今天来介绍一个小项目：在 TensorFlow 中生成分形图案。分形本身只是一个数学概念，与机器学习并无太大关系，但是通过分形的生成，我们可以了解怎么在 TensorFlow 中进行数学计算，以及如何进行基本的流程控制，是学习 TensorFlow 的一个非常好的练手项目。 在开始之前，需要说明的是，TensorFlow 官方也提供了一个生成分形图案的教程 (地址： www.tensorflow.org/tutorials/mandelbrot)，然而官方教程中生成的图像实在是太丑了，而且只能生成一种图案，
今天来介绍一个小项目：在TensorFlow中生成分形图案。分形本身只是一个数学概念，与机器学习并无太大关系，但是通过分形的生成，我们可以了解怎么在TensorFlow中进行数学计算，以及如何进行基本的流程控制，是学习TensorFlow的一个非常好的练手项目。 在开始之前，需要说明的是，TensorFlow官方也提供了一个生成分形图案的教程(地址： www.tensorflow.org/tutorials/mandelbrot )，然而官方教程中生成的图像实在是太丑了，而且只能生成一种图案，我对官方的代码
20世纪非传统的数学家Benoit Mandelbrot在1975年从拉丁词fractus(意思是不规则的或破碎的)创造了分形这个词。
L-System（Lindenmayer system）是一种生成分形图案的方法。与迭代函数系统生成分形依靠数字的迭代不同，L-System依赖的是字符的迭代。字符间也有迭代公式，可以将字符换成某个字符串，随着迭代次数的增加，字符串长度越来越大，而字符串中的每一个字符，都代表着一种对线条的操作，如延伸、旋转等。最后将字符串依次执行一遍，便会得到一张分形图案，比如下图中的树
Python可谓是现在很多人正在学或者想学的一个脚本语言了，提到学习自然就少不了拿项目练手，可是一般的项目根本提不起兴趣嘛，这10个项目可是非常有趣的，不信你看看。
不急，博主还非常好心的总结了许多类似的，用其他语言可以在终端实现的GitHub项目。
在前一章中，我们看到了一个具有临界点的系统的例子，并且我们探索了临界系统 - 分形几何的一个共同特性。
分形是一个非常有意思的东西，而且大部分时候都很漂亮。在本教程中，我们将编写一个小的C#脚本，让它完成一些类似分形的行为。
这是关于学习使用Unity的基础知识的系列教程中的第六篇。这次我们将创建一个动画分形。我们从常规的游戏对象层次结构开始，然后慢慢过渡到Jobs系统，并一直伴随着评估性能。
上次介绍了康托三分集后,算是给分形的开了一个引子,这次在此基础上介绍一下分形几何中分形的基本概念.俗话说的好,应该是物理学家惠勒曾经说过,“谁不知道熵概念就不能被认为是科学上的文化人，将来谁不知道分形概念，也不能称为有知识。”这不,未来要想要成为文化人还得去了解一下分形的概念.当然,你了解了分形的概念也不一定是"文化人",这只是一个必要条件.其实也不必灰心,"万丈高楼平地起,打好基础最重要".好吧,闲话就说这么多,下面就开始学习分形吧.
