在编程世界中，美丽的图形和艺术创作并非遥不可及。Python，这个强大而灵活的编程语言，不仅仅局限于数据分析和算法实现，它还能成为你探索创造力的画布。本文将带你进入一个富有趣味性和创意的领域，通过Python编程语言，我们将学习如何绘制出四种截然不同风格的树，从而让编程和艺术的边界变得更加模糊。
近日，一位社区大佬将一个AI画山水画的开源项目移植到全志V853开发板上。这个项目仅用不到5000行代码，就实现了一个可以自动作画的“人工智能”，并且不需要调用任何第三方库。
一位叫做Lingdong的大四学生在GitHub上开源了一系列非常有意思的项目，其中文言文编程语言、程序生成中国山水画、格律诗编辑程序，吸人眼球，符合主旋律，弘扬传统文化。
Python的turtle模块是一个直观的图形化编程工具，让用户通过控制海龟在屏幕上的移动来绘制各种形状和图案。turtle模块的独特之处在于其简洁易懂的操作方式以及与用户的互动性。用户可以轻松地通过使用诸如前进、后退、左转、右转等基本命令，来编写程序控制海龟的行动路径，从而创造出丰富多彩的作品。就像是给海龟下达指令，让它在屏幕上留下痕迹一样。
认真扫关于Jackson Pollock的画，源于最近看纽约时装周的设计师采访集，胡媛媛说自己的设计灵感，多来源于这位美国艺术家。
在第三天的学习中，我们学会了如何利用重心坐标算法画三角形，并运用三角形绘制算法把人头模型画了出来。虽然最后的渲染结果能看出来这是个脑袋，但是嘴巴处有很明显的穿帮。这一天我们就学习一下，如何利用 Z-buffering（深度缓冲）来解决层叠问题。
拿到神笔的马良，可以画物品、画动物、画食物，而且，这些画作都可以一秒钟从画面上出来，变成真实世界中存在的东西。
参考链接： Python | 使用XlsxWriter模块在Excel工作表中绘制甜甜圈图
今年3月，在加州圣何塞举行的GPU技术大会（GTC）上，Nvidia揭开了GauGAN的面纱，这是一种生成对抗性AI系统，可以让用户创建实际并不存在的逼真风景图像。GauGAN测试版在Playground平台上发布后的第一个月，就已经生成了50万张图片，包括电影、视频游戏等概念艺术领域均有应用。
今天大年初一。为了庆贺中国农历狗年的到来，谷歌刚刚在自己的AI“你画我猜”游戏中更新了狗狗版本。 （你画我猜，介系里没有挽过的船新版本。挤需体验三番钟，里造会干我一样，爱象节款游戏……） 不过，这波
梯度提升是应用机器学习最强大的技术之一，因此很快成为最受欢迎的技术之一。 但是，如何为您的问题配置梯度提升？
来源：数学加油吧 机器学习算法与Python实战 本文约3500字，建议阅读7分钟 本文为你分享谷歌的统计学家 Cassie Kozyrkov 对于统计学的观点。 统计学是通过搜索、整理、分析、描述数据等手段，以达到推断所测对象的本质，甚至预测对象未来的一门综合性科学。 嗯，以上是统计学课本中对统计学的定义！ 但是近日，一位来自谷歌的统计学家却发长文表示“统计学很无聊。“ 这位统计学家叫 Cassie Kozyrkov，目前是 Google 的首席决策师。在这篇文章中，她提到：“别看我们平时都是在做一些
英伟达最近发布了一个应用程序Nvidia Canvas，目前处于免费公开测试版，包含了基于 NVIDIA RTX 图形处理器的实时绘画工具 GauGAN 。
这个名为 GANpaint 的工具一出，立即引来了众人尝试，有人惊呼：「这工具让我这辈子第一次可以动手『画出』点东西了！」
开门见山，今天我们要模仿的数据可视化作品来自 「#TidyTuesday」 活动于2020年1月28日发布的「旧金山街道树木数据集」下的众多参赛作品中，由Philippe Massicotte创作的（如图1所示）非常受欢迎的 「Street trees of San Francisco」：
先说个题外话, 本来我想解答一下最近Creators Club论坛上经常出现的一个问题, 意外的是在网上竟然找不到什么全面的答案..
