通过探索流行的子流派和格式，你可以找到吸引读者并在竞争激烈的市场中脱颖而出的书籍创作机会。 识别流行的子流派 寻找当前流行的你选择的类型中的特定类别。...我如何找到我选择的类型中流行的子流派？ 探索不同的格式 考虑不同的书籍呈现格式，比如图像小说，互动书籍或有声书。这些格式可能吸引那些喜欢不同阅读体验的读者。...在 ChatGPT 上使用的提示： 我如何将我的书籍主题调整为专注于我选择的类型中的特定子流派？ 在[类型]类别中专注于特定子流派的例子有哪些？...尝试不同的格式 考虑尝试各种不同的格式来呈现你的书，比如交互式电子书或图文并茂的改编小说。 在 ChatGPT 上使用的提示： 我如何尝试不同的格式来呈现我的书？...步骤 1：研究和找到您的书籍主题 研究拖延和生产力，并确定人们面临的常见问题和克服它们的策略。根据您的调查结果，确定书籍的独特角度，例如专注于实用的、科学支持的技术来克服拖延和提高生产力。
本文作者：沈明，腾讯视觉设计师 在为智能音箱设计品牌图像时，面对如何能更好体现出产品在“音乐”上的特质这个问题，我们寻找和尝试了很多方案，最终选择了双色调设计（Duotone）来展现音乐现场的独特氛围...双色调设计的特点：氛围感、吸引力、普适性 双色调设计通过改变图像的色调，以两种颜色重新诠释图像，形成了新的视觉感受和认知。...其特点在于： 1.明确的氛围感：双色方式处理过的图像，相比普通彩色图像，可以更明确的表现特定氛围，传达情感。...下面例子中的两个网页设计都采用了邻近色的双色调来处理背景图像，使背景颜色统一，不会干扰到前面主要文字信息的传达和控件的识别。用户被双色调的背景吸引后，注意力会聚焦在文字和按钮。 邻近色的双色设计 ?...对比色的双色设计 ? 3. 双色设计还需要根据传达的信息对图像的细节做保留和取舍，例如月光男孩的海报形象为了显示皮肤的质感和肌理，就需要清晰的细节还原。
所有网页浏览器、电子邮件客户端以及其它需要根据表示性的标记语言（Presentational markup）来显示内容的应用程序都需要排版引擎。...[2]" 在微信读书 App 中，排版引擎负责解析 EPUB 或 TXT 格式的书籍源文件，将排版后的书籍内容，如文字、图像、注解等元素，在屏幕上渲染。...举个例子，有个需求是增加正文段落的 margin： ? 再举个极端的例子，有个需求要把章节标题往右移动1个像素： ? 那么，如何确保微信读书的排版质量？最开始，我们用人工测试的方法来确保质量。...对比图像差异 选择了图像作为排版结果的数据表示，那么如何对比图像差异呢？ 首先，我们要选取图像特征，然后才能对比图片差异。...可以进一步优化运行速度，争取覆盖更多样本书籍 尝试应用在其他模块：对运行预期结果相对固定、测试代价大的功能模块，可以通过支持测试 scheme，输出运行结果截图，以插件的形式接入这一套自动化测试流程。
第一节 图像识别 文中提到的所有方法和步骤均仅涉及简单的向量计算。 需要哪些计算？...盒子特征 目标落点有两种类型，菱形或圆形的盒子 只有部分盒子的顶面颜色是大面积的纯色 盒子下方的地面背景是纯色，但随着游戏进行颜色会发生变化 顶点特征 顶点的上侧为背景色 顶点的左侧（可能不适用于圆形）...、右侧（可能不适用于圆形）均为背景色 识别方法 从上向下逐行扫描像素找出盒子的顶点A 继续向下找出与A颜色相似的所有像素点集合C 求出C像素集合的中心点，即为落点 图2-1 盒子落点识别 第三节 识别角色...角色的颜色相对特殊，很容易从游戏图像中区分出来。...求出C像素集合的中心点，并向下偏移固定数值 中心点偏移后的像素D的位置即为角色的底部 图3-1 角色底部识别 第四节 识别干扰 通常，简单的方法只适应于绝大部分情况，特定情形时仍会出错。