分词技术就是搜索引擎针对用户提交查询的关键词串进行的查询处理后根据用户的关键词串用各种匹配方法进行的一种技术。当然，我们在进行数据挖掘、精准推荐和自然语言处理工作中也会经常用到中文分词技术。
在本章中，你将编写自己的递归程序，根据自定义需求搜索文件。你的计算机已经有一些文件搜索命令和应用程序，但通常它们只能根据部分文件名检索文件。如果你需要进行奇特、高度特定的搜索怎么办？例如，如果你需要找到所有具有偶数字节的文件，或者文件名包含每个元音字母的文件？
QQ图片20180204220437.jpg
为了区分形状 ，我将通过观察背景的形状来获得其轮廓。 然后我会使用angular点检测algorithm（例如Harris）来检测angular点的数量。 一个三angular形有三个angular落，一个正方形的四个，还有一个笑脸没有。 这是一个用Scipy进行哈里斯angular点检测的python 实现 。
【新智元导读】ResNet 是 ImageNet 2015 冠军，通过让网络对残差进行学习，在深度和精度上做到了比 CNN 更加强大。于是有人认为残差结构对此很重要，本文提出一个不依赖于残差的极深（Ultra-Deep）架构，指出残差学习对极深 CNN 并非必需。论文提出了极深 CNN 中首个 ResNet 的替代品 FractalNet ，并开发了一种新的正则化规则，无需数据增强就能大幅超越残差网络性能。作者称该结构可以自动容纳过去已有的强大结构。 【题目】分形网络：无残差的极深神经网络（FractalN
To：因为在他人的电脑上并非安装有Python的IDLE或Python的解释器，因此需要将.py源代码转换成无需源代码的可执行文件。
特征提取在提高分类的准确性中起着非常关键的作用. 对时序特征提取的方法进行归纳分类, 将有利于对特征提取整体性, 全面性的认识. 回顾现有的时间序列中特征提取的方法, 将其总结为四大类, 它们分别是基于基本统计方法的特征提取、基于模型的特征提取、基于变换的特征提取、基于分形维数的特征提取。
分形是一门以非规则几何形态为研究对象的几何学，由曼德勃 罗（B.B.Mandelbrot）等人创立并命名。
汽车共享”最早出现于上个世纪四十年代的瑞士,他们发明了“自驾车合作社”，后来日本、英国等国争相效仿，但都未形成规模。而今,共享经济通过互联网达到了一个新的高度，共享汽车项目则乘势如雨后春笋般涌现在全国多个城市，一些人看好，而一些人看衰
生成分布式唯一ID的方式有很多种如常见的有UUID、Snowflake（雪花算法）、数据库自增ID、Redis等等，今天我们来讲讲.NET集成IdGenerator生成分布式全局唯一ID。
一个热爱计算机的少年，16 岁就已经可以做出点东西来了，比如开发个粤语编程语言、拿个 Kaggle 冠军、写个游戏、开发个加密货币投资机器人、从头构建一个 C++ 机器学习库什么的。
媒介和技术的发展使设计艺术打破了原本界限：从静到动到可交互，从二维到三维到沉浸体验，技术结合设计形成的审美价值在未来是无止境的。视觉设计师们普遍形成了不断从文化、艺术中汲取风格和元素，采用计算机设计软件结合自定义传达内容在媒介载体上传播的工作模式。然而设计软件赋予了设计绚丽的视觉语言却也限制了内在的可能性：设计在不断反复之前出现的文化浪潮，许多设计因软件功能出现了泛同质化难以应对复杂多变的应用场景。现有的设计语言不够丰富，而生成艺术的发展优化了设计创造力的新路径。正如维拉·莫尔纳所言：“这听起来可能很矛盾
从去年就开始窥东大的C++教学群，当时就被李骏扬老师讲的分形图案给吸引了，简直美赞了。他们的期末作业就是制作一个分形图案的视频，我们这种学校显然不会有这种东西。于是就想着能不能自己研究着画下，然而并不知道这种图案怎么画，度娘上找来的基本没用。搁置了一年，偶然间翻到了一篇论文，终于找到了画图的方法了，加上之前正好有用python绘图的工具，总算把这个东西搞通了一点。其实这个玩意的水还是非常深的，牵涉到了复分析，分形，甚至是混沌理论，据说从上古贝壳的图案，到如今麦田怪圈的图案，都和Julia集有关，说来也是玄乎。
