近日，PowerBI已经更新为度量值可以支持作为图像URL来进行解析，参考：PowerBI 2018 8月更新 一键导出PDF报告集合，这使得PowerBI在显示图标方面有了更多的可能性，本文来详细探讨这些可能性。
有效的持续集成（CI）是任何成功开发团队的核心要求。由于CI不是一线服务，因此通常可以在中间层或多余硬件上运行。为拉取请求，自动部署，验收测试，内容上传以及许多其他任务添加构建可能会迅速淹没构建计算机的资源 - 尤其是在有大量提交和部署活动时即将启动。
InDesign是用于印刷和数字媒体的业界领先的版面和页面设计软件。利用顶级字体公司的印刷字体和图像，创作精美的平面设计。快速共享 PDF 中的内容和反馈。InDesign 具备创建和发布书籍、数字杂志、电子书、海报和交互式 PDF 等内容所需的一切。 InDesign软件是一个定位于专业排版领域的设计软件， 是面向公司专业出版方案的新平台。借助这款业界领先的页面设计和版面应用程序，您可以制作、印前检查和发布用于印刷和数字媒体出版的精美文档。InDesign 拥有您要制作海报、书籍、数字杂志、电子书、交互式 PDF 等内容所需的一切。
如果你已经在从事其中一种设计体验工作，你可能会想：“信息架构不是关于创建站点地图、线框图和网站导航菜单的吗？”确实如此——这些是信息架构设计的重要元素。但是信息架构不只是如此。
王新民 编译整理 量子位 出品 | 公众号 QbitAI 看图说话这种技能，我们人类在幼儿园时就掌握了，机器们前赴后继学了这么多年，也终于可以对图像进行最简单的描述。 O’reilly出版社和TensorFlow团队联合发布了一份教程，详细介绍了如何在Google的Show and Tell模型基础上，用Flickr30k数据集来训练一个图像描述生成器。模型的创建、训练和测试都基于TensorFlow。 如果你一时想不起O’reilly是什么，量子位很愿意帮你回忆： 好了，看教程： 准备工作 装好T
如何凭借“数据增强”技术获得吴恩达首届 Data-centric AI 竞赛的最佳创新奖？
吴恩达（英文名 Andrew Ng，是人工智能和机器学习领域国际上最权威的学者之一）在今年 6 月的时候宣布首届以数据为中心的人工智能（Data-centric AI）竞赛即将开赛，参赛“作品”的提交日期截止到9月初。10月初，吴恩达在其个人社交平台Twitter上向我们宣布了此次竞赛的获奖者，随后，也在其个人微信公众号上向我们简要介绍了竞赛的参与情况。
https://www.rstudio.com/resources/cheatsheets/,
思维导图是一种有效的思维工具，它可以帮助我们整理信息，激发创意，提高效率。思维导图是一种以中心主题为核心，以分支结构为形式，以关键词和图像为内容的图形表示法。它可以让我们一目了然地看到知识的层次和逻辑，同时也可以激发我们的联想和想象。
看到下面这张图了没？一开始，盘子里是没有东西的，但当你在托盘上画个框，然后在文本框中输入文本「在托盘上添加意大利面包」，魔法就出现了：一个看起来美味可口的面包就出现在你的眼前。
恰好赶上了模糊了生与死的界限的节日——万圣节，所以这是探索那些「死节点」的好时机。
目标检测是深度学习中应用比较多的领域。近年来，人们开发了许多用于对象检测的算法，其中包括YOLO，SSD，Mask RCNN和RetinaNet。
最近，TensorFlow 提供了中文版的教程（Tutorials）和指南（Guide）。
2023-11-06，Galaxy生信云平台 UseGalaxy.cn 新增circos圈图绘制工具。
静电说：今天为大家带来了超全的Figma技巧合集，足足有40多个哦！这次算是最全的技巧文章了，建议收藏下来慢慢看~今天是第一辑，下周我们发第二辑。
---- 新智元报道 编辑：编辑部 【新智元导读】谷歌刚刚上线了一个炸弹级「通才」模型PaLM-E，足足有5620亿参数。它是一种多模态具身视觉语言模型，从引导机器人执行任务，到回答关于可观察世界的问题，全都能搞定。 大语言模型的飞速「变异」，让人类社会的走向越来越科幻了。点亮这棵科技树后，「终结者」的现实仿佛离我们越来越近。 前几天，微软刚宣布了一个实验框架，能用ChatGPT来控制机器人和无人机。 谷歌当然也不甘其后，在周一，来自谷歌和柏林工业大学的团队重磅推出了史上最大视觉语言模型——PaL
Circos（Krzywinski等人，2009年）是一个用于以圆形布局可视化数据的软件包。这使得Circos非常适合探索对象或位置之间的关系。Circos图表已经出现在成千上万的科学出版物中。尽管最初设计用于可视化基因组数据，但它可以根据任何领域的数据创建图表。
