将昂贵的工业机械臂转化成桌面级机械臂，通过较低的价格，搭建了一个机器人研究和教育平台，降低了AI人工智能领域的学习门槛。...套装二：激光雕刻套装想要拥有专属于自己的标志，还可以进行激光雕刻，独家定制你自己想要的图案和标志。...02 机器视觉提供开源的AI算法，配套相关的教学应用场景，视觉抓取，滑轨，传送带套装， 静态视觉，动态视觉的一站式体验快速上手。...在特征分类时，我们希望保留所有属于二维条形码的图像子块，同时去除所有属于背景的图像子块。在该模块中，我们使用了自适应 Spatialboost算法。...我们将目标检测问题转换为直接从图像中提取bounding boxes和类别概率的单个回归问题，只需一眼（you only look once，YOLO）即可检测目标类别和位置。
简单的折线图让我们从创建一个简单的折线图开始。假设我们有一组时间序列数据，想要将其可视化。...显示图表plt.show()这段代码将生成一个简单的饼图，展示了各个类别的相对比例。...面积图面积图常用于展示数据随时间变化的趋势，并且能够清晰地显示不同类别数据的贡献程度。...()这段代码将生成一个面积图，展示了两组数据随时间变化的趋势，并且通过不同的颜色区分了两组数据。...首先，我们学习了如何安装 Matplotlib，并创建了一些基本的图表类型，包括折线图、柱状图、散点图和饼图等。
---- 磐创AI分享 作者 | CJ Sullivan 编译 | VK 来源 | Towards Data Science ? 图数据库的一个最常见的问题是如何将数据存入数据库。...在上一篇文章中，我展示了如何使用通过Docker设置的Neo4j浏览器UI以几种不同的方式之一实现这一点。 在这篇文章中，我将展示如何使用Python生成的数据来填充数据库。...例如，我打算保留id，这样我们就可以使用它作为每个论文的唯一索引。之后，我想要得到每个作者的个人列表。此外，authors_parsed列为我们提供了一个更清晰的所有作者列表。...最后，我想保留categories列。 下一步是稍微清理一下我们的数据，这样数据帧的每行有一个作者，每行有一个类别。...我已经创建了一个helper类来做这一点: class Neo4jConnection: def __init__(self, uri, user, pwd): self.
能够控制哪些用户通过在数据页面和其子页面设置允许或拒绝编辑权限来控制添加新条目或编辑/删除现有条目。...请注意，这样操作会导致翻译包（它的默认语言）重新生成，所以可能会丢失你添加的翻译键。在未来，我们计划更新翻译包时保留用户添加自定义内容。...字段配置面板 字段配置面板在类编辑 (一分钟创App向导第二步)可以轻松进行定制。你可以控制字段类别列表和每个类别字段类型。...字段类别由AppWithinMinutes.FormFieldCategoryClass确定。可以在wiki页面添加这个类的一个对象，使之成为字段类别。...假设你已经创建了 "External Image"属性类型，让我们看看如何在它的基础上添加一个字段类型。 首先你需要创建一个新的wiki页面。wiki页面的标题为新的字段类型的标题。
Instagram如何对图片进行分类一直让我很感兴趣。这种不断的好奇心促使我去理解图像分类的过程。 大部分图像是由Instagram部署的图像分类模型检测出来的。此外，还有一个基于社区的反馈循环。...「动态计算图」——PyTorch为我们提供了一个框架来构建计算图，甚至在运行时改变它们。这对于我们不知道创建一个神经网络需要多少内存的情况很有价值。...现在让我们开始一个问题陈述并建立一个模型。 理解问题陈述 让我们讨论一下问题陈述，我们想要创建一个包含如下文本框的网页（如下所示）。用户在这里输入网址。 这里的任务是从URL中抓取所有图像。...也可以添加png格式的图像。我已经过滤掉了，因为大多数png格式的图片都是logo。 最后，启动计数器并将带有计数器名称的图像保存到指定的目录中。...我们已经建立了图像Scraper，将下载图像并存储它们。 我们已经创建了网页来获取并返回结果。 现在我们需要将所有这些文件连接在一起，这样我们就可以有一个工作项目了。 让我们看看目录结构。 ?
