（注意，一定要看完，图中隐藏着很多人梦寐以求的大杀器！！！） 技术文章一键分发：openWrite助手 安全认证简书、博客园、知乎、开源中国、掘金、SegmentFault等平台，一键群发文章。...如果这时候来一个Google 地球的天空视角背景图，想来也会很开心吧，比如今天无意之间看到的这张图，West Lyons River的河流冲击区。看完之后，立马产生了去澳洲看看的念头。 ?...Get CRX这个工具就能解决你的这个问题，对着安装好的插件页面点击右键，就可以下载到你需要的crx文件了，非常好用。 ?...装了这个插件之后，会自动将原始的json串进行pretty操作，就转换成了美化的，如下图 ?...进入vim模式，按f键就可以给每一个按钮加一个键盘快捷键。这样就可以使用键盘进行跳转了。 除此之外，还有很多导航相关的快捷键可以使用。记住几个常用的，效率就会极大的提升。
以上工作都完成后，就可以登陆Colaboratory网站来体验一番了，下面这幅图就是Colaboratory(以下简称colab) 的介绍页面。 ?...既然可以使用pip指令，那如果想安装其他Python库的时候也可以很方便地安装了，我拿tushare做了一个试验，结果如下: ?...除了python库之外，使用这种方式还可以执行其他linux指令来部署你自己的云端环境，别忘了在指令前加一个“!”号就好。...colab的notebook在云端服务器中运行期间是没办法直接读取本地文件的(比如数据集)，如果想让程序读取指定文件，只能将其放到谷歌云端硬盘中，然后将云端硬盘挂载到colab。...代码可以左右滑动) 运行过程中会出现下图中的提示，点击链接进行授权验证，将授权码输入到链接下的文本框中，按回车键继续执行。
图数据库和知识图谱是管理图结构数据（包括节点（实体）和边（关系））的两大主流方案。...这种增强的表达力不仅让你能进行更高级的数据分析，还能从图中相互连接的数据点中提取洞察力。本文将简要介绍知识图谱，再来探讨使用 llamaindex 和 nebulagraph-lite 生成知识图谱。...在图型表达中，这是一种可视化数据集之间关系的方式，实体在图中表示为节点。...nebula\_ad;%ngql CREATE TAG entity(name string);%ngql CREATE EDGE relationship(relationship string);将文档数据加载到图数据库中...小结这些简单的知识图谱有效地捕捉了实体间的复杂关系，这种能力显著提高了查询和推理的精确性、多样性和复杂性。此外，这些知识图谱还可以扩展应用到基于 RDF 的复杂本体图。
TensorFlow将完整的计算任务都抽象成一张图（graph），每个小的计算步骤是一个操作（operation），因此所有的计算任务就是一张由一个个小操作组成的图。...▲图1-3 TensorFlow计算图示例 可以看到这个图1-3中有很多元素，比如我们将constant、add、mul称之为操作（operation）。操作是该图中的主要节点。...会话的作用是建立一个执行上下文（context），所有的图都需要在会话中执行，会话会初始化并保存图中需要的变量、图的执行状态、管理执行图的设备（CPU和GPU）等。...为了解决这个问题，Google开发了TensorFlow Lite，实现了TensorFlow到移动平台生态体系的延续。 ?...TensorFlow Lite启动时会将其加载到移动设备或嵌入式设备中。
各位数据大咖，还记得自己的跑模型的心路历程么？...（模型训练循环图，图来源于googleblog） 模型优点 这样一种「联盟学习」的模式，有何优点？...有个背景数说君要先介绍一下，Gboard 不仅是一个简单的输入法，它还在键盘上集成了 Google 搜索，在输入文字的同时拥有了强大的第二大脑。 ?...当使用 Gboard 集成的 Google搜索 功能时，Google搜索 会显示推荐搜索项，此时手机会在将搜索内容储存在本地。...而且，智能手机的延迟更高、吞吐的流量更低，并且仅可在保证用户日常使用的前提下，断断续续地进行训练。
