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DeepMind 新研究:使用强化对抗学习合成

研究员设计了一个可以与计算机绘画交互的深度强化学习智能体,将笔触放在数字画布上并更改画笔大小,压力和颜色,未经训练的智能体画笔很随意,并没有明显的意或结构。 因为 GAN 网络设置中的生成器通常是直接输出素的神经网络。而这里的 agents 是通过编写来与绘环境交互来生成。? 通过尝试生成欺骗鉴别器的,agents 学会控制画笔并操纵它以适应不同数字的风格,这是一种称为可视化合成的技术。研究员也训练它重现特定的能力。 这意味着该模型可以将其在模拟绘中学到的知识应用到其他类似环境中的字符重建中,例如用在仿造的或真实的机械臂上。?还有可能将这个框架扩展到真实的数据集。 在这样做时,它们学会制作可视化,简洁地表达因果关系,提升了它们的观察力。

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学界 | DeepMind新研究:使用强化对抗学习合成

研究员设计了一个可以与计算机绘画交互的深度强化学习智能体,将笔触放在数字画布上并更改画笔大小,压力和颜色,未经训练的智能体画笔很随意,并没有明显的意或结构。 因为 GAN 网络设置中的生成器通常是直接输出素的神经网络。而这里的 agents 是通过编写来与绘环境交互来生成。? 通过尝试生成欺骗鉴别器的,agents 学会控制画笔并操纵它以适应不同数字的风格,这是一种称为可视化合成的技术。研究员也训练它重现特定的能力。 这意味着该模型可以将其在模拟绘中学到的知识应用到其他类似环境中的字符重建中,例如用在仿造的或真实的机械臂上。?还有可能将这个框架扩展到真实的数据集。 在这样做时,它们学会制作可视化,简洁地表达因果关系,提升了它们的观察力。

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    处理框架—MFC相关知识点

    CDC与CGdiObject的关系 说道CDC类就不能不提一下GdiObject---形对象类。 在Windows应用中,设备环境与形对象共同工作,协同完成绘显示工作。 这样,设计者就需要维护两套代码。 这就是为什么你用VC成的代码时,在视类只有OnDraw没有OnPaint的原因。而在基于对话框的中,只有OnPaint。 其次:我们在第《每天跟我学MFC》3的开始部分已经说到了。 下面是一个典型的。 视中的绘代码首先检索指向文档的指针,然后通过DC进行绘调用。  应用中几乎所有的绘都在视的 OnDraw 成员函数中发生,必须在视类中重写该成员函数。(鼠标绘是个特例,这在通过视解释用户输入中讨论。)

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    【工具集】开源 | GIMP-ML :GNU处理(GIMP)的Python插件

    PLUGINS FOR USING COMPUTER VISION MODELS IN GIMP原文作者:Kritik Soman内容提要本文介绍了GIMP- ML v1.1,这是一组用于广泛流行的GNU处理 它使计算机视觉的最新进展应用到传统的编辑流水线。 深度学习的应用,如单目深度估计、语义分割、掩模生成对抗网络、超分辨率、去噪、去雾、消光、光照和着色,已经通过基于python的插件与GIMP结合。 除此之外,一些使用这些插件的处理技术已经编译并在YouTube进行了演示,目的是演示基于机器学习的修改的用例。 此外,GIMP-ML还致力于将用于计算机视觉任务的深度学习网络应用到日常处理工作流中。主要框架及实验结果??声明:文章来自于网络,仅用于学习分享,版权归原作者所有,侵权请加上文微信联系删除。

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    AI展示框架(2):flask上传无法输入为识别的PIL的问题解决

    在DL+场景识别的中,其输入大多需要PIL的格式,而flask上传的的格式如何转化为PIL的格式,这是碰到的问题之一,因此即时将之记录下来,虽然解决方法很简单。 错误解决办法一:image = Image.open(request.files) 出现错误,还是无法识别错误解决办法二:image = Image.open(request.files.read(

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    「小JAVA实战」小片上传(上)(43)

    在微信小中,有很多的场景是用来上传片的,有的片是拍摄获得,有的直接选择手机端的相册。 增加头的点击事件 {{nickname}} 上传作品 注销 已关注 关注我 {{fansCounts}} 粉丝 {{followCounts}} 关注 {{receiveLikeCounts}} 获赞 (status == 500) { wx.showToast({ title: res.data.msg, icon: none, duration: 3000 }) } } }) }, ** * 头上传 function(e){ var user = app.userInfo; var me = this; wx.chooseImage({ count: 1, 默认9 sizeType: , 可以指定是原还是压缩 PS:基本头上传已经完毕,主要是springboot和小微信API的使用。对于用户表中的头更新和交互式弹框,我后来都在源码上做了升级。建议观看源码。