该博文缘起于一位网友向原作者请教的两个关于目标检测的问题： 如何过滤或忽略我不感兴趣的类？ 如何在目标检测模型中添加新的类？这是否可行？...； 如何过滤和忽略深度学习模型所检测的类别； 在深度神经网络中，添加或删除检测类别时常见误区。...在不改动网络结构和重新训练模型的前提下，我将会演示如何能够忽略和过滤你不感兴趣的目标类别。...最后，我们将讨论在深度学习目标检测中如何添加或删减类别，我们将以此结束今天的博客，包括我推荐的资源来帮助你入门。 让我们开始深入了解深度学习目标检测吧！...这里是带评论的完整版视频： ▌我如何在深度学习目标检测模型中添加和移除类？
我首先在网页上创建了一个导航栏。在这里创建了五类按钮，一共使用了15张图片。如果需要，您可以使用这更换作品或者添加更多作品。在导航栏中的分类中，你可以看到与您点击的分类相关的作品。...第 2 步：为类别创建导航栏 现在我已经使用下面的 HTML 和 CSS 代码创建了一个导航栏。正如我之前所说，有一个导航栏，所有类别都在其中进行了排序。在这里，我使用了 5 个主题和 15 个图片。...现在我已经使用以下 HTML 代码添加了所有图像。...在这里我添加了 15 个项目。在第一个 div ( ) 中给出了所使用的类别。这里我为每个图像使用了两个 div。...11个基于HTML/CSS/JS的情人节表白可爱小游戏、小动画【情人节主题征文】 我已经写了很长一段时间的技术博客，并且主要通过CSDN发表，这是我的一篇 Web 响应式可过滤的游戏+工具展示页面教程
出于演示目的，我们使用Bogus库来动态生成产品，并使用NEST库来处理ElasticSearch索引上的CRUD。...图片 出于统计目的，我们使用简单的垂直条形图创建了一些按类别，品牌分组的产品图。我们得到的结果类似于： 图片 您也可以向此视图添加过滤器。...让我们按以下价格范围划分产品： 0 50 50 100 100 200 200 400 400 800 800 我们可以得到类似于以下结果： 图片 我们还可以添加一些子桶以具有聚合数据和嵌套的可视化效果...我们可以单击“添加”层，通过选择包含地理参考信息的字段（在我们的示例中geoIp.location）将数据添加到索引中。 图片 创建了所需的所有视图后，我们将继续执行第一个仪表板。...我们可以获得这样的结果： 图片 仪表板可以通过KQL查询进行过滤，并且视图始终是动态的。我们还可以通过iframe在Web应用程序中共享和集成它们。
来源 | AnalyticsVidhya 整理 | 磐石 【磐创AI导读】：本文分享了一个mask rcnn实战项目。...我能想到的一些例子是： 自动驾驶汽车需要知道道路的确切像素位置; 其他汽车也可以据此避免碰撞 机器人可能需要他们想要拾取的物体的像素位置（这里可以联想到亚马逊的无人机） Mask R-CNN的工作原理...添加了第三个输出目标Mask的分支- 一个二进制Mask，用于表明目标在边界框中的像素位置；另外，额外的Mask输出与类别和边界框输出不同，需要提取目标更精细的空间布局。...在这我的存储库内custom.py上查看整个代码。本代码可适用其他检测任务情形（请注意：此代码仅适用于一个类别）。...请参阅以下示例结果： 至此，已经完成建立了一个Mask R-CNN模型来检测汽车上的损坏。 结束笔记 Mask-RCNN是目标检测模型的下一个发展方向，它面向更精确的检测。
消费者希望从其他服务中获得什么以及它希望如何互动？ 这就是我说的消费者驱动的契约（CDC）测试。采用这种方法，消费者自己会定义需要的数据格式以及交互细节，并驱动生成一份契约文件。...商业案例 比如，我们希望在“我的图书馆”实现一项新功能，所以我们需要介绍类别（Categories），并且我们想知道其中有多少类别。...操作 为了简单起见，我已经创建了一个包含消费者和生产者的SBT项目，但它们可以很容易被分割并用作模板。...迄今为止已经很好好。但您可以添加更多的逻辑，更多的客户端，更多的契约，更多的服务等.Git仓库中的项目还包含一个小型服务，其中包含业务逻辑，计算类别的详细任务。...我已经在CategoryEntity的相同的文件中创建了它，但是如果您想要使用不同的包，则可以将它移动到不同的文件中： CategoryEntity.scala CategoryDAO同时扩展DatabaseSupport