不同的是，Spark 将数据保存在内存（RAM）中，Hadoop 把数据保存在磁盘（机械 硬盘或者 SSD 固态硬盘）中。 定义：在图和集群计算方面，“节点”这个词有两种截然不同的意思。...大数据的概念可以追溯到Google 在 2003 年发表的 Google 文件系统的论文和 2004 年发表的 Map/Reduce 论文。...大的图数据集实际上是 众包的，例如知识互相连接的 Wikipedia、Facebook 的朋友数据、LinkedIn 的连接数 据，或者 Twitter 的粉丝数据。...容错性 是将每个文件的小块复制到一定数量的机器节点上（默认复制到 3 个不同节点， 下图中为了表示方便，将复制数设置为 2）。...在这一小节你会了解到，在 Spark 处理图数据时扮演重要角色的弹性分 布式数据集（RDD）导致 Hadoop 衰落的两类问题是 ： 交互式查询 迭代算法 Hadoop 很适合在一个大的数据集上做单次查询
[klh0y4msz0.jpg] Google 推出了 K8s，Docker 官方推出了 Swarm，经过两年的竞争，从 Google 搜索的关键词热度图可以看出 K8s 已经胜出，目前国内的云计算大厂也纷纷支持...从图中可以看到，拉取成功，速度挺快。...[sy4mc9rf55.jpg] 把本地项目的依赖包删除，然后挂载到 Docker 里，进行依赖安装，逐个解决报错，比如图中 composer install 报错缺少 zip，那就需要通过 apt 安装...不过 K8s 来自 Google，官网在国外，内地无法下载，所以需要国内加速。对 kubectl 命令不熟悉的话，也可以使用云计算网页后台创建网站，比如图中用 apache 官方镜像创建了一个网站。...第三张图是部署成功的项目首页。
，可点击下方的 编辑 按钮进行可视化编辑 Packable 如果引擎开启了 动态合图 功能，动态合图会自动将合适的贴图在开始场景时动态合并到一张大图上来减少 Drawcall。...但是将贴图合并到大图中会修改原始贴图的 UV 坐标，如果在自定义 effect 中使用了贴图的 UV 坐标，这时 effect 中的 UV 计算将会出错，需要将贴图的 Packable 属性设置为 false...来避免贴图被打包到动态合图中。...SpriteFrame 通过管理 RenderTexture 可以轻松地将 3D 相机内容显示在 UI 上。...下图中展示了两种常见组合的渲染效果： 自带位置信息的序列帧动画 有很多动画师在绘制序列帧动画时，会使用一张较大的画布，然后将角色在动画中的运动直接通过角色在画布上的位置变化表现出来。
为了确定最佳的卸载策略，ZeRO-Offload将DL训练模拟成数据流图，并使用第一原理来在CPU和GPU设备之间对这个图进行有效地划分。...因此，将大型计算图卸载到CPU将严重限制训练效率。因此，我们必须避免将计算密集型组件卸载到CPU上。 DL训练每个迭代的计算复杂度通常由O(MB)给出，其中M是模型大小，B是有效batch size。...请注意，在将前向和后向融合为单个超级节点后，数据流图中的每个节点都是一个循环的一部分。因此，此图的任何分区都需要在至少两条边上做切割。每条边的权重至少为2M，导致总通信量至少为4M。...此约束允许我们将数据流图中的所有上述fp32数据和计算节点视为一个超级节点，我们称之为Update super。...在反向传播过程中，ZeRO-Offload 使用GPU上的reduce scatter计算并且平均梯度，每个数据并行进程（GPU）仅将属于其分区的平均梯度卸载到CPU内存上（下图中的 g offload
大家好，我是南南 上次给大家更新了ArcGIS Pro加载Google系列地图后，大家都很喜欢，那这次接着给大家更新一下高德系列吧。...高德系列我找到了三个url，分别是 高德矢量图 https://webrd02.is.autonavi.com/appmaptile?...}&y={y}&z={z}&lang=zh_cn&size=1&scl=2&style=8<ype=11%0A%0A 我将他们整理发布在了ArcGIS online上方便大家直接使用，和上次加载Google...GCJ02加偏的，与其他标准地图之间存在差异。...以上就是如何将高德地图服务加载到ArcGIS pro内的详细说明，主要包括了加载地图和使用地图等功能。