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    「小JAVA实战」小片上传(中)(44)

    用户可以上传了和用户的face更新到数据库,接下来我们需要对片进行展示,tomcat本身就提供了虚拟目录的概念,直接把某个路径的片映射到web服务器作为资源路径。 小片展示里面调用了wx api的插件,所以直接用this.setData就会报错。 (status == 500) { wx.showToast({ title: res.data.msg, icon: none, duration: 3000 }) } } }) }, ** * 头上传 在手机上如何工具一样正常登录呢? 手机app 和 后台 在同一个网段,也就是同一个wifi打开调试模式,重启登录小还有个不在同一个wifi的话,可以通过内网穿透的方式,之前说过,但是app.js里面设置下内网穿透的ip?????

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    「小JAVA实战」小片上传(下)(45)

    接下来,我们应该通过用户的id,调用后端的接口,查询出来点赞的数量,关注的数量,粉丝数量,直接更新头片。 notes=用户上传头的接口) @ApiImplicitParams({ @ApiImplicitParam(name=userId,value=用户id,required=true,dataType 小开发主要通过的是小生命周期中的onload方法,当进入页面的时候请求后台获取信息,用于页面的展示。 function(e){ var user = app.userInfo; var me = this; wx.chooseImage({ count: 1, 默认9 sizeType: , 可以指定是原还是压缩 PS:这个小获取用户信息和后端的一个联调。

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    微信小开发实战(25):预览

    wx.previewImage方法用来预览,所谓预览,就是让全屏显示。 本节会改进上一节的,让点击组件后,可以预览。 首先需要为组件设置一个点击事件函数(previewImage),代码如下: 接下来需要在data中定义一个imageList属性,用来保存选中的临时路径,在选中后(onClick函数),需要设置 function (e) { var current = e.target.dataset.src wx.previewImage({ urls: this.data.imageList }) }})在真机上运行小后 ,选中一个或多个,然后点击组件,就会进入预览窗。

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    微信小开发实战(24):选择

    wx:chooseImage方法用于从相册选择若干文件(1到n),或从相机拍摄,并返回被选中的临时路径,以便以后处理。 complete:Function类型,可选属性,接口调用结束的回调函数(调用成功、失败都会执行)下面的例子给出了一个简单的演示,该通过点击按钮,执行wx:chooseImage方法来选取,然后 ) } }) }})由于小模拟器和真机的差异,在模拟器和真机上测试wx:chooseImage方法的效果是不一样的。 本例中,sourceType属性的值为,也就是允许用户决定从相册选择,还是从相机拍摄。不过小模拟器目前不支持相机,所以在模拟器中只会显示选择对话框。不过在真机上就不一样了。 选择后,会在组件中显示已经选择的,效果如6所示。?

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    微信小开发实战(13):组件(image)

    image可以用来显示,这些可以是本地的,也可以是网络。例如,下面的布局代码显示了本地。 本地 其中src属性指定了源,这里是本地文件路径。显示效果如1所示。? 1显示本地下面的布局代码显示从网络上下载的。 从网络上获取 显示效果如2所示。 2 显示从网络上下载的其中bindload属性指定当装载成功后调用的事件函数,从e.detail中可以获取的实际高度和宽度。 4 显示一部分如果src属性指定的路径错误,那么不会正常显示,如果想得知是否能成功显示,可以设置binderror属性,该属性指定一个函数名,当显示错误是调用,布局代码如下: error image imageError函数的代码如下:imageError: function(e) { console.log(image3发生error事件,携带值为, e.detail.errMsg)}装载后

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    写了一个实用的放大缩小,但是动画GIF转换后不会显示了,只有第一帧

    阅读更多 写了一个实用的放大缩小,但是动画GIF转换后不会显示了,只有第一帧 代码如下,有没做过GIF转换的,提提建议一下,谢谢。 java.io.File;import java.util.Arrays;import javax.imageio.ImageIO;import org.apache.log4j.Logger; ** * 一个实用的放大缩小 fileName.length() - imageFormatArray.length())) { result = true; break; } } return result; } ** * 将目录下的所有进行放大缩小 * * @param strDir 的目录 * @param zoomRatio 放大缩小的倍率 * @param rebuild 是否重新创建,即已经存在的是否覆盖重建 * @throws End Zoom: + fileFullName); } } else { logger.warn(Cant Zoom: + fileFullName); } } } } ** * 按比例进行放大缩小