作者 | Revolver 编辑 | 安可 出品 | 磐创AI技术团队 【磐创AI导读】：这篇文章希望跟大家分享一个可视化决策树或者随机森林的工具。这可以帮助我们更好的去理解或解释我们的模型。...想要获取更多的机器学习、深度学习资源。欢迎大家点击上方蓝字关注我们的公众号：磐创AI。 一、具体代码和步骤 可视化我们的决策树模型的第一步是把模型训练出来。...上图中绿、紫、土黄三个颜色就表示了鸢尾花的三种类别。 通过这样的图，我们可以直观的展示随机森林中的每棵树，甚至推断每棵树形成背后的原因。 二、一个例子 这里我再举一个应用决策树可视化的例子。...比如你想知道基于最小熵选择划分属性生成决策树这种方法不能产生一棵最小规模的决策树，即基于最大信息增益的原则去选择最优划分属性。这里我就用可视化决策树的方法来向大家说明这种方法是否可行。...这个例子说明了基于最小熵的方法生成的决策树规模不一定就是最小的。它只能在局部范围内取得纯度最高的类别划分，是局部最优，从整个生成整棵决策树所有节点的过程来看，它并不能保证生成的节点数是最少的。
在本系列中，我将深入研究我们在实践中使用的Vue性能优化技术，并且您可以在Vue.js应用程序中使用它们，使应用程序快速加载并顺利执行。...延迟加载 那么当我们仍然需要添加新功能并改进我们的应用程序时，我们如何削减budle包大小？答案很简单 - 延迟加载和代码分割。 顾名思义，延迟加载是一个懒惰地加载应用程序的部分（块）的过程。...我们来看看这里发生的事情： 我们创建了一个返回import()函数的函数，而不是直接导入Cat模块。现在，webpack会将动态导入的模块的内容捆绑到一个单独的文件中。...在上面的代码中，根据当前路由，我们动态导入产品或类别模块，然后运行由它们两者导出的init函数。...想要加载，只要v-if值更改为true即可。 总结 延迟加载，是使您的Web应用程序更高效并减少js bundle大小的最佳方法之一。我们已经学习了如何使用Vue组件进行延迟加载。
作者 | 荔枝boy 编辑 | 磐石 出品 | 磐创AI技术团队 【磐创AI导读】：本文详细介绍了谱聚类的原理。欢迎大家点击上方蓝字关注我们的公众号：磐创AI。 目录 一....前文简略的介绍了如何将所有样本X构建成拉普拉斯矩阵，利用拉普拉斯矩阵对样本点X进行合适大小的分割，此分割不需要类标，所以是无监督分割。那么这其中具体的原理是什么呢？...假设有6个样本点，通过构建相似度矩阵，生成了拉普拉斯矩阵，有些样本点是没有联系的，如图一： 图一 我们想要对图中的节点进行分割归类，得到一个比较合理的样本分割。...构建了相似度矩阵W和度矩阵D后，就得到了拉普拉斯矩阵L=D-W。 我们发现L矩阵是一个全对称矩阵，对角线元素是度矩阵中对应的Dii（i=j），其他位置的元素(i!=j)L_ij=-W_ij。...,k，其中h_j的具体表达如公式四所示： 公式四 由拉普拉斯性质二最后得到的心得可以看到，在这里我们可以让h_j中的h1,h2等可以分别表示样本X1，X2等，并且hj*1=0。
您还可以通过添加“ --help”或“ -h”（例如cocos new -h）来了解任何子命令的选项，以查看new命令的选项。...生成并运行您的应用；触摸屏幕，使您的忍者向即将来临的部落射击！ ? 碰撞检测与物理 现在您已经拥有飞镖飞来飞去的地方-但您的忍者真正想要做的就是放下一些零头。...：]在这里，您已经创建了两种类型，Monster和Projectile，以及两个特殊值，用于指定没有类型或所有类型。 您将使用这些类别为对象分配类型，从而允许您指定允许哪些对象类型相互碰撞。...因为此对象也是动态的，所以此字段无效，但出于完整性考虑，在此将其包括在内。 接触测试：定义碰撞应通过其生成通知的对象类型-Projectile。您将在本教程的稍后部分注册并处理这些通知。...生成并运行您的应用； 现在，当您的弹丸与目标相交时，它们应该消失： ? 画龙点睛 您现在已经快要制作出一款可行（但非常简单）的游戏了。 您只需要添加一些声音效果和音乐（因为哪种游戏都没有声音！）