第一节 图像识别 文中提到的所有方法和步骤只涉及简单的向量计算。 需要用到哪些计算？...盒子特征 目标落点有两种类型，菱形或圆形的盒子 只有部分盒子的顶面颜色是大面积的纯色 盒子下方的地面背景是纯色，但随着游戏进行颜色会发生变化 顶点特征 顶点的上侧为背景色 顶点的左侧（可能不适用于圆形）...、右侧（可能不适用于圆形）均为背景色 识别方法 从上向下逐行扫描像素找出盒子的顶点A 继续向下找出与A颜色相似的所有像素点集合C 求出C像素集合的中心点，即为落点 ?...图3-1 角色底部识别 第四节 识别干扰 通常，简单的方法只适应于绝大部分情况，特定情形时仍会出错。...图5-1 识别区域（阴影部分） 附录 运气好时，机器人可以自动玩到1000分 GitHub：AutoJump.NET 参考文章：.NET开发一个微信跳一跳辅助程序 参考书籍：《数学之美》[美] 吴军 著
这张图像将会尝试反映出你所描述的所有元素，比如姜饼屋的结构、立体感、白色背景以及包含的吐司和麦片等。生成的图像可能不会完全符合你的预期，但这正是AI图像生成的有趣之处。...你可以通过对提示进行微调，比如改变描述的顺序、添加或删除某些关键词，来尝试获得不同的结果。这个过程就像是与AI进行一场创意对话，你可以不断尝试和调整，直到找到最满意的图像。...通过指令编辑图像：直接给出指令来调整图像的特定元素，比如改变颜色、添加元素或者调整布局。 AUTOMATIC1111是一个受欢迎的高级GUI选项，它提供了一个直观的界面和强大的功能。...这种方法的核心在于使用大量的目标图像来训练模型，使其能够捕捉到特定的视觉特征和风格。使用Dreambooth的优势在于：个性化：你可以创建一个完全根据你的个人喜好和需求定制的模型。...embeddingEmbedding方法是一种相对简单的方式来调整现有模型，使其生成特定风格或主题的图像。这种方法不会改变模型的基本结构，而是通过添加关键字来引导模型生成新的主题或风格。
一.背景 1.排版引擎日常修改 为了获得极致的阅读体验，产品同学经常会提出细致的排版需求，交给开发同学修改。而排版引擎的修改，往往牵一发动全身，可能导致书城上万本书籍排版结果受影响。...举个例子，有个需求是增加正文段落的 margin： 再举个极端的例子，有个需求要把章节标题往右移动1个像素： 那么，如何确保微信读书的排版质量？最开始，我们用人工测试的方法来确保质量。...，对比屏幕中的排版结果是否有差异 如果有差异，根据需求判断差异是否符合预期 其中步骤 1、2 利用自动化测试工具是比较容易完成的。...对比图像差异 选择了图像作为排版结果的数据表示，那么如何对比图像差异呢？ 首先，我们要选取图像特征，然后才能对比图片差异。...可以进一步优化运行速度，争取覆盖更多样本书籍 支持微信读书安卓版 尝试应用在其他模块：对运行预期结果相对固定、测试代价大的功能模块，可以通过支持测试 scheme，输出运行结果截图，以插件的形式接入这一套自动化测试流程
它的成功，主要源自其以下几大优势： 卓越的文本渲染：能将描述文字精确转化为图像中清晰的文本，非常适合品牌设计、广告文案和书籍封面等需要文字和图像结合的创意场景。 ️...创建项目时，你可以根据需求选择合适的项目类型： Raster image（点阵图）：适用于生成像素图像，如插画和细节丰富的图案。...小贴士：根据项目需要灵活选择图像类型，不同类型的项目在导出时支持不同的格式，尤其是矢量图对放大图像细节尤为友好。 3....提示词小技巧：尝试详细描述图像细节，加入色彩、背景等关键词，有助于生成效果更加贴近你的想法。 4....Erase area：移除不需要的图像区域，系统会自动填充背景，非常适合修图。 Recolor：根据需要调整颜色，适用于色调统一的设计。 Upscale：提升图像分辨率，确保放大后依然清晰。