今天给大家介绍的是瑞典制药公司阿斯利康，伯尔尼大学和广州再生医学与健康中心广东省实验室于2020年2月4日联合发表在Journal of Cheminformatics的一篇论文，这篇文章提出了一种新的基于SMILES的分子生成模型，该模型可从骨架中生成分子，并且可以从任意分子集中进行训练。作者认为这种基于SMILES的生成模型将成为对已经存在的基于SMILES的体系结构的有用补充，并且可以替代基于图的装饰方法。
最强大脑之【七阶立方密码】 在 2018 年《最强大脑之燃烧吧大脑》节目中，来自清华大学的杨易和来自北京大学的 刘宇进行了个人淘汰赛，两个人所要挑战的项目是“七阶立方密码”。 七阶立方是由 343 个
fastposter v2.13.0 一分钟完成开发海报 云服务来袭🔥🔥🔥 fastposter海报生成器是一款快速开发海报的工具。只需上传一张背景图，在对应的位置放上组件（文字、图片、二维🐴、头像）即可生成海报。 点击代码直接生成各种语言的调用代码，方便快速开发。 现已服务众多电商类项⽬，多个项⽬有56W+⽤户，通过多年⽣产环境的考验，稳定可靠。广泛应用于各类电商、行业海报、分销系统、电商海报、电商主图等海报生成和制作场景。fastposter支持Docker部署，云服务无需部署，开箱即用，灵活易用，基
高中生学Python？这是开玩笑的吧？高中生能学会吗？高中生学Python干啥用？高中生应该怎么学Python？高中学了Python的话大学还要再学吗？ 本文我来简单回答一下大家可能的几个疑问： 1、高中生为什么要学Python？学了Python做什么？ 国外非常注重中小学的编程能力，可以说是真正的编程从娃娃抓起，从小就开始培养严谨的编程习惯，养成用计算机来解决问题的习惯。国内近十年来也慢慢注意到这个问题，认识到了中小学生学习编程的重要性和开设有关课程的必要性，并且在高中信息技术课程中介绍了VB语言编程
今天介绍苏黎世联邦理工大学Gisbert Schneider团队在nature machine intelligence 2020上发表的论文，该论文利用分子语言模型，结合三种优化方法，可以用少量分子作为数据集训练出一个分子生成模型。
IT派 - {技术青年圈} 持续关注互联网、大数据、人工智能领域 信息论是应用数学的一个分支，主要研究的是对一个信号包含信息的多少进行量化。它最初被发明是用来研究在一个含有噪声的信道上用离散的字母表来发送消息，例如通过无线电传输来通信。而本文主要探讨信息熵在 AI 或机器学习中的应用，一般在机器学习中，我们可以将信息论应用在连续型变量上，并使用信息论的一些关键思想来描述概率分布或者量化概率分布之间的相似性。 因此在机器学习中，通常要把与随机事件相关信息的期望值进行量化，此外还要量化不同概率分布之间的相似性
但仅仅用这些武器弹药，还不够，仅仅能够在画布上打出这些基本图元，威力还不够大，我们需要再使用一些装备增强我们的战斗力，这样我们才能在画布上打出艺术感的画面。
分形几何是几何数学中的一个分支，也称大自然几何学，由著名数学家本华曼德勃罗（ 法语：BenoitB.Mandelbrot）在 1975 年构思和发展出来的一种新的几何学。
选自Medium 作者：Frank Preiswerk 机器之心编译 参与：Nurhachu Null、蒋思源 信息论与信息熵是 AI 或机器学习中非常重要的概念，我们经常需要使用它的关键思想来描述概率分布或者量化概率分布之间的相似性。在本文中，我们从最基本的自信息和信息熵到交叉熵讨论了信息论的基础，再由最大似然估计推导出 KL 散度而加强我们对量化分布间相似性的理解。最后我们简要讨论了信息熵在机器学习中的应用，包括通过互信息选择决策树的特征、通过交叉熵衡量分类问题的损失和贝叶斯学习等。 信息论是应用数学的
God does NOT play dice with the Universe! 什么是随机(random)？字典中给出的定义是无计划，无序和无目的，纯靠运气。随机是生活中必不可少的成分，比如彩票，游戏，安全，早餐吃什么，这些行为都有一些随机的成分，但我们能说这些行为都是随机的吗？ 比如早餐，吃的人以为是随机的，做什么吃什么，对厨师而言，可能是精心安排的，就不算随机行为。游戏也是如此，随机掉了一件装备，你如获至宝，其内部是一个概率算法，如果你掌握了这个算法做了一个外挂，对你而言，这也不是随机行为了。同
