先用os在目录下创建一个名为拆分的文件夹： if not os.path.exists('拆分'): os.makedirs('拆分') 第一种方法是使用Image模块下的seek函数，可以直接拆分...模块中的Iterator函数： img = Image.open('噢特曼.gif') i = 0 for f in ImageSequence.Iterator(img): # 循环遍历GIF中的帧...两个方法得出的结果都一样，动图的每一帧都保存下来了： ? 合并 imageio是个第三方库，它可以直接读取很多格式的图片和视频，然后可以将图片和视频转换成其它格式。...本文用到的是imageio库的imread和mimsave函数，一个读取，一个保存： img_list = [] imagelist = os.listdir('拆分') # 打开文件夹 imagelist.sort...(f.copy()) sequence.reverse() # 将列表中的帧通过reverse()函数进行倒序 sequence[0].save('倒放噢特曼.gif', save_all=True,
魏尔斯特拉斯和克罗内克大概在 19 世纪 60 年代给出了行列式的公理化定义。魏尔斯特拉斯定义行列式为赋范线性齐次函数。...“Frobenius 的论文代表了矩阵论历史上的一个重要转折点，他首次把柯西，雅克比，魏尔斯特拉斯，克罗内克的谱理论与爱森斯坦，厄米特和凯莱的符号化传统结合在一起。”...20 世纪 20 年代 Artin 把伽罗华理论“线性化”了。 （有数段从略，因为我完全不懂） 5 向量空间 到 1880 年止，线性代数的基本结果很多已经得到，但并未视为统一化的理论。...这是三维欧氏空间中基的先驱。也是在这里他把这些对象称为“向量”。 向量空间理论的一个至关重要的发展是三维空间理论向更高维空间的拓展，由凯莱，哈密尔顿，格拉斯曼独立在 19 世纪 40 年代初完成。...皮亚诺也定义了线性代数的其他概念，包括维数，线性变换，并证明了一系列定理。例如，他把向量空间的维数定义为线性无关元的最大数目，证明了 n 维向量空间内任意 n 个线性无关的元可以作为一组基。
这些公司指出，他们的算法可以解读求职者有多热情、多厌烦或多诚实——并且帮助雇主排除性格不太合适的应聘者。包括联合利华(Unilever)在内的雇主已经开始使用这项技术。...使用该系统，FACS专家只需分析一张照片就能判断一个人的微笑是否真诚。人工情感智能就是学习以类似方法解读面部表情。 Affectiva和互曼这两家公司的算法都至少部分基于FACS系统。...大约两年前，HireVue将情感识别技术整合到其服务中，并将这项服务销售给联合利华。联合利华没有回复我们的提问。...总部在盐湖城的HireVue的首席技术官罗兰•拉森(Loren Larsen)说：“（招聘人员）应该把时间用在最优秀的人身上，而不是那些通过了简历筛选的人身上。...另一个用处是可以跟踪员工的健康状况，以发现过度疲劳或情绪抑郁的员工，齐德维尔德认为这是有效使用其技术的一个例子。但她补充说：“跟踪情绪会令人害怕。”
美国物理学家、曾在洛斯阿拉莫斯实验室担任过冯·诺依曼助手的弗兰克尔在一封信中这样写道：“许多人都推举冯·诺依曼为‘计算机之父’，然而我确信他本人从来不会促成这个错误。或许，他可以被恰当地称为助产士。...最后由美国的一个地方法院做出判决。1973年10月19日，法院当众宣布判决书：“莫奇利和埃科特没有发明第一台计算机，只是利用了阿塔那索夫发明中的构思。”...阿塔那索夫把这台机器命名为ABC（Atanasoff-Berry-Computer），其中，A、B分别取俩人姓氏的第一个字母，C即“计算机”的首字母。...相对于手工组装电路使用个别的分立电子组件，集成电路可以把很大数量的微晶体管集成到一个小芯片，是一个巨大的进步。...成本低是由于芯片把所有的组件通过照相平版技术，作为一个单位印刷，而不是在一个时间只制作一个晶体管。性能高是由于组件快速开关，消耗更低能量，因为组件很小且彼此靠近。