所有网页浏览器、电子邮件客户端以及其它需要根据表示性的标记语言（Presentational markup）来显示内容的应用程序都需要排版引擎。...[2]" 在微信读书 App 中，排版引擎负责解析 EPUB 或 TXT 格式的书籍源文件，将排版后的书籍内容，如文字、图像、注解等元素，在屏幕上渲染。...举个例子，有个需求是增加正文段落的 margin： ? 再举个极端的例子，有个需求要把章节标题往右移动1个像素： ? 那么，如何确保微信读书的排版质量？最开始，我们用人工测试的方法来确保质量。...对比图像差异 选择了图像作为排版结果的数据表示，那么如何对比图像差异呢？ 首先，我们要选取图像特征，然后才能对比图片差异。...可以进一步优化运行速度，争取覆盖更多样本书籍 尝试应用在其他模块：对运行预期结果相对固定、测试代价大的功能模块，可以通过支持测试 scheme，输出运行结果截图，以插件的形式接入这一套自动化测试流程
其中包括编写仅运行一次的代码，缺少文档，没有一致性且难阅读的代码，硬编码特定值等。这些都是写论文所带来的，为了写一篇论文，开发针对特定数据集且只能运行一次的解决方案。...在学习数据科学时，我尝试在EC2机器上练习，这有助于让我熟悉命令行，但是，我仍然没有解决当数据集大于机器的内存情况。最近，我意识到这一点限制了我的前进，是时候学习如何处理更大数据集的了。...此外，由于像Kaggle等数据存储库，我能够找到一些大型的数据集，并查看其他数据科学家的处理它们的方法。我已经学到了很多有用的技巧，例如通过更改数据框中的数据类型来减少内存消耗。...但是，我认识到并非每个数据集都是结构整齐的，而神经网络是目前处理文本或图像项目的最佳选择。 ?...对我来说，这意味着不是从基础的基础理论开始，而是通过找出如何实现解决问题的方法。这种自上而下的方法意味着我更重视关于动手的书籍，即当中包括许多代码例子。
众所周知，目前机器学习领域大部分的图片生成工具都是基于 GAN（生成对抗网络）来实现的。英伟达在 2018 年推出了 StyleGAN 之后，AI 生成的人脸已经极其逼真，很难用肉眼来分辨。...这可不就是程序员们常说的「代码改变世界」？ ? 直到看见了生成结果，这发际线后移的速度太过恐怖： ? 望着秃头的自己，一瞬间，心就凉了： ? 虽然也知道自己终将会有这么一天，但还是想逃避： ?...现在，我们就可以在 StyleGAN 潜在空间内查找任何图像。 带边界语义编辑 在进行编辑之前，我们需要寻找可以在潜在空间中分离二元属性的特定边界。每个边界对应一个头发属性。...把它们放在一起，对于每个输入图像，我们先在 StyleGAN 潜在空间中找到其特定位置，然后将其按照特定方向移动，以进行语义编辑。 ?...书籍方面，MarsLUL 推荐了《免费的编程中文书籍索引》这个 GitHub 项目，分门别类地整理了多本书籍资源，学习者可以根据自己的兴趣来挑选。
协同过滤（CF）推荐算法会寻找用户的行为模式，并据此创建用户专属的推荐内容。这种算法会根据系统中的用户使用数据——比如用户对读过书籍的评论来确定用户对其喜爱程度。...对于特定的用户来说，这代表着找出与其相似性最高的用户，并根据这些类似用户喜爱的物品进行推荐，具体要参照用户相似程度来加权。我们先以第一个用户为例，为其生成一些推荐。...我们还可以在相似矩阵中展示出所有书籍彼此间的相似程度（图五）。单元格的背景色表明了用户彼此间的相似程度，红色越深相似度越高。 ?...与基于物品的协同过滤方式类似，我们在之前的文章中也介绍过，推荐系统会根据用户之前评价过的书籍，来推荐其他书籍中相似度最高的。区别在于：相似度是基于书籍内容的，准确来说是标题，而不是根据使用数据。...在本文所属系列的第二篇中，我们给出了两个案例，包括如何使用基于物品及基于用户的协同过滤算法来计算推荐结果；在本文所属系列的第三篇中，我们演示了如何使用基于内容的过滤算法来生成推荐结果。