老鸟：细胞自动机，也叫元胞自动机，英文是 Cellular Automaton，很多文章中会把简写成 CA。元胞自动机是定义在一个由具有离散、有限状态的元胞组成的元胞空间上，并按照一定局部规则，在离散的时间维上演化的动力学系统。
大数据文摘作品，转载要求见文末 编译团队|李小帅，姚佳灵 有太多不如没有！如果一个数据集有太多变量，会怎么样？这里有些可能的情况你也许会碰上—— 1.你发现大部分变量是相关的。2.你失去耐心，决定在整个数据集上建模。这个模型返回很差的精度，于是你的感觉很糟糕。3.你变得优柔寡断，不知道该做什么。4.你开始思考一些策略方法来找出几个重要变量。 相信我，处理这样的情形不是像听上去那样难。统计技术，比如，因子分析，主成分分析有助于解决这样的困难。在本文中，我详细地解释了主成分分析的概念。我一直保持说明简要而详实。
本文介绍一篇由浙江大学侯廷军教授、谢昌谕教授和之江实验室陈广勇研究员团队联合发表的关于分子生成方法的论文。受凝聚态物质和统计物理学多尺度建模研究的启发，作者提出了一种以蛋白质口袋为条件的三维分子生成模型ResGen。该模型采用并行多尺度建模策略，可以捕捉到蛋白靶点与配体间更高层次的相互作用，并实现更好的计算效率。与目前最优（SOTA）方法相比，ResGen生成的分子具有更合理的化学结构，并拥有更好的靶点亲和能力。
这个库的作用是这个，随着数据的增多，想要从各种数据中识别出用户的关键（敏感）信息，就越来越困难，必须使用一定的工具来进行自动化处理。而这个算法就在这个过程中起作用。详情请查阅：https://tweedegolf.nl/blog/33/implementing-lempel-ziv-jaccard-distance-lzjd-in-rust
專 欄 ❈ Toby，微信号：drug666123，Python数据科学爱好者，擅长医药统计。国内最大药品数据中心任职，二十多个数据库负责人。 ❈ （细胞二次分裂呈现对称分布） 细胞到生物、
在程序中，程序自身调用自身的这种技巧称为递归。我们来通俗的讲一下递归，从前有座山，山里有座庙，庙里有个和尚，和尚在讲故事，从前有座山，山里有座庙，庙里有个和尚，和尚在讲故事，从前有座山…我们小时候应该都听过这样的故事，大家想想，这个故事如果以 我们程序的思维来看是不是递归？当然，这的确很想递归，因为老和尚在一直讲故事，这就像在调用自身老和尚讲故事这个函数，但我要告诉大家的是，放在我们程序里，这还真的不叫递归!我们总是认为递归就是不断的调用自己，但事实上我们忽略了一个重要的条件，程序中的递归应该有终止条件，如果没有终止条件，其实就不算程序，更别说程序中的递归了。 那么，什么样的程序叫递归呢？ 1：分形树的绘制： 其实学过python的猿友们，应该很清楚分形树，我们这里应用python中的turtle可以来实现分形树的绘制，并利用了递归的逻辑思维。就是应用递归的思想来实现的，我的代码如下，程序比较模块化，可以帮助理解：
---- 新智元报道 编辑：LRS 【新智元导读】AI会造毒的话，人类怎么打赢这场生化战？科学家最近发现AI模型6小时就能生成四万种毒性化学分子，甚至有的毒性比VX神经毒剂还强！ 新冠疫情肆虐全球两年多的时间里，给人类社会带来了巨大的经济损失，也有人猜测病毒的来源是否为实验室泄漏。 如果说AI模型也能创造出生化武器，那以AI预测的效率来看，人类真能抵御住吗？ 最近一个药物发现公司Collaborations Pharmaceuticals的研究人员在《Nature机器智能》上发表了一篇报告，他们
今天给大家介绍来自苏黎世联邦理工学院和耶拿弗里德里希-席勒-耶拿大学团队发表在Nature Methods上的文章，文章提出了一种基于encoder-decoder神经网络的从质谱生成小分子结构的新方法：MSNovelist，它首先使用SIRIUS和CSI：FingerID来分别从质谱中预测出分子的指纹和表达式，然后将其输入到一个基于encoder-decoder的RNN模型来生成分子的SMILES。作者使用来自Global Natural Product Social Molecular Networking网站上的3863个质谱数据集进行评估，MSNovelist重现出了61%的分子结构，这些重现的分子结构都是未在训练集中见过的；并且使用CASMI2016数据集进行了评估，MSNovelist重现了64%的分子结构。最后，本文将MSNovelist应用在苔藓植物质谱数据集上进行验证，结果表明MSNovelist非常适合在分析物类别和新化合物表现不佳的情况下注释质谱对应的分子。