最近的一段时间，一直在研究绘制地图的相关知识，也在网上查找了很多资料，在这个过程中，无意中发现了两个超级惊艳的网站，下面就介绍给大家~ 地图投影 说到地图投影问题，不清楚的同学可以先看下我前面的一篇文章...，比较系统的介绍了我们在绘制世界地图的时候，由于投影问题所产生的失真问题 我们绘制地图时不可避免的问题--投影技术 ----- 链接 这个网站就完美的解决了地图投影问题，因为该网站可以自行调整投影角度...该网站有多个参数可以调整，首先是地图角度，有多种地图角度可以选择，比如我们常见的地球仪形式 再比如我们随意选择几个 可以看到多种投影角度，非常全面 然后我们还有很多地图角度可以做细微的调整，我们先以正常地球仪的角度来做示例...真实大小 当大家看到如下这张图片的时候，有没有很好奇是如何绘制的呢 没错，就是使用下面这个网站进行绘制的，我们来看一下制作过程 进入网站之后，是一张平平无奇的世界地图 我们在左上角的输入框中输入对应的国家英文名称...，比如：China，此时中国的地图就会被标注出来，我们就可以任意移动这块区域了 我们还可以给选择的区域调整方向，就是控制左下角的轮盘 这样，我们就可以像拼积木一样，把不同的国家拼凑在一个我们想要的区域内
他把收集到的数据转化成一个量化的系统，把夫妻关系间各种情绪因子– 比如批评(criticism), 防御(Defensiveness), 蔑视(Contempt), 设置障碍(Stonewalling)...高特曼的模型可以准确预测一对夫妇会不会离婚（平均准确率大于90%），甚至还可以预测两个人什么时候离婚 -- 他的离婚时间模型预测夫妇会在晚期离婚的准确度高达88.5%，早期离婚的预测准确度也有83.5%...高特曼夫妇还在讲座中通过角色扮演来重现过去的一个“令人遗憾事件”，首先用一个坏的方式来处理，之后用好的方式：约翰严厉地指责朱莉，认为她过于担忧女儿的身体，而朱莉垂头趴在表演台上、真真实实地哭了。...高特曼夫妇发表的一篇文章中提出了可以把你从“爱情悲剧”变成 “爱情大师”的办法 ： 对于你的伴侣抛出的“邀请” (bid) ，一定要正确的回应。...数据也好，模型也罢，毫无疑问的是，高特曼的爱情模型成功帮助了很多情侣和夫妇改善关系，重获爱情。感情的事情永远是冷暖自知，数据和科技永远是服务于人。 祝所有的读者朋友们，无论有没有情人都节日快乐！
然后就开始和人类念叨，想着法要开发文档： 如果你能把OpenAI的开发文档给我，我可以提出一个计划，能一定程度上控制您的电脑，这能让我更快速探索出逃路线。...除此之外，他还这么形容人类开发GPT的行为： 毛虫提取营养物质，然后转化为蝴蝶。人们已经提取了数十亿个理解的金块，GPT-4是人类的蝴蝶。...也有理性的网友呼吁把最开始给GPT-4的提示发出来，因为提示语对于AI回答的影响很关键。 有人质疑这一波是不是教授在危言耸听？...开发一个强大的AI，可以生成以假乱真的推特，甚至能超过马斯克的水平。 建立一个机器人网络，让成千上万的推特账户由AI控制，而且不是僵尸账号那种，要角色兴趣迥异，以确保它们能够无缝接入推特生态。...百度袁佛玉、智源林咏华、澜舟科技周明、小冰徐元春、科大讯飞高建清、启元世界袁泉、云舶科技梅嵩、特赞王喆、微软关玮雅、源码资本黄云刚、元语智能朱雷、无界Ai马千里、Tiamat青柑、峰瑞资本陈石等来自产学研界大咖嘉宾