l UI自动化 通过图像识别算法，识别游戏图像中用户配置的UI按钮或弹窗，并根据用户配置的UI操作，决策出该如何进行UI自动化流程，并最终进入游戏场景中。...3、针对游戏场景的图像特点，如游戏图像中存在很多的“半透明”的情况。即在识别目标物的时候，会受到背景图像的严重干扰，如下面图例所示。在游戏场景中，除了前置的图标不变外，图标的背景会不断发生变化。...游戏AI是一个复杂的问题，从简单的硬编码规则、状态机、行为树AI，到模仿学习、强化学习等基于深度学习的AI，再到蒙特卡洛搜索树AI，不同类型游戏的AI决策往往需要不同的AI方法，或者多种AI方法来解决。...Env插件主要是获取场景识别的结果，并转化为特定的数据特征，数据特征可以是图像像素值，也可以是其它类型的结构化数据，或者两者的合集。...我们也在尝试将一些简单且通用性强的AI自动化过程来通过工具配置的方式让用户来完成，让一些普通用户也能够完成一些场景的AI自动化。其次，在场景识别模块，提升目标物识别准确率，对实现AI自动化有诸多好处。
● UI自动化 通过图像识别算法，识别游戏图像中用户配置的UI按钮或弹窗，并根据用户配置的UI操作，决策出该如何进行UI自动化流程，并最终进入游戏场景中。...3）针对游戏场景的图像特点，如游戏图像中存在很多的“半透明”的情况。即在识别目标物的时候，会受到背景图像的严重干扰，如下面图例所示。在游戏场景中，除了前置的图标不变外，图标的背景会不断发生变化。...游戏AI是一个复杂的问题，从简单的硬编码规则、状态机、行为树AI，到模仿学习、强化学习等基于深度学习的AI，再到蒙特卡洛搜索树AI，不同类型游戏的AI决策往往需要不同的AI方法，或者多种AI方法来解决。...Env插件主要是获取场景识别的结果，并转化为特定的数据特征，数据特征可以是图像像素值，也可以是其它类型的结构化数据，或者两者的合集。...我们也在尝试将一些简单且通用性强的AI自动化过程来通过工具配置的方式让用户来完成，让一些普通用户也能够完成一些场景的AI自动化。其次，在场景识别模块，提升目标物识别准确率，对实现AI自动化有诸多好处。
因此，需要针对特定类型的数据对这些模型进行训练，以便对特定用例的效果最好，并且需要谨慎的应用这些模型。...Analyze API是在一个相当“通用”的数据主体上进行训练的，所以我们需要做的第一件事是评估如何使用LinkedIn特定数据来执行图像替代文本描述功能。...由于微软的分析API并没有在LinkedIn数据上进行训练，因此我们期望中的LinkedIn富媒体的置信度评分会更低一些，因为该富媒体的置信度得分应该包含具有特定背景的图像(例如，在上面的表格中，第二行的图像有的在背景中使用了幻灯片...其目的是找出一些特定于图像描述质量的常用模式。...对于其他特定类型的图像，我们意识到需要在特定于linkedin的数据上进一步训练模型，以获得更准确的结果。
人们提出了一种算法，来改变神经元之间连接的强度，使他们能够学习任务，这种类型的第一个机器叫做感知机，在1957年被提出来。...我们只需展示一张狗、猫或桌子的照片，并对其进行破坏，部分改变它，然后要求系统从损坏的图像中恢复原始图像。 这就是自监督学习的一种特定形式。 而这，对于自然语言理解的成功起到了关键作用。...但是在80年代末、90年代初，LeCun研究的一个项目是，如果想让这种系统识别图像，就需要以某种特定的方式连接神经元来促进系统的关注。...像图像和音频这样的自然数据，以及几乎所有类型的自然信号都有其内在的结构。如我们以特定方式构建神经网络来利用这种结构，它将学得更快，并且只需较少样本即可学习。 卷积是卷积神经网络中的一个组件。...但如果想预测视频中会发生什么，帧数却是无限的。一张图像有一千个像素，像素颜色有三个值，因此需要生成三百万个值，但我们还不知道如何表示所有可能的图像集的概率分布。
