turtle(小海龟) 是 Python 内置的一个绘图模块,其实它不仅可以用来绘图,还可以制作简单的小游戏,甚至可以当成简易的 GUI 模块,编写简单的 GUI 程序。
原作者: 2016 Nicolas P. Rougier MIT协议 翻译版权归我所有
█ 本文译自 Wolfram 首席科学家 Michael Trott 2017年2月23日的 Wolfram 博客文章:How Many Animals and Arp-imals Can One F
动物姿态的自动捕捉正在改变研究神经科学和社会行为的方式。运动携带着重要的社会线索,但是现有的方法不能很好地估计动物的姿态和形状,特别是鸟类,会受到环境中的物体遮挡。为了解决这个问题,作者首先引入了一种模型和多视图优化方法,来捕捉鸟类独特的形状和姿势空间。然后介绍了一种用于从单视图准确恢复鸟类姿势的方法,还包括鸟类的关键点、mask和外形。最后提供了一个包含大量多视图关键点和mask注释的鸟类数据集,可以从上面的项目链接中找到。
这篇文章是为了补充解释论文,大致呈现了主要的结论。请参阅论文以获得完整的参考文献和更多信息
Nelder-Mead方法是最著名的无导数方法之一,它只使用f的值来搜索最小值。过程:
本文是论文(Visualizing and Measuring the Geometry of BERT)的系列笔记的第一部分。这篇论文由Andy Coenen、Emily Reif、Ann Yuan、Kim、Adam Pearce、Fernanda Viegas和Martin Wattenberg撰写。
虽然最近关于根据文本提示生成 3D点云的工作已经显示出可喜的结果,但最先进的方法通常需要多个 GPU 小时来生成单个样本。这与最先进的生成图像模型形成鲜明对比,后者在几秒或几分钟内生成样本。在本文中,我们探索了一种用于生成 3D 对象的替代方法,该方法仅需 1-2 分钟即可在单个 GPU 上生成 3D 模型。我们的方法首先使用文本到图像的扩散模型生成单个合成视图,然后使用以生成的图像为条件的第二个扩散模型生成 3D 点云。虽然我们的方法在样本质量方面仍未达到最先进的水平,但它的采样速度要快一到两个数量级,为某些用例提供了实际的权衡。我们在 https://github.com/openai/point-e 上发布了我们预训练的点云扩散模型,以及评估代码和模型。
randn X = randn 随机从正态分布中选一个数作为结果 X = randn(n) 随机从正态分布中选n*n个数组成一个(n,n)的正方形矩阵 r = randn(5) r = 0.5377 -1.3077 -1.3499 -0.2050 0.6715 1.8339 -0.4336 3.0349 -0.1241 -1.2075 -2.2588 0.3426 0.7254 1.4897 0.7172 0.86
代码、项目、论文地址:在公众号「计算机视觉工坊」,后台回复「3D鸟类重建」,即可直接下载。
这是关于对象管理的系列教程中的第六篇。除了生成形状和关卡索引之外,它还包括保存更多游戏状态。
21、创建一个自定义的dtype,将颜色描述为4个unisgned字节(RGBA)
为了重建一系列数据,通常采用自动编码器之类的网络来尽可能预测类似于原始数据的输出,这种方式通常利用原始数据和网络输出之间的重建误差来训练输出。二维图像或一维信号的重建误差非常容易用元素化均方误差(MSE)直接计算,因为它们的元素(例如像素)以一定的顺序排列。然而,当计算点云的重建误差时,需要匹配算法来同步不同的数据,因为重建网络中输入和输出点集的排列可能不同。
动态时间扭曲算法何时、如何以及为什么可以有力地取代常见的欧几里得距离,以更好地对时间序列数据进行分类
本次的例子是将pipeline生成的图片作用于3DMM,重新拟合成新的图片 📷 load model 3DMM的表达式: 📷 𝑆̅ ∈ 𝑅3𝑛是平均人脸形状,𝐴 脸扫描训练得到的身份基,𝛼𝑖𝑑是人脸的身份参数。𝐴𝑒𝑥𝑝是表情基,𝛼𝑒𝑥𝑝是人脸的表情参数。这个公式只要我们确定199维的形状参数和29维的表情参数就可以得到一张三维模型。 bfm = MorphabelModel('Data/BFM/Out/BFM.mat') 这里面是使用牙买加人脸,200个人脸,男生与女生个100个训练出来的。这个mode里
对于Numpy,我讲的不多,因为和Pandas相比,他距离日常的数据处理更“远”一些。
您想构建一个没有太多训练数据的机器学习模型吗?众所周知,机器学习需要大量数据,而收集和注释数据需要时间且成本高昂。
表示在 2000 个数据中取平均,很接近 1 时看似微小的改动都会带来巨大的差异!