参考文献Tensorflow 实战 Google 深度学习框架[1]实验平台: Tensorflow1.4.0 python3.5.0 Tensorflow 常用保存模型方法 import tensorflow...Tensorflow 提供了 convert_varibales_to_constants 函数，通过这个函数可以将计算图中的变量及其取值通过常量的方式保存，这样整个 Tensorflow 计算图可以统一存放在一个文件中...add节点名称传入参数中，表示将所需的变量转化为常量保存下来。...中保存的图加载到当前图中，其中保存的时候保存的是计算节点的名称，为add # 但是读取时使用的是张量的名称所以是add:0 result = tf.import_graph_def(graph_def...(result)) # Converted 2 variables to const ops. # [array([3.], dtype=float32)] 参考资料 [1]Tensorflow实战Google
第10-11行：这里为Google Adsense和Google Analyse准备了两个正则表达式模式，我们将通过脚本在目标域名中提取这些代码。...第142-143行：我们设置一个空列表来跟踪我们检查的域名（142行），并将所有跟踪代码加载到列表中（143行）。...第214-227行：我们循环查找与当前跟踪代码相关联的所有域名（214行），并且检查域名是否是我们的起始域名之一（217行），如果是，我们将域名添加为图中的节点，设置为“源域名”。...如果它不是，我们将节点添加到图中，只将其设置为正常的“域名”（224行）。最后一步是在跟踪代码和域名之间添加一条线（227行）。...，这会产生一个大图，不过可以潜在地增加你的整体覆盖。
如何使深度学习技术稳定高效地运行在移动设备上是最大的考验。拆解落地过程中的复杂算法问题，就是移动端团队面临的首要挑战。...实时翻译效果图 AR实时翻译功能最早在Google翻译软件中应用并上线，Google使用了翻译和OCR（图片转文本）模型全部离线的方式。...但是全部离线的方式也有弊端，那就是OCR和翻译模型体积较大，且需要用户下载到手机中才可以使用。...实时翻译效果图 上图中的效果，如果从头做这件事，应该如何拆解过程？ 首先，需要将文本提取和翻译分成两部分；接着，拿到翻译结果后，还需要找到之前的位置，准确地贴图。依次介绍如下。...实时翻译流程图 如
图神经网络的发展逐渐受到更多关注，在推理、常识等方面也取得很多成就，来自Google的研究员们最近发表了一篇博客，介绍了图神经网络的发展历程，还对现代图神经网络进行了探讨和解释。...一个图由顶点和边组成，在人的脑海中，可以很自然地把社交网络等数据表示为图，那如何把图像和文本表示为图你想过吗？...GNN采用“图形输入，图形输出”架构，这意味着这些模型类型接受图作为输入，将信息加载到其节点、边和全局上下文，并逐步转换这些embedding，而不更改输入图形的连通性。...之前所描述的网络存在一个缺陷：即使多次应用消息传递，在图中彼此不直接连接的节点可能永远无法有效地将信息传递给彼此。对于一个节点，如果有k层网络，那么信息最多传播k步。...为了将新节点嵌入到所有这些可能的信息源上，还可以简单地将它们连接起来。此外，还可以通过线性映射将它们映射到同一空间，并应用特征调节层（feature-wise modulation layer）。
新手上路 提交图片上桥的名字即可，格式ctfshow{桥的名字} 直接Google搜图得到信息：该地区位于蜈支洲島 最后搜索附近的经典桥即可得到flag：ctfshow{情人桥} 初学乍练 提交这架飞机的目的地...，格式为ctfshow{目的地} 图中关键信息：瑞士国旗，通过搜索得知也就5个机场，一个个试过去即可得到flag：ctfshow{苏黎世} 不过这样试过去就很丢人，我们还是需要确认下来：通过百度识图找到相关文章最终确认此为苏黎世机场...精确到小数点后四位, 不用进位),经度(精确到小数点后四位, 不用进位)} 例如 若找到的经纬度为( 11.45149,19.19810) 则flag为ctfshow{11.4514,19.1981} 图中看到一家名为...的三文治店，通过谷歌地图精准找到该位置并精准确认经纬度得到flag：ctfshow{55.6382,12.6411} 初学再练 提交照片上所在军事基地的名称 提交ctfshow{军事基地英文} 直接谷歌搜图查找得到此为俄罗斯...· Nagurskoye空军基地，进而得到flag：ctfshow{Nagurskoye} 现拉现吃 提交图中店铺全名的拼音（无分隔符和声调、字母全小写）加食物价格（阿拉伯数字）即可， 例如：ctfshow