在输入层之后，“隐藏层”反复学习识别几何形状和特征，这些几何形状和特征由眼睛、嘴唇、疤痕等特定的特征构成。在最终的输出层中，它根据计算出的概率信息对人脸进行了充分的猜测，并识别该面孔到底是谁。...1、激活最大化：可视化模型的期望 该实用程序生成的输入可最大化特定过滤器在给定层上的激活值。在这里，我们尝试分析模型将输入的图像分类为黑熊的期望。...作为人类，即使图像以白色为背景，我们仍然能正确地识别出黑熊的图像。因此一个训练有素的网络应该具备这种跨多层学习的能力。 我们不需要网络区分绿色和白色背景，需要的是它们根据熊的特征来分辨熊的类型。...在训练过程中，模型也逐步学习各类型特征的微小差异。现在，我们可以确信网络正在学习正确的一系列特征，来识别熊！ 2、过程：分层输出可视化 您可能想知道每个隐藏层是如何对输出层的最终结果起作用的。...4、遮挡图（Occlusion Map） 显著图有助于发现图像的独特特征，而遮挡图则有助于找出图像中对模型最重要的部分。 ? ? 遮挡，在英语中的意思是“隐藏或阻挡”某物。这就是遮挡图的工作原理。
我最近阅读民主与建设出版社出版的《如何阅读一本书》，自己收获颇多。这本书算是经典之作。以通俗的语言告诉我们如何选择书籍？究竟要以什么方法来阅读一本书？我将自己学到的分享出来。...我们可以通过读书来获得赖以谋能的技能。那么问题来了？我们要阅读什么书？随便阅读一本书就能获取知识吗？答案是否定的。所以我们要读好书，还要掌握些阅读的技巧。 2 阅读什么书？ 市面上书籍种类琳琅满目。...我们该如何选择书籍？先来看看书籍的分类 第一类：如同主食 能够解决职业、生活、生理、心理等方面的现实问题的书籍都可以称为“主食”。”主食”是我们的刚需。所以我们就应该花大量时间去阅读。...对于这些书籍，我们应该重“质”不重“量”。我们不知道怎么选择这类书籍时，可以根据一些名家推荐或者订阅一些名家的微信公众号。例如，张哥的 stomzhang 公众号。...最后，根据书中的内容确定作者已经解决了哪些问题，还有哪些是没有解决的。 3）这本书说得有道理吗？ 对本书进行评论就是这个问题的答案。但在没有对问题 2 进行完整的解答之前，不要轻易去尝试。
雷锋网 AI 研习社将访谈内容整理如下，各位 Kaggler 速来看看大神是如何炼成的吧。 ? 1. 你的背景和研究经历是什么？ 我的主修专业是计算机科学，在软件开发方面拥有超过 10 年的经验。...这期间我不断阅读各种计算机科学书籍和论文，然后也很幸运，能够在过去十年中一直关注着机器学习与深度学习的发展。 ? 2. 你是如何开启 Kaggle 征程的？...； 6）数据预处理、特征工程、模型训练； 7）结果分析，例如预测分布、错误分析、特定样本分析； 8）根据分析结果改进模型或者重新设计全新模型； 9）基于数据分析和结果分析，设计模型来增加多样性或者用于针对某些特定样本...我会尝试根据对数据和算法的理论理解来调整参数，如果我无法解释为什么结果会更好或者更差，那么我会感到不安。在深度学习竞赛中，我会经常检索相关论文，并试图找出这些作者们在相似的情形下是怎么做的。...在 Kaggle 中的竞赛也改变了我的工作方式，当我想找到解决问题的方案时，我会尝试去寻找类似的 Kaggle 竞赛，因为它们是宝贵的资源，并且我还建议我的同事们研究类似的获奖解决方案，说不定可以从中获得灵感
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