我们将讨论pandas如何仅凭一个线性函数使执行特征工程变得更加容易。 介绍 Pandas是用于Python编程语言的开源高级数据分析和处理库。使用pandas，可以轻松加载，准备，操作和分析数据。...使用pandas Dataframe，可以轻松添加/删除列，切片，建立索引以及处理空值。 现在，我们已经了解了pandas的基本功能，我们将专注于专门用于特征工程的pandas。 !...我们已经成功地使用了lambda函数apply创建了一个新的分类变量。 用于频率编码的value_counts() 和apply() 如果名义分类变量中包含许多类别，则不建议使用独热编码。...首先，它不必要地增加了尺寸，并且随着尺寸的增加，计算时间也会增加。另一个原因是独热编码二进制变量的稀疏性增加。变量的最大值为0，这会影响模型的性能。...尾注 那就是pandas的力量；仅用几行代码，我们就创建了不同类型的新变量，可以将模型的性能提升到另一个层次。
在一年里你已经浪费了1000英镑。 已经太晚了。截止目前，你已经为你的数据分析师创建了无数个小时的额外工作，数千美元将被浪费。 所有这些都是因为在构建URL时，没有人想到要收集数据。...那么我们应该在URL哪里添加文件夹呢？ 这里是两个我常会提出的问题： 我需要将这个模板中的页面一起分组吗？...Ø 如果一组页面需要分组，我需要把它们放在同一个文件夹中，这样我们就可以通过URL来识别。 这组页面是否存在重要的子分组？如果存在，它们是否相互独立的？它们会被改变的机会有多大？...我需要把产品一起分组吗？是的，几乎可以肯定。显然我们需要在URL中进行分组，且应该把它们放在一个“/product/” 的文件夹中。 在这个模板中，我该如何给这些URL分组？...我们的服装既适合“小黑裙”类别也适合“中长裙”的类别，因此上述分类我们不应该添加到URL的文件夹。 如何更高级地使用“dress”（裙子）来作为一个类别？
想要更多电子杂志的机器学习，深度学习资源，大家欢迎点击上方蓝字关注我们的公众号：磐创AI。 在2018年9月，我进行了所有主流深度学习框架中关于需求，使用与普及等方面的比较。...Quora的新粉丝( Quora Followers) 我添加了Quora^5的新主题关注者的数量，这是一个我之前没有统计数据的新指标。 ?...TensorFlow在过去六个月中添加了最多的新主题粉丝。PyTorch和Keras每个也都增加了很多。 获得所有数据后，我将其合并为一个指标。...增长分数(Growth Score) 以下是我创建增长分数的方法： 缩放所有特征使得数据处于0到1之间的。 将工作岗位列表和GitHub活动聚合为一个子类别 根据以下百分比加权类别。 ?...影响深度学习框架的另一个进步是量子计算。一台可用的量子计算机可能需要几年的时间，但谷歌，IBM，微软和其他公司正在考虑如何将量子计算与深度学习相结合。框架需要适应这项新技术。
可以按照类别、价格和功能来搜索和过滤自己感兴趣的工具，并且可以查看每个工具的详细介绍、评价和截图。Futurepedia还会每天更新5个以上的新人工智能工具，让用户随时了解最新的人工智能动态和趋势。...收藏功能：Futurepedia允许用户注册一个账号，收藏自己喜欢的人工智能工具。并且可以给它们打上标签或者添加备注。...订阅功能：Futurepedia还提供了一个订阅功能，让用户可以通过邮箱或者社交媒体来获取最新的人工智能工具的信息和动态。根据自己的兴趣和需求来选择订阅的类别和频率，并且可以随时取消或者修改订阅设置。...可以点击任何一个类别或子类别，看到该类别下的所有应用，并且可以进入每个应用的详情页面，了解更多信息。...此外网站还有一个博客栏目，定期发布关于AI的最新动态、技巧、案例和教程，让你可以跟上AI的发展趋势，学习如何更好地利用AI。
来源 | 新智元 编译 | 肖琴 出品 | 磐创AI技术团队 【磐创AI导读】：本文授权转载自新智元，主要介绍了一种“自注意力生成对抗网络”（SAGAN）。...欢迎大家点击上方蓝字关注我们的公众号：磐创AI。 【介绍】图像合成是计算机视觉中的一个重要问题。...此外，最近的研究表明，生成器条件会影响GAN的性能。利用这些发现，我们将谱归一化到GAN生成器中，并发现这改进了训练动态。...FID是一个更加基于规则和综合性的指标，并且在评估生成的样本的真实性和变异性方面已被证明与人类的评估更加一致。越低的FID值意味着合成数据分布与真实数据分布之间的距离更近。...图6：SAGAN 生成的不同类别的128×128分辨率示例图像。每行展示一个类别的示例。
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