使用Python实现《Flappy Bird》类，主要包括物理引擎和死亡机制以及像素精度碰撞检测
我们定义了一些测试数据，方便验证函数的有效性；同时对于大多数初学者来说，明白函数的输入是什么，输出是什么，才能更好的理解特征函数和使用特征：
Joe Crozier 和我最近刚从YHack 回来，那是一个耶鲁大学举办的36小时编程马拉松，有1500人参加。这是我们连续第二年参加这个比赛，也是我们第二次成功进入前8 ！ 我们的项目，“crAI
网按：本文为Cookie Engineer写就，主要对机器学习进行了简单的介绍，AI科技评论编译，未经许可不得转载。 经常有人问我如何开始学习机器学习，他们面临的最大困难就是机器学习背后的数学原理。我承认其实我也不喜欢数学。数学是对事物的一种抽象描述，用数学来描述机器学习，会过于抽象，且不容易理解。因此在这个系列的文章中，我尝试使用伪代码或者JavaScript来描述我所讲述的内容。 我在GitHub上创建了项目仓库，我会将一些实验代码同步到代码库中，以便您可以跟随我的步骤，或者在这些实验代码之上实现自己的
来源：Medium 作者：Nikolai Savas 翻译：王婉婷 Joe Crozier 和我最近刚从YHack 回来，那是一个耶鲁大学举办的36小时编程马拉松，有1500人参加。这是我们连续第二年
【新智元导读】数据科学家 Flavian Hautbois 评选出了 7 月份他最喜爱的人工智能和数据处理相关论文的 Top 10。让我们来看看吧！ 数据科学家 Flavian Hautbois 评选
我们可以通过在Javascript中逐步形成神经网络来发展抽象艺术。见这里的画廊(gallery)。点这里尝试Web应用程序，并从头开始不断发展自己的艺术作品！
确保安装了python 2.7 ,强烈建议你使用Virtualenv方便python环境的管理。之后通过pip 安装pyspark
YAML 工人经常需要对类似的 YAML 进行对比，查看其中的更新或者状态变化，通用的 diff 工具经常是能胜任的，例如：
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此博客为静态博客， 直接对 markdown 文件生成的 html 静态文件。 请参考 script 目录的脚本。
翻译 | AI科技大本营（rgznai100） 参与 | Shawn Sicara团队精挑细选,了10篇在今年7月发表的大数据相关文章（Sicara是一家从事Agile数据开发的公司，总部位于巴黎），
【新智元导读】神经演化方法在上世纪80年代被提出，由于神经网络的兴起而一度遭受冷遇。不过现在，谷歌大脑和 OpenAI 都在重新审视这种方法。通过在深度学习中引入大自然的智慧——演化/适者生存，我们能够得到更聪明、更有效的算法吗？ 现代人工智能被开发来模仿自然——人工智能领域的主要追求是在计算机里复制人类生理决策的过程。 30 多年来，大多数 AI 在类脑方面的发展都围绕着“神经网络”，这个词借用了神经生物学的术语，将机器思维描述为数据在神经元——彼此相连的数学函数——之间的运动。但自然还有其他的妙法：计
hello诸君，暖阳高照，午间一杯清茶，又到了爬虫俱乐部向大家种草新命令新方法的时候啦！ 许多同学学到的第一个Stata绘图命令想必就是scatter命令，该命令用于生成观测样本的散点图，但scatter命令存在一个缺点：当我们的数据集存在重复观测值时，scatter生成的图中不能体现那些“重合的散点”。而今天我们要介绍的命令专门用于解决这一问题——neat命令，它可以微调重复观测样本的变量值。使得其在散点图上清晰可见。 01 安装 你可以使用github 命令直接安装neat命令 github insta
来源：otoro 编译：weakish 编者按：Google Brain机器学习开发者hardmu使用TensorFlow，基于CPPN网络生成了许多有趣的高分辨率抽象艺术图片。一起来看看他是怎么做的吧。 📷 钻石恒久远 本文尝试使用TensorFlow探索复合模式生成网络（Compositional pattern-producing networks）。相关代码放在github上。乍看起来，用TensorFlow实现CPPN是高射炮打蚊子，因为用numpy就可以实现CPPN。不过，用TensorFlow