北京现代拥有3 座整车生产工厂、3 座发动机生产工厂和1 座承担自主研发的技术中心。北京现代拥有近300 台机器人，分别应用在车身焊接、车身冲压、发动机组装、涂装等各种关键工位中。公司依靠先进的自动化制造装备，保障100%焊接与运输自动化率，100%自动化冲压生产，确保车身焊接质量与车身强度。 在发动机生产工厂，汽车发动机的缸体搬运工作是由韩国现代公司制造的机器人来进行。在引导机器人进行缸体搬运时，采用的是由韩方定制的工业相机＋视觉软件的方式。在生产过程中，遇到了棘手问题，主要是：相机拍照一次检测不成功，需
Winform控件是Windows Forms中的用户界面元素，它们可以用于创建Windows应用程序的各种视觉和交互组件，例如按钮、标签、文本框、下拉列表框、复选框、单选框、进度条等。开发人员可以使用Winform控件来构建用户界面并响应用户的操作行为，从而创建功能强大的桌面应用程序。
前面我们介绍了tkinter主窗口的一系列操作，本篇文章我们将介绍Label控件，Label（标签）控件，是 Tkinter 中最常使用的一种控件，主要用来显示窗口中的文本或者图像，并且不同的 Lable（标签）允许设置各自不同的背景图片。
英文原文：A Step-by-step Guide to Creating Animated Product Explainer Videos
创造人工智能远比人们想象的更具挑战性。然而新的人脑及机器思维研究中心已准备再试一次。这一次，计算机科学家、生物学家和神经科学家将一起处理这个问题。 在1955年夏天，4名顶级美国数学家（那时还没有“计算机科学家”这个术语）倡议在达特茅斯学院召开了一次会议，来探讨被他们称为“人工智能”的主题。“这项研究是在一个猜想的基础上进行，那就是学习的每一方面，或智能的任何其他特征，可以在原则上被精确地描述为，能够造出一部机器来对其进行模仿，”倡议书说。 这次会议于1956年进行，为期一个月，通常被认为是人工智能研究的
作者：Seongmin Lee, Benjamin Hoover, Hendrik Strobelt, Zijie J. Wang, ShengYun Peng
玩过图像分类的开发者不少，许多人或许对图像分割（image segmentation）也不陌生，但图像注解（image caption）的难度，无疑比前两者更进一步。 原因无他：利用神经网络来生成贴合
介绍 人工智能学习通常由两种主要方法组成：监督学习和无监督的学习。监督学习包括使用现有的训练集，这种训练集由预先标记的分类数据列组成。机器学习算法会发现数据的特征和这一列的标签(或输出)之间的关联。通过这种方式，机器学习模型可以预测它从来没有公开过的新的数据列，并且根据它的训练数据返回一个精确的分类。在你已经有了预先分类的数据的情况下，监督学习对于大数据集是非常有用的。 在另一种是无监督的学习。使用这种学习方式，数据不需要在训练集中进行预先标记或预分类，相反，机器学习算法在数据的特征中发现相似的特征和关
理解序列数据 —— 如语言、音乐或视频 —— 是一项具有挑战性的任务，特别是当它依赖于大量的周围环境时。例如，如果一个人或一个物体在视频中消失，很久以后又重新出现，许多模型就会忘记它的样子。在语言领域，长短时记忆(LSTM)神经网络覆盖了足够的上下文来逐句翻译。在这种情况下，上下文窗口（在翻译过程中需要考虑的数据范围），从几十个词到大约 100 个词不等。最新的 Transformer 模型不仅改进了逐句翻译的性能，还可以通过多文档摘要生成整个 Wikipedia 的文章。这是可能的，因为 Transformer 使用的上下文窗口可以扩展到数千个单词。有了这样一个大的上下文窗口，Transformer 可以用于文本以外的应用，包括像素或音符，使其能够用于生成音乐和图像。
今天做的这个案例，用到的是新的工具，新的经验不可多得，再次写一篇文章，更深层次的了解这个软件里面的其他工具
AI科技评论按：本文刊载于 Oreilly，AI科技评论编译。 玩过图像分类的开发者不少，许多人或许对图像分割（image segmentation）也不陌生，但图像注解（image caption）的难度，无疑比前两者更进一步。 原因无他：利用神经网络来生成贴合实际的图像注释，需要结合最新的计算机视觉和机器翻译技术，缺一不可。对于为输入图像生成文字注解，训练神经图像注解模型能使其成功几率最大化，并能生成新奇的图像描述。举个例子，下图便是在 MS COCO 数据集上训练的神经图像注解生成器，所输出的潜在注解
谷歌可能教会了人工智能如何涂鸦，但对计算机来说，绘制更复杂的东西是很困难的。想象一下，让电脑画一只“黑翅膀和短喙的黄鸟”;这听起来有点棘手。不过，微软的研究人员一直在开发一种基于人工智能的技术来实现这
大模型的诞生，让科技巨头与创业公司们在新一轮的竞赛中再次鸣枪出发，OpenAI、Anthropic、Mistral等创业之星的升起更是证明了在新技术的影响下，大厂并不存在绝对的优势。