今天介绍一篇由密歇根州立大学Mengying Sun等人于2022年8月在线发表在KDD上的文章。本文基于搜索的方法提出了一个简单而有效的框架，称为MolSearch，用于多目标生成和优化。作者声称，在适当的设计和足够的领域信息的情况下，基于搜索的方法可以实现与深度学习相当甚至更好的性能，同时具有计算效率。
分而治之算法是将大问题分解为更小的子问题，然后将这些子问题分解为更小的问题，直到变得微不足道。这种方法使递归成为一种理想的技术：递归情况将问题分解为自相似的子问题，基本情况发生在子问题被减少到微不足道的大小时。这种方法的一个好处是这些问题可以并行处理，允许多个中央处理单元（CPU）核心或计算机处理它们。
有人要说了，圣诞节是耶稣诞生的日子，我又不信基督教，有啥好庆祝的。这你就有所不知了，Python 的诞生也跟圣诞节有关：1989 年，那是一个冬天，那年的第一场雪来得比以往时候来得更早一些，有一位程序员，在圣诞期间的阿姆斯特丹感觉特别闲，就决定开发一个新的脚本语言。他一边开发一边刷剧，于是新语言的命名也来自于他热衷的豆瓣9分神剧《Monty Python’s Flying Circus（巨蟒剧团之飞翔的马戏团）》。
在智能工厂逐渐推广应用中，数字化信息的数据量相当庞大，对存储器的存储容量、网络带宽以及计算机的处理速度都有较高的要求，完全通过增加硬件设施来满足现实需求是不可能的，必须采用有效的压缩技术实现数据在网络中的轻量传输。
EDA是我们更好地理解数据集的重要方式之一。几乎所有的数据分析和数据科学专家都在产生新观点或者数据建模之前先做EDA。在现实生活中，依赖于数据集的复杂度和完整性，这个过程会花费大量时间。当然，变量越多，我们在下一步开始前就需要探索越多才能获得结论。
纹理分析是一种量化图像强度变化的图像分析技术。的基本原理，以及它们的优点、缺点和应用。这项研究的重点是收集和分析近50年来有关纹理分析的研究，简要描述了不同的方法，并给出了应用实例。鉴于纹理分析应用广泛，本研究主要集中在生物医学图像分析领域，并整理了一份最新的生物组织和器官相关的疾病产生的纹理变化的列表，可用于查阅疾病的发病和进展。最后，总结了纹理分析方法作为疾病生物标记物的作用。本文发表在IEEE REVIEWS IN BIOMEDICAL ENGINEERING杂志。
来源：AI 公园 本文约6400字，建议阅读10+分钟 本文为你介绍纹理分析及各种分析方法，并结合深度学习提升纹理分类。 人工智能的一个独特应用领域是帮助验证和评估材料和产品的质量。在IBM，我们开发了创新技术，利用本地移动设备，专业的微型传感器技术，和AI，提供实时、解决方案，利用智能手机技术，来代替易于出错的视觉检查设备和实验室里昂贵的设备。 在开发质量和可靠性检查的人工智能能力的同时，产品和材料的图像需要是高清晰度的或者是微观尺度的，因此，设计能够同时代表采样图像的局部和全局独特性的特征变得极为重要
Python 和 JavaScript 是两门非常有影响力的编程语言，二者都是我们在打造跨平台应用时会用到的主流语言。由于 Python 和 JavaScript 都是脚本语言，因此它们有很多共同的特性，都需要解释器来运行，都是动态类型，都支持自动内存管理，都可以调用 eval（）来执行脚本等等脚本语言所共有的特性。在过去这些年来，Python 和 JavaScript 占据着主导型地位，但有句话说得好，长江后浪推前浪，青出于蓝胜于蓝。如果将来有一天，Python 和 JavaScript 被打败赶下榜单，那这个挑战者会是谁呢？退休的软件工程师 Richard Kenneth Eng 为我们分享了他的看法，罗列了那些他认为有望打败 Python 和 JavaScript 的编程语言。
在这篇文章中，我们将比较蒙特卡洛分析（Monte Carlo analysis）和自举法（Bootstrapping）中的一些概念，这些概念与模拟收益序列以及生成与投资组合潜在风险和回报相关的置信区间有关。
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云