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    Django学习写

    但是框架的意义在于告诉于新手如何编,指导各种人如何编,并且快速的编。 因为觉得Django过于沉重,所以也用tornado写过python web,但是开始写torndao的时候面临的问题是在没有Django这种类似的框架提供指导的时候该如何编。 同时开发中还需要对跳转过进行统计,所以必须有url router这样的模块。 一旦出现业务需求的变更,就必须修改持久化层的接口 持久化层同时与域模型与关系数据库模型绑定,不管域模型还是关系数据库模型发生变化,毒药修改持久化曾的相关代码,增加了软件的维护难度。

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    SVG 入门教

    其他格式都是基于素处理的,SVG 则是属于对的形状描述,所以它本质上是文本文件,体积较小,且不管放大多少倍都不会失真。? 如果不指定这两个属性,SVG 默认大小是300素(宽) x 150素(高)。如果只想展示 SVG 的一部分,就要指定viewBox属性。 上面代码中,视口的大小是 50 x 50,由于 SVG 的大小是 100 x 100,所以视口会放大去适配 SVG 的大小,即放大了四倍。 的d属性表示绘制顺,它的值是一个长字符串,每个字母表示一个绘制动作,后面跟着坐标。 M:移动到(moveto)L:画直线到(lineto)Z:闭合路径2.9 标签标签用于绘制文本。 首先,需要新建一个Image对象,将 SVG 指定到该Image对象的src属性。

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    TensorFlow分类教

    工作原理本教旨在把一个事先被放到训练过的类别里的片,通过运行一个命令以识别该具体属于哪个类别。步骤如下所示:标注:管理训练数据。 最后一批未被使用的用于计算该训练模型的准确性。分类:在新的上使用模型。例如,输入:IMG207.JPG,输出:雏菊。这个步骤快速简单,且衡量的代价小。 训练和分类本教将训练一个用于识别不同类型花朵的分类器。深度学习需要大量的训练数据,因此,我们需要大量已分类的花朵。 在很多TensorFlow教中最先且唯一依赖的就是Docker(应该表明这是个合理的开始)。 tensorflowtensorflow:nightly从Docker Hub (公共存储库)运行tensorflowtensorflow的nightly ,而不是最新的(默认为最近建立/可用

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    员一样安装:Chocolatey 初见

    它事实上是为了习惯于 Linux 的员们准备的,因为在 Linux 中安装,通常都只需要一条安装命令就可以完成。不过,这丝毫不影响每一个人来尝试一下。 安装软件接下来,我们可以继续在这个窗口中,尝试安装我们的第一个。输入:choco install --yes python3稍等片刻,python 就安装好了。 先以 choco 开头,告诉系统我要使用 Chocolatey 了,然后用 install 表明我要安装一个,最后跟上需要安装的名称即可。 要是想要卸载一个已经安装的,只需要执行:choco uninstall Firefox为了便于管理,我们有时候需要查看所有的列表。 -yes all现在,你可以不必担心每一个是否是最新版,因为你可以时不时运行一下更新命令;你也不用担心卸载不干净了,使用 Chocolatey 安装的,就可以用 Chocolatey 卸载。

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    员复现DeepMind生成神器

    递归神经网络是一种用于生成的神经网络结构。Draw Networks 结合了一种新的空间注意机制,该机制模拟了人眼的中心位置,采用了一个顺变化的自动编码框架,使之对复杂进行迭代构造。 改善片正如 EricJang 在他的文章中提到的,让我们的神经网络仅仅“改善”而不是“一次完成”会更容易些。 基本上,如果我们把变分的自动编码器(VAE)中的潜在代码看作是表示整个的矢量,那么绘中的潜在代码就可以看作是表示笔画的矢量。最后,这些向量的列实现了原始的再现。 “Read”attention分为两部分:选择的重要部分和裁剪选择的重要部分为了确定的哪一部分最重要,我们需要做些观察,并根据这些观察做出决定。 裁剪 现在,我们不再对整个进行编码,而是对其进行裁剪,只对的一小部分进行编码。然后,这个编码通过系统解码成一个小补丁。

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    片采集,python多线采集头片源码附exe及资源包

    混迹网络,怎么可能没有一两个马甲,而头等资料的完善无疑是必需的,关于头片,不妨采集一下网站上的头片,省得找,全都可以要!! 目标网址:www.woyaogexing.com python多线抓取头片源码附exe及资源包! 相关介绍: 1.使用到的库requests、etree、re、os、ThreadPool2.网页编码为utf-8需要转码:html.encoding=“utf-8”3.使用xpath获取片链接4.使用了多线 5.需要输入页面n,具体可以看动态片6.头首页为栏目页,没有页面,这里用了if判断7.py打包exe命令:pyinstaller -F 目录文件.py关于多线,这里应用了线池,threadpool 从此麻麻再也不用担心我没有头用了!! 最后附上exe打包,需要的可以试试!

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