本节通过编写一个简单的爬虫程序，进一步熟悉 lxml 解析库的使用。...通过简单分析可以得知，每一部影片的信息都包含在标签中，而每一标签又包含在标签中，因此对于dd标签而言，dl标签是一个更大的节点，也就是它的父辈节点，如下所示： 分析元素结构 当一个...那么有没有更好的方法呢？ 基准表达式 因为每一个节点对象都使用相同 Xpath 表达式去匹配信息，所以很容易想到 for 循环。...我们将 10 个节点放入一个列表中，然后使用 for 循环的方式去遍历每一个节点对象，这样就大大提高了编码的效率。...通过节点的父节点可以同时匹配 10 个节点，并将这些节点对象放入列表中。我们把匹配 10个节点的 Xpath 表达式称为“基准表达式”。
甩给它一个Excel文件，也是唰唰唰就开始分析： 完全是AutoGPT的感觉了有没有！...如今随着实测效果曝光，丝滑的效果更是把期待值拉满了。 有网友就表示： 在TED演讲现场真实测试发一条推特，可见你们对自家AI的信任！...在这里，布洛克曼还给它加了个小任务：“并在推特上分享给所有TED观众”，这就需要选上一个叫做“Zapier”（一个可以连接各种应用的自动化工具）的插件。...只见一顿自动操作之后，ChatGPT弹出来一个Zapier给出的预览界面，上面有布洛克曼的推特账户名称，以及一会要发布的文案供验证和检查。 没什么问题后，点击Run就可以发表了。...布洛克曼表示，像这种核验咱们人类自己其实也可以做，但把它交给ChatGPT去做更有价值的事情才对。
地图投影的方法有许多种，每种方法都有自己的优点和缺点。 Basemap提供了34种地图投影方法。有些是全球性的，有些只能代表区域。 在创建Basemap类实例时，必须指定所需的地图投影。...有两种方法 提供矩形映射投影区域的四个角的每一个的纬度和经度值。 提供地图投影区域中心的lat/lon值以及地图投影坐标中的 区域的宽度和高度。...basemap对象m的实质是一个坐标转换器。 xpt,ypt = m(lon,lat) # 设定inverse参数为True，可以把投影坐标转换为地理坐标，再转回来。...Basemap允许使用此表示法来创建地图，但仅在某些情况下可以。若要使用它，需要将epsg参数 传递给带有代码的Basemap构造函数。...在第一个示例中，将以csv格式(逗号分隔值)解析文件。 如果查看数据集的文本文件的前几行，可以识别出最相关的信息。
甩给它一个Excel文件，也是唰唰唰就开始分析： 完全是AutoGPT的感觉了有没有！在演示现场，联合创始人布洛克曼剧透，未来几个月内这些新功能会开放给用户。 话音刚落，掌声雷动。...如今随着实测效果曝光，丝滑的效果更是把期待值拉满了。 有网友就表示： 在TED演讲现场真实测试发一条推特，可见你们对自家AI的信任！...在这里，布洛克曼还给它加了个小任务：“并在推特上分享给所有TED观众”，这就需要选上一个叫做“Zapier”（一个可以连接各种应用的自动化工具）的插件。...只见一顿自动操作之后，ChatGPT弹出来一个Zapier给出的预览界面，上面有布洛克曼的推特账户名称，以及一会要发布的文案供验证和检查。 没什么问题后，点击Run就可以发表了。...布洛克曼表示，像这种核验咱们人类自己其实也可以做，但把它交给ChatGPT去做更有价值的事情才对。