今天，我们开始推出数据分析的增强功能：直接从Google Drive和Microsoft OneDrive上传最新的文件版本在新的可扩展视图中与表格和图表进行交互定制并下载用于演示文稿和文档的图表video...David Vaughn，The Carlyle Group副总裁直接从Google Drive和Microsoft OneDrive添加文件现在，您可以直接从Google Drive或Microsoft...OneDrive添加各种文件类型，而不是将文件下载到您的桌面，然后再将它们上传到ChatGPT。...Lauren Nowak，Afterpay营销经理定制演示文稿就绪的图表您现在可以在对话中自定义和交互条形图、折线图、饼图和散点图。将鼠标悬停在图表元素上，提出额外的问题，或选择颜色。...例如，您可以直接从Google Drive选择您公司的最新用户数据的Google表格，并要求ChatGPT创建一个按队列显示留存率的图表。video...这些新的交互式功能涵盖了许多图表类型。
一图胜千言，所以在这篇文章中我们将深入地挖掘这些图片，并且基于图片以及 Google 提供的一些少量细节来给出我们的想法。...之后的图，很明显，机架 B 和 C 也是互为镜像的。 ? 将两个 CPU 机架与翻转的机架 D 进行比较 ?...处理器在 Google 的 TPU2 架构中仍然有很多工作要完成，但它正在将所有的矩阵数学卸载到 TPU2 上去。 我们看不到 TPU2 机柜中的任何存储。大概这是在下图中大束蓝色光缆存在的原因。...处理器组可能联合编程每个 TPU2 以明确地连接位于两个相连接的 TPU2 芯片之间的网格。 每个处理器板将数据和指令加载到其配对的 TPU2 板上的四个 TPU2 芯片上，包括网状互连的流量控制。...在下图中，我们将 TPU2 散热片与过去几个月看到的最大的可比散热片进行相比较。 ?
能利用的地方，只有这么大而已。 之前在视频教程里面，我给你介绍过人工智能应用 runwayml 把任何的视频背景都变成绿幕。 这样你就可以把背景换成你想要的样子。书房、图书馆、咖啡馆……甚至是太空。...我建议你先把视频文件存储到 Google Drive 里面，然后利用 gdown 命令，下载到 Colab 。从 Google Drive 到 Colab ，比直接上传，能快上十倍不止。...尽管我是在同一地点按下手机的拍照按钮，但是因为 iPhone 摄像的设定，录像的分辨率（1920x1080）和手机拍照的分辨率不一致，就会导致报错。 问题解决起来并不复杂。...小结一下，这款新的人工智能抠图应用使你无需购买或使用绿幕，便可以利用免费的 Google Colab Notebook ，获得几乎完美的抠图效果。 你有没有更好的视频抠图方式呢？...别忘了加星标，以免错过新推送提示。 如果有疑问，或需要进一步沟通，请加入我的知识星球。
在过去两年中，网络分析领域已经发生了相当大的变化。该公司的A / B测试工具Google Optimize 360于2017年3月推出测试版。...然后将检测数据上载到Microsoft Azure上运行的Clarity服务器。在GitHub上，微软开源了用于检测页面的JavaScript库。...通过让Clarity向他们展示最相关的会话，可让开发人员花费更少的时间，更深入地了解他们的用户。 此外，还有相关的会话和热图。...后者将通过点击或触摸热图（页面上的用户交互）和滚动热图（用户在页面上滚动的距离）提供聚合级别的用户行为视图。...到目前为止，Clarity听起来是Google Optimize的一个很好的替代品，前提是微软的价格具有竞争力。该公司没有分享时间表，预计Clarity将从测试版发布。
Charted Charted是一款免费的数据可视化工具，可让您从CSV文件和Google电子表格中创建折线图或条形图。...使用该工具，您可以创建不同类型的可视化，例如条形图，拆分图表，堆积图表，点图，箭头图，面积图，散点图，符号图和等值线图。您不需要编码或设计技能来使用该工具。...您可以轻松地将其与Google AdWords，Google Analytics，YouTube Analytics和Google表格等Google产品相关联。...该工具可以使用颜色编码的热图轻松理解数据。您还可以在同一个地图中的数据集之间切换。 8. Openheatmap Openheatmap可让您将电子表格转换为地图。...该工具使您可以将任意数据连接到文档对象模型（DOM），然后将数据驱动的转换应用于文档。使用DOM编程API，程序员可以将文档作为对象访问。 16.
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