圣诞季节是个充满欢乐和创意的时刻。在这个技术博客中,我们将深入探讨如何使用Python的turtle库创建一个有趣的圣诞主题绘图。这个项目包含了圣诞树、彩灯、雪花等元素,通过代码实现了一个生动的冬季场景。
论文:Towards Rotation Invariance in Object Detection——ICCV2021
这是有关 对象管理 的系列教程中的第七篇。它为形状增加了一些行为,并可以针对每个生成区域配置它们。
DBSCAN,全称:Density-Based Spatial Clustering of Applications with Noise,是一个比较有代表性的基于密度的聚类算法。 DBSCAN将簇定义为密度相连的点的最大集合,并可在噪声的空间中发现任意形状的聚类。 01 — 基本概念 邻域:以给定对象P为圆心,半径为r的圆形区域,称为P的邻域。 核心对象:给定对象P,其领域内的样本点数 >= MinPts,则称P为核心对象,如下图所示,设定MinPts=5,可以看到P的邻域内的样本点数为7个,所以P为
这是关于对象管理系列的第二篇教程。在这一部分中,我们将添加对不同材质和颜色的多种形状的支持,同时保持游戏向后兼容,即兼容游戏的前一个版本。
语言的结构是离散的,而神经网络则基于连续数据运作:高维空间中的向量。成功的语言处理网络必须要能将语言的符号信息转译为某种几何表征——但是这种表征该是怎样的形式呢?词嵌入提供了两种著名的示例:用距离编码语义相似度,特定的方向则对应于极性(比如男性与女性)。
前言: CAEmitterLayer是QuartzCore提供的粒子引擎, 可用于制作美观的粒子特效。 1、创建发射器emitter //设置layer的frame CAEmitterLayer *emitter = [[CAEmitterLayer alloc]init]; CGRect frame = CGRectMake(0, 100, self.view.frame.size.width, 50); emitter.frame = frame; [self.view.layer addSublaye
之前写的Pandas系列,已经为数千个徘徊在pandas大门的小伙伴打开了一条快速上分通道:
前面,已经为大家发布了Numpy系列的十篇文章,这里暂时告一段落,现为大家提供100道Numpy练习题,算是作为一个查漏补缺吧!
翻译:YingJoy 网址: https://www.yingjoy.cn/ 来源: https://github.com/rougier/numpy-100 全文: https://github.com/yingzk/100_numpy_exercises ---- 接上文: 100个Numpy练习【1】 接上文: 100个Numpy练习【2】 ---- Numpy是Python做数据分析必须掌握的基础库之一,非常适合刚学习完Numpy基础的同学,完成以下习题可以帮助你更好的掌握这个基础库。 Pyth
Numpy是Python做数据分析必须掌握的基础库之一,非常适合刚学习完Numpy基础的同学,完成以下习题可以帮助你更好的掌握这个基础库。
如果我们只能创造形状,那么它们的数量只会增加,直到我们开始一个新的游戏为止。但大部分的时候,当一些物体在游戏中被创建时,它也应该可以被销毁。现在让我们让销毁形状变为可能。
这是有关对象管理的系列文章的第11个教程。通过增加生长和死亡的行为,它引入了更多的行为来丰富形状的生长和销毁。
2014年,蒙特利尔大学(University of Montreal)的伊恩•古德费洛(Ian Goodfellow)和他的同事发表了一篇令人震惊的论文,向全世界介绍了GANs,即生成式对抗网络。通过计算图和博弈论的创新结合,他们表明,如果有足够的建模能力,两个相互竞争的模型将能够通过普通的反向传播进行协同训练。
知识点: 准确率(Accuracy),精确率(Precision),召回率(Recall),均方根误差(RMSE)