每天过的跟复制似的，没有意外没有惊喜。 前段时间，有人问我：什么是锚文本？锚文本很重要，该如何去优化？当我听到这个问题时，就感觉应该是个新手，并没有直接回答，过了几天，找到SEO十万个为什么的内容让他先看看。今天想想，还是要写篇与锚文本相关的文章，让各位不是还很了解的同学更深入的了解下锚文本的魅力。 — — 及时当勉励，岁月不待人。 从另一个角度看待锚文本 时本文总计约1900个字左右，需要花 5 分钟以上仔细阅读。 锚文本对于学习SEO的同学来说，是最先接触的名词解释之一。在这里简单的跟各位同学讲解下
作者：Zolzaya Luvsandorj翻译：陈之炎校对：赵茹萱 本文约2400字，建议阅读5分钟本文为你介绍助力工作流文档化的几个实用技巧。
Stability AI 发布了 Stable Diffusion 3，这款图像生成 AI 模型再次刷新了人们的认知。
去年，移动AR游戏《Pokemon GO》推出后席卷全球，让AR第一次走进了大众视野。随后，微软Hololens的问世，让更多人体会到了AR的美妙。但除了游戏和娱乐，AR在医疗领域也发挥着举足轻重的作
作为产品经理不但要有能力作出产品设计和规划，更要尊重用户，作出用户体验更佳的产品 【用户体验要素】告诉我们如何更好的设计出让用户体验更佳的产品方法论，那么这本书如何更好的应用到实战中，我们如何更好的将
Texture原名是AsyncDisplayKit，是Facebook的paper团队发布的一个基于UIKit的库，这个库能够将图片加载、布局计算以及UI渲染等操作均放在后台线程，进而可以极大地优化APP界面的流畅度。
作者：Yuming Du, Robin Kips, Albert Pumarola, Sebastian Starke, Ali Thabet, Artsiom Sanakoyeu
机器之心报道 编辑：张倩、陈萍 机器人越来越像人了！谷歌等的这项研究将现实世界的信息通过传感器纳入多模态语言模型，不但能执行机器人任务，还具有视觉问答、文本补全等功能。 一直以来，人们都想拥有一款能听懂吩咐的机器人，比如「请帮我热一下午餐」，「请把遥控器帮我拿过来」。这些指令听上去简单，但一旦让机器人去做，失误率还是很高的。 在这一过程中，机器人需要克服很多困难，比如理解指令、分解任务、规划路线、识别物体等等，涉及到的能力跨语言、视觉等多个模态。 为了让机器人更加擅长这些任务，不少研究者都在尝试将大型语言模
多模态机器学习，英文全称 MultiModal Machine Learning (MMML)，旨在通过机器学习的方法实现处理和理解多源模态信息的能力。目前比较热门的研究方向是图像、视频、音频、语义之间的多模态学习。
作为程序员，如果你不清楚 Markdown 估计没人敢相信，毫不夸张地说，Markdown 是目前世界上最受欢迎的标记语言之一，所以今天我就带领大家初步了解一下 Markdown 的魅力，带你快速上手 Markdown
本文转自网络，如涉侵权请及时联系我们 企业IT基础设施平台的重新构建是一项复杂的任务。重新构建平台通常由一系列变化的关键业务驱动因素引发，现在情况正是如此。简而言之，主导企业IT技术的近30年的平台无
微软今天宣布计划向使用OneDrive和SharePoint的Microsoft 365客户推出一系列AI服务。今年下半年，用户将能够从所有音频和视频文件中获得自动转录。
CSS 规范一直在不断发展。尽管在 CSS 新功能的实现很复杂，但是 CSS 工作组还是决定要把简化版作为新元素添加到规范中。然后由浏览器来实现这些新元素，浏览器自行决定以哪种顺序去实现它们，这就是为什么现在对新功能的支持不匹配的原因。虽然这可能会令人讨厌，但实际上完成了规范的浏览器要好得多。
AI 科技评论按：近年来图像生成模型方面的研究可谓是突飞猛进，内容的丰富程度和清晰程度都在不断刷新着以往的记录。终于，微软研究院的这篇新论文突破了另一个瓶颈，能自由地根据文本描述生成逼真的图像。 微软
虽然有北大博士讲，95%的区块链项目都没有前途，但我们知道区块链还是有它的优势，比如数据的不可篡改性对于版权保护有相当大的意义，而地址的匿名性则有其他潜在的用途。那么，如何将任意数据，比如图像或文本写入以太坊区块链呢？本文将讲解如何使用web3.js实现这一功能并给出相应的实现代码。 实现任意数据上链的核心是web3.eth.sendTransaction()方法的使用，我们将借助一个转账交易来完成任意数据上链的任务。在要发送的交易对象中，使用data字段就可以传入任意的16进制字符串。 将数据转换为16进
我们首先说一下深度学习在斗鱼的应用场景。斗鱼在深度学习这一块，有两个部门在做这个事，基本上就是分为两大场景，一个是大数据场景，一个是视觉场景。
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