类似vim，notebook也有命令模式和编辑模式。在编辑模式中按下esc就会进入命令模式，点击任何一个cell，或者按下enter可以进入编辑模式。如果你用过vim，就应该不难想象这两个模式的作用：在不同的模式下，编辑器提供的很多好用的快捷键，方便你进行方便快捷的操作。
利用递归神经网络玩的"史莱姆排球"游戏。你能打败AI吗？
在我们日常工作中，我们需要从Windows系统上发送syslog消息到syslog服务器。下面的代码能够工作的很好。
属性网络在现实世界中被广泛的用于建模实体间的连接，其中节点的联通边表示对象之间的关系以及关于节点本身的描述中节点的属性信息。举了3个例子：
我记得在当年Java小程序仍然很受欢迎的时候有个游戏叫“软泥小排球”。虽然这个游戏在物理上面有一些投机取巧的部分，但是许多跟我一样的孩子却被它深深的吸引了，并且日以继夜的花费时间在宿舍打游戏而没有做其他实际性工作。
说实话，我也不知道有没有通用公式。后来从不同的渠道陆陆续续的听到所谓的通用公式，看来流传甚广。 既然流传广，提示还是有一定道理，否则也不会有那么多人接受。 但流传广了，有没有可能造成负面影响呢？
我已经使用 Kubernetes 五年了，但直到最近才开始使用插件来增强我的 kubectl 命令。我将向您展示五个插件，这些插件帮助我避免重复的任务，使集群管理更简单，应对事故响应更轻松。本文介绍的所有插件都可以使用 Krew 进行安装。
OpenCL一直被软件工程师诟病说很难学习，但我觉得这是不公平的。OpenCL API的通用性，导致了它比较繁琐。一旦你写了一些OpenCL代码，你就会意识到很多运行在host处理器上的 代码实际上是 boilerplate. 我会用 PyOpenCL - a neat Python module written by Andreas Klöckner. (If you are reading this Andreas, keep up the good work!) 请安装 PyOpenCL 和 NumP
骨组织细胞对力学信号的感应、传递与解析是骨代谢调控领域最为重要的问题，尤其在航天失重性骨丢失与长期卧床导致的骨丢失发生过程中更为关键。中国航天员科研训练中心李英贤团队长期致力于失重生理效应作用机制研究。2022年2月24日，该团队关于骨重塑力学调控机制的研究成果“Mechanosensitive lncRNA Neat1 promotes osteoblast function through paraspeckle-dependent Smurf1 mRNA retention”在《Bone Research》（IF:13.567）以原创论著形式发表。
选自medium 机器之心编译 参与：Nurhachu Null、路雪 本文介绍了一种机器学习方法：通过增强拓扑的进化神经网络（Evolving Neural Networks through Augmenting Topologies，NEAT）。该方法受到进化过程的启发，能够将复杂问题分解，进而解决问题。 在这篇文章中我要阐述一种机器学习方法，叫作「通过增强拓扑的进化神经网络」（Evolving Neural Networks through Augmenting Topologies，NEAT）。
语法测试 Posted September 30, 2016 标题 markdown # 我是H1标题 ## 我是H2标题 ### 我是H3标题 #### 我是H4标题 ##### 我是H5标题 我是H1标题 我是H2标题 我是H3标题 我是H4标题 我是H5标题 片段 markdown 这是第一篇日记， 仅仅为了测试. 这是第一篇日记， 仅仅为了测试. 列表 markdown - 文本1 - 文本2 - 文本3 文本1 文本2 文本3 markdown 1. 文本1 2. 文本2 3. 文本3 文本1 文
作者 | Murat Vurucu 编译 | 聂震坤 什么是NEAT？ NEAT全称是增强拓扑神经网络（Neuroevolution of augmenting topologies），描述了在人类进
问耕 编译整理 量子位 出品 | 公众号 QbitAI 神经网络持续在游戏界立功，这次拿下的是经典游戏：《马里奥赛车64》，而且只需要很小的计算力就能完成。 先来看看成果，这段视频是训练两天半之后的表
可以在这个列表 (opens new window)找到所有可用的 Emoji。
今日，师兄说给我推荐一款神器——“LnCeVar”，我便迫不及待的上了PUBMED......