我可以提供一个基本的森林生物量估算脚本，请使用Google Earth Engine (GEE) 平台。
苗木销售管理系统是基于（excel服务器）E立方管理平台开发的一款用于苗木销售管理的管理系统。目的是为了构建流程，将销售业务流程系统化，实现业务的规则化、准确化、安全化，保证业务信息准确、有序、快速的流转。
随着人工智能时代的到来，计算机视觉领域被广泛应用到各个行业中。同样的，人工智能改变着传统林业的研究方法，林业信息工程技术日渐成熟。针对传统树高测量方法中存在的结果准确性不高、操作困难、专业知识转化为规则困难等问题，采用了一种基于双目立体视觉理论计算树高的方法，实现了树木高度的无接触测量。以双目相机作为采集设备，基于MATLAB、VS2015开发平台，采用张正友单平面棋盘格相机标定方法进行单目标定和双目标定，从而获取双目相机2个镜头的参数。通过SGBM算法和BM算法立体匹配后获得视差深度图像，进而获取树木关键点的三维坐标信息并以此来计算树木高度。将深度学习与双目视觉相结合可以实现树木同时在二维和三维空间的信息提取。在VS2015上的试验结果表明，该方法操作相对简单，并且能够较为准确地测量树木高度，SGBM算法树高测量结果的相对误差范围为0.76%~3.93%，BM算法相对误差范围为0.29%~3.41%。结果表明：采用双目视觉技术测量树木高度可以满足林业工程中对于树高测量的精度需要。
是的，又是GAN再一次不负众望，一家由麻省理工学院和IBM团队建立的“GAN 绘画工作室”，可以自动生成逼真摄影图像并编辑其中对象的系统。
明敏 萧箫 发自 凹非寺 量子位 | 公众号 QbitAI 先来看一段高清版的《清明上河图》： 你能看出这幅画与原作的差异吗？ 其实，这是AI续画的一段《清明上河图》，一眼望去，这画面还真是有些真 假 难 辨了。 笔墨色彩几乎完全复刻了原作。 无论是房屋树木，还是市集中熙熙攘攘的人群，AI的笔法都抓到了原作的风格神韵，拼在一起乍一看还真认不出来。 △左是原作，右是AI复刻 画质还是38912×2048像素的那种，能直接把画面拉大3、4倍看细节。 喏，店铺里的小人在干啥看得一清二楚，体态和衣着也各不相同。
前言：这是一篇很好地讲解了提示词工程的文章，提示词是fine tune大模型的一种比较经济适用的方式，基于提示词搭建一套agent可能是能形成未来生产力的关键一环。
scikit-learn 框架提供了搜索参数组合的功能。 此功能在 GridSearchCV 类中提供，可用于发现配置模型以获得最佳表现的最佳方法。 例如，我们可以定义一个树的数量（n_estimators）和树大小（max_depth）的网格，通过将网格定义为：
你的城市有多少棵树？这是一个简单的问题，但找到答案可能是一项艰巨的任务。例如，纽约市的2015-2016年树木普查耗时近两年（总计12000小时）和2200多名志愿者。西雅图的树木普查至少要到2024年才能完成。这些努力并非徒劳无功，在短期内，它们允许城市更好地维护城市树木。从长远来看，它们为解决从气候变化到公共卫生等各方面的举措奠定了基础。
开门见山，今天我们要模仿的数据可视化作品来自#TidyTuesday活动于2020年1月28日发布的旧金山街道树木数据集下的众多参赛作品中，由Philippe Massicotte创作的（如图1所示）非常受欢迎的Street trees of San Francisco：
本文介绍了一种从语义图像生成逼真图像的方法，该方法基于Pix2Pix，并进行了改进。首先，使用条件生成对抗网络（cGAN）生成逼真的图像，然后使用多尺度鉴别器来提高生成图像的质量。最后，引入了实例级条件，在生成图像时为每个像素赋予一组实例条件，以使生成的图像更加真实。
夏乙 安妮 编译整理 量子位 出品 | 公众号 QbitAI 输入一张语义地图—— 就能为你还原整个世界。 输入一张亲妈都认不出来的语义标注图—— 为你合成一张真实的人脸。 聪明的你可能已经发现，这个
编者注：这是笔者基于自身在入门python爬虫一些感悟，而写作的——入门小参考或建议。本文没有过多讲述学习爬虫需要哪些库或代码，而是期望为初学者提供一些爬虫思维或方法论，从而快速入门。不过，每个人的基础不同，这仅是一家之言，希望大家能有所收获。
今天我们做一个特效，此特效是一束光，后期会有更多的制作方法，每种方法都有适合自己的时候，所以要尽可能多的掌握光线的画法。
非洲树木覆盖高分辨率地图 该数据集利用通过挪威国际气候和森林倡议（NICFI）计划在热带地区获得的纳卫星星座高分辨率卫星图像。该数据集的主要目标是在非洲大陆范围内全面绘制森林和非森林树木图，超越以往绘制大尺度木本植被图的精度。前言 – 人工智能教程
一位插画师对此解释道，人们会使用AI生成图书封面、文章插图等内容，这将威胁他们的生计，毕竟站在购买者视角，当你可以免费在1000张图里挑来挑去时，为什么要付1000美元给创作者？
很对小伙伴在进行游戏模型建模中，使用3DMAX都有很多问题。这些问题有一些非常经典，因为很多人都曾遇到过。在此我把这些问题整理出来，希望对于刚接触游戏模型建模的小伙伴有所帮助。
AI科技评论按，本文来源于王天祺在知乎问题【如何用FPGA加速卷积神经网络(CNN)？】下的回答，AI科技评论获其授权转发。 以下主要引用自西安邮电大学李涛老师关于连接智能和符号智能的报告，以及fpl2016上ASU的 Yufei Ma的文章和slide，推荐大家去读下原文。 Scalable and Modularized RTL Compilation of Convolutional Neural Network onto FPGA 地址：http://fpl2016.org/slides/S5b_1
决策树可能会受到高度变化的影响，使得结果对所使用的特定训练数据而言变得脆弱。
统计学是通过搜索、整理、分析、描述数据等手段，以达到推断所测对象的本质，甚至预测对象未来