编译 | 莓酊 编辑 | 青暮生成辐射场的发展推动了3D感知图像合成的发展。由于观察到3D对象从多个视点看起来十分逼真,这些方法引入了多视图约束作为正则化,以从2D图像学习有效的3D辐射场。尽管取得了进展,但由于形状-颜色的模糊性,它们往往无法捕获准确的3D形状,从而限制了在下游任务中的适用性。在这项研究工作中,来自马普所和港中文大学的学者通过提出一种新的着色引导生成隐式模型ShadeGAN来解决这种模糊性,它学习了一种改进的形状表示。 论文地址:https://arxiv.org/pdf/2110.15
选自medium 作者:Andre Ye 机器之心编译 机器之心编辑部 杀鸡用牛刀,我们用机器学习方法来算圆的面积。 询问任何人圆的面积是多少,他们都会告诉你不就是?r²吗。但如果你问他们为什么,他
Notes: zeros 和 ones 函数创建的数组默认为浮点型,而 full 函数 dtype 默认为 None 类型,所以如果在使用 full 不指定 dtype 的情况下,默认为传入 fill_value 值的类型。
准备了好长时间,想要写点关于数据分析的文章,但一直忙于工作,忙里抽闲更新一篇关于numpy的文章。
python数据科学基础库主要是三剑客:numpy,pandas以及matplotlib,每个库都集成了大量的方法接口,配合使用功能强大。平时虽然一直在用,也看过很多教程,但纸上得来终觉浅,还是需要自己系统梳理总结才能印象深刻。本篇先从numpy开始,对numpy常用的方法进行思维导图式梳理,多数方法仅拉单列表,部分接口辅以解释说明及代码案例。最后分享了个人关于axis和广播机制的理解。
聚类算法属于无监督的机器学习算法,即没有类别标签y,需要根据数据特征将相似的数据分为一组。k-means为聚类算法中最简单、常见的一种,通过计算距离,将相似性高的数据分在一起。 算法流程 随机选择k个
研究生讨论班第一次用 slides 作报告,主要讲了《Geospatial Health Data》[1]一书中关于空间地理数据可视化的内容。文末给出对应的 pdf 网页版本。
c 转化为可编辑对象(塌陷):去除当前对象特殊属性,转化为普通对象,例如支持缩放,支持点线面操作等
【新智元导读】Ian Goodfellow 提出令人惊叹的 GAN 用于无人监督的学习,是真正AI的“心头好”。而 PyTorch 虽然出世不久,但已俘获不少开发者。本文介绍如何在PyTorch中分5步、编写50行代码搞定GAN。下面一起来感受一下PyTorch的易用和强大吧。 2014年,Ian Goodfellow和他在蒙特利尔大学的同事们发表了一篇令人惊叹的论文,将GAN或称生成式对抗网络带到世界的面前。 通过计算图形和游戏理论的创新组合,他们指出,给定足够的建模能力,两个相互对抗的模型能够通过普通的
介绍 || 张量 || 自动微分 || 构建模型 || TensorBoard 支持 || 训练模型 || 模型理解
机器学习_分类_数据聚类 K-Means(k-平均或k-均值) 可以称的上是知名度最高的一种聚类算法 首先,我们确定要几个的聚类(cluster,也称簇),并为它们随机初始化一个各自的聚类质心点(cluster centroids),它在上图中被表示为“X”。要确定聚类的数量,我们可以先快速看一看已有的数据点,并从中分辨出一些独特的数据。 其次,我们计算每个数据点到质心的距离来进行分类,它跟哪个聚类的质心更近,它就被分类到该聚类。 需要注意的是,初始质心并不是真正的质心,质心应满足聚类里每个点到它的欧式距离
潜类别轨迹建模 (LCTM) 是流行病学中一种相对较新的方法,用于描述生命过程中的暴露,它将异质人群简化为同质模式或类别。然而,对于给定的数据集,可以根据类的数量、模型结构和轨迹属性得出不同模型的分数。
在本文中,潜类别轨迹建模 (LCTM) 是流行病学中一种相对较新的方法,用于描述生命过程中的暴露,它将异质人群简化为同质模式或类别。然而,对于给定的数据集,可以根据类的数量、模型结构和轨迹属性得出不同模型的分数 ( 点击文末“阅读原文”获取完整代码数据)。
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