大概自 2012 年以后 [1]，人工智能行业的爆发式增长几乎都是反向传播训练的（深度学习）神经网络模型所带来的。包括用于图形分类、自动语音识别、语言翻译、机器人以及能玩单人或多人游戏的自主智能体等领域的模型。
如果使用的是butterfly主题，hexo-neat会与主题的各类配置本身起冲突，如果有压缩静态页面资源的需要，可以参考Hexo博客静态资源加速的相关内容。
https://russodanielp.github.io/exploring-drugbank-using-rdkit.html
Flair 0.4 版本集成了更多新模型、大量新语言、实验性多语言模型、超参数选择方法、BERT 嵌入和 ELMo 嵌入等。
(这本书没有找到pdf版本，是epub，我是使用Neat Reader这个软件打开的，这个里面都是实际的例子，很好的入门学习材料)
最全的Markdown语法 Markdown是Github最常见的文档说明。Markdown的语法简洁明了、学习容易。按照官方Markdown Cheat Sheet逐个操作一遍自然就会了。
Flair 是 Zalando Research 开发的一款简单易用的 Python NLP 库，近日，Flair 0.4 版发布！
对于任何一个网站来说，优化页面的访问速度是必须的，个人来说，只要加载页面十秒以上或长时间处于空白或加载状态，我会立刻关掉此页面的。你又能容忍几秒呢？
它在MNIST数字分类任务上，未经训练和权重调整，就达到了92%的准确率，和训练后的线性分类器表现相当。
开放的环境与物种间的竞争是达尔文进化论中实现自然进化的两个重要的驱动力，而这两个驱动力在最近的 AI 模型演进方法的研究工作中却没有体现出来，在同一个世代中，更快的黑斑羚和更快的猎豹比它们更慢的同类更容易生存下来——由此进化出更快的黑斑羚和猎豹品种。基于基因和自然选择理论的这些原理可以帮助AI获得大的进步么？
然而意外的是，在Python的世界里，0.1+0.2≠0.3 ，我们今天一起来看看这个，并且看一下解决办法。
（1）shell 脚本：为了和普通文本文件区分开，通常shell脚本都会以 .sh 为后缀名（不写.sh也可以执行，能否执行取决于文件里面写了什么样的代码以及用什么解释器进行解释。）
地址：https://github.com/huiwang/hexo-baidu-url-submit
AI科技评论消息，最近，Youtube 上的知名游戏博主 SethBling 训练了一个叫 MariFlow 的神经网络来玩 Mario Kart 游戏。在进行15个小时的游戏训练并做了一些针对性的改进后，这个神经网络在 50cc Mushroom Cup 中获得了金牌。 这并不是 SethBling 第一次在游戏中应用神经网络“通关”。此前 SethBling 曾经创建了另一个神经网络MarI/O，通过训练，这个神经网络自己演变成玩“超级马里奥世界”（Super Mario World）的高手。SethB
它分为专业版（Full-fledged Professional）和免费社区版（Free Community）。作为一名Python 的业余爱好者，强烈推荐大家安装社区版，免费实用。优点如下
选自QZ 作者：Dave Gershgorn 机器之心编译 参与：吴攀、黄小天、李亚洲 现代机器智能建立在模仿自然的基础之上——这一领域的主要目的是在计算机中复制人类通过生物方式具备的强大决策能力。
本文介绍了如何使用Spark 2.0处理文本数据，通过Word2Vec将文本转为向量，并利用聚类、分类和回归算法进行文本分析。实验结果表明，Word2Vec对文本向量化效果良好，聚类和分类算法可以有效地对文本进行分类。
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