节的关注,对一个程序员也特别重要,因为不是有句话是这么说的:细节决定成败。 下面我在整理一下美团的那篇文章,当作是自己的复习和回顾。...比如打乒乒球、羽毛球很多人都会,都知道要握好球拍,握球拍是很简单基本功,看起来so easy,但非专业人员真正握对的到底有多少呢。正因为有一定难度,并且在难度之上在想要精进,就更难。...5、技术基本功存在于每一行代码,这个我十分认同,什么样的认知或者基本功能力,写什么样的代码。就像网上看到的,永远赚不到超出认知范围外的钱。类比到软件开发,就是永远写不出超出技术基本功的代码。...以上是我的一点点理解和认识,如有不对,欢迎指正~ 建议感兴趣的伙伴还是去看看原文:https://mp.weixin.qq.com/s/vOZb2PUdqMUj17ReMA43GA 原文也附了《工程师如何在工作中提升...---- 发布者:全栈程序员栈长,转载请注明出处:https://javaforall.cn/120964.html原文链接:https://javaforall.cn

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3分钟轻松了解个性化推荐算法

2.电商零售类(协同过滤推荐和关联规则推荐) 说电商推荐那不可能不讲到亚马逊,传言亚马逊有三成的销售额都来自个性化的商品推荐系统。...一般,电商主流推荐算法是基于一个这样的假设,“跟你喜好相似的人喜欢的东西也很有可能喜欢。”即协同过滤过滤算法。主要的任务就是找出和你品味最相近的用户,从而根据最近他的喜好预测也可能喜欢什么。...比如,购买了羽毛球拍,那我相应的会向你推荐羽毛球周边用品。关联规则挖掘可以发现不同商品在销售过程的相关性,在零售业已经得到了成功的应用。...4.组合推荐 由于各种推荐方法都有优缺点,所以在实际,并不像上文讲的那样采用单一的方法进行建模和推荐(我真的只是为了解释清楚算法)。。。...并且,为了解决冷启动的问题,还会相应的增加补足策略,比如根据用户模型的数据,结合挖掘的各种榜单进行补足,全局热门、分类热门等。

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干货|3分钟让了解个性化推荐算法

2电商零售类(协同过滤推荐和关联规则推荐) 说电商推荐那不可能不讲到亚马逊,传言亚马逊有三成的销售额都来自个性化的商品推荐系统。...一般电商主流推荐算法是基于一个这样的假设,“跟你喜好相似的人喜欢的东西也很有可能喜欢。”即协同过滤过滤算法。主要的任务就是找出和你品味最相近的用户,从而根据最近他的喜好预测也可能喜欢什么。...比如,购买了羽毛球拍,那我相应的会向你推荐羽毛球周边用品。关联规则挖掘可以发现不同商品在销售过程的相关性,在零售业已经得到了成功的应用。...4组合推荐 由于各种推荐方法都有优缺点,所以在实际,并不像上文讲的那样采用单一的方法进行建模和推荐(我真的只是为了解释清楚算法)。。。...并且,为了解决冷启动的问题,还会相应的增加补足策略,比如根据用户模型的数据,结合挖掘的各种榜单进行补足,全局热门、分类热门等。

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