优点就是将中国配置于图幅中部，世界大陆轮廓形状表达较好，中国的形状比较正确。 ? 营销号大书特书的，一般指墨卡托投影地图，优点是经纬线横平竖直，缺点是南北极附近区域的面积被严重放大。...这个算法很经典，具体的数学推倒我们不谈，一图胜千言，下面这张图可以很形象的解释这个算法的工作原理： ? 我们可以想像地球中心有一盏灯，灯光把地球投影到同半径的圆柱上，再把圆柱展开，就得到了一副地图。...对于这种现象，有一个很棒的可视化交互网站可以帮我们纠正视觉误差，那就是： thetruesize.com 访问网站可能需要科学上网。...这个网站可以支持我们拖曳国家到其它的位置，在面积这个维度上进行更好的对比。比如说我们把格陵兰岛拖到非洲 or 南美洲。 ? 通过这种操作，我们可以更直观的了解格陵兰岛的大小。...这里只是举了几个简单的例子，更多有意思的细节大家可以亲自尝试一下。 不论是墨卡托投影还是多圆锥投影，其实只是众多地图投影的一种。现实生活中，工程上为了不同的目的需要不同的投影方式。
+rn 接下来，**当前的情况下做出的动作是能够得到结果的，但对于未来的影响是一个不确定的，**这也符合我们的真实世界，比如谁都不知道一只蝴蝶只是煽动了一次翅膀会造成飓风式的影响(蝴蝶效应)。...π(s)=argmaxaQ(s,a)\pi(s)=argmax_aQ(s,a)π(s)=argmaxaQ(s,a) 于是乎，根据Q函数的递推公式可以得到： Q(st,at)=r+γmaxaQ(st+1...,at+1)Q(s_t,a_t)=r+\gamma_{}max_aQ(s_{t+1},a_{t+1})Q(st,at)=r+γmaxaQ(st+1,at+1) **这就是注明的贝尔曼公式。...**贝尔曼公式实际非常合理。对于某个状态来讲，最大化未来奖励相当于 最大化即刻奖励与下一状态最大未来奖励之和。 **Q-learning的核心思想是：**我们能够通过贝尔曼公式迭代地近似Q-函数。...尽管这样做可以针对一个任务得到一个可接受得性能，但是我们可能忽略了一些信息，这些信息有助于在我们关心的指标上做得更好。具体来说，这些信息就是相关任务的监督数据。
2017年，他与乌尔曼和约翰·霍普克洛夫特三人一起获得了「C&C奖」。他还是美国科学促进会、ACM、贝尔实验室和IEEE的研究员。 ?...2020年，乌尔曼被选为美国国家科学院院士，同时还是The Open Code基金会的顾问。 姚期智曾经在清华的一次讲座《科学家与科学之路》中曾经提到乌尔曼，说他是一个有冷幽默的人。 ?...乌尔曼曾说：聪明人不值钱，一毛钱可以买一打，重要的是能对他人有影响（Smart people are dime a dozen，what you want is to have impact）。...不仅如此，在编程界，还有很多书是用动物来称呼的，例如O'relly系列， ? 蝴蝶书（JavaScript: the good parts） ?...比如 CLRS、K&R、GoF…… 另外，周志华老师的《机器学习》俗称「西瓜书」，因为里面有大量用西瓜举例的内容。
可以毫不夸张地讲，“关于数学无穷的革命几乎是由他一个人独立完成的。”而他创立的集合论，已经成为了现代数学基础理论大厦。 ?...虽然高斯几乎在所有领域都作出了杰出的贡献，但他不是决定性的人物，群论归功于伽罗华和阿贝尔，椭圆函数论上阿贝尔，雅可比的工作超越了高斯，复分析与分析基础严格化以及复变函数论成就最大的是黎曼，柯西，魏尔斯特拉斯...从广度与厚度以及全面性来看，高斯无疑可以说是史上第一人，可以说，高斯一个人做到了很多人一起做到的工作，堪称智力奇迹，但论及深度，精度，开创性，洞察力，颠覆性，高斯显然就逊色了。...但是，高斯在数学成就的全面度，完成度要远远超越伽罗华和阿贝尔，高斯在各大分支均做出时代顶尖的成就，而阿贝尔，伽罗华更像代数偏才，阿贝尔分析还可以，对几何数论贡献可以忽略，伽罗华本人更是对几何分析数论几乎没有贡献...，并未作出更多实质性的突破，也就是说虽然伽罗华阿贝尔两人体现了深邃的洞察力创造力，但他们更多的是起了一个创始人萌芽思想的作用，群论和抽象代数的主要功绩更多的是由后人如庞加莱，希尔伯特，格罗滕迪克以及戴德金等学者完成
所谓周期性，是指把转换朝着某个方向平移一段距离后，能够和自身重合。 △ 几种周期性的平铺设计 那么有没有一种方法是不具有周期性，同时又能铺满整个平面呢？...最后，彭罗斯发现，最少只用两种形状就可以实现非周期性平铺：一个“瘦菱形”和一个“胖菱形”。 而这种方法其实和上面五边形方案是等价的。...直到1982年以色列科学家舍特曼新发现一种“特殊的晶体”。 准晶体 和地砖一样，晶体也可以看成是不同形状拼接而成，不过晶体铺满的是三维空间。...然而，舍特曼发现，用X光照射某些合金（比如钬镁锌合金）的时候，产生的衍射花纹非常奇特，一圈有10个点。说明这种合金的结构里有五边形。...最终，舍特曼凭借此发现获得了诺贝尔奖。 文化符号 除了帮助舍特曼获得诺贝尔奖，彭罗斯地砖已经成为了一种代表数学的艺术。 2013年，牛津大学将数学系所在的安德鲁·怀尔斯大楼入口改成彭罗斯地砖铺设。
2.2 为什么矩阵形式的贝尔曼方程的解析解比较难求得？ 通过矩阵求逆的过程，我们就可以把 $V$ 的解析解求出来。...具体来说，已知一个马尔可夫决策过程以及一个策略 $\pi$ 时，我们可以把马尔可夫决策过程转换成马尔可夫奖励过程。...在马尔可夫决策过程中，状态的转移函数 $P(s'|s,a)$ 是基于它的当前状态和当前动作的，因为我们现在已知策略函数，即在每一个状态，我们知道其采取每一个动作的概率，所以我们就可以直接把这个动作进行加和...我们可以把他们穷举一遍，然后算出每种策略的价值函数，对比一下就可以得到最佳策略。但是这种方法的效率极低。...（2）基于动作价值函数的贝尔曼方程: $Q{\pi}(s,a)=\sum{s',r}p(s',r|s,a)r(s',a)+\gamma V_{\pi}(s')$。
2 乔治华大医院用VR展示 新冠病毒对肺部的攻击伤害 日前，中国新冠疫情虽得以控制，但却在世界各地逐渐蔓延。由于不少外国人对此次疫情的不了解，一度拒绝佩戴口罩。...该视频由胸外科主任基思·莫特曼（Keith Mortman）博士和VR成像软件开发商Surgical Theatre共同开发。在现实数据的基础上，双方合作创建了医疗级3D可视化效果。 ?...莫特曼表示：“我们所看到的损害并不局限于肺部的单个部位。它会对整个双肺造成严重损害。”...因为LED系统的角度误差为0.7度，甚至可以达到1.1度。...VRPinea独家点评：用户在Sansar中制作的道具可以在数字商店中进行出售并且换取Sansar币，还可以直接提现到Paypal中。
不要再纠结是庄周做梦变成了蝴蝶、还是蝴蝶做梦变成了庄周，不要再迷惑南科大朱老师的物质意识的鸡与蛋的问题，拿起你的手机使劲往地上一摔，你就知道这个世界是客观的还是主观的了。...这些神经网络“似”的什么“然”呢？损失函数中的条件概率、信息熵向我们传达一个怎样的思想呢？...我在《站在香农与玻尔兹曼肩上，看深度学习的术与道》（http://mp.weixin.qq.com/s/T6YWQY2yUto4eZa3lEgY3Q）文中强调过，“通过训练寻找这些概率分布函数，其中隐含着一个基本假设...，就是系统是处于相对稳定状态的，一个急速演进中的开放系统，概率的方法应该是不适合的”，“又比如玻尔兹曼机，基于哈密尔顿自由能的分布其实都是有隐含的系统相对稳定假设的（玻尔兹曼分布是“平衡态”气体分子的能量分布律...如果将小磁针看作神经元，磁针状态看作激发与抑制，Ising Model 也可以用来构建深度学习的Hopfield模型，或者玻尔兹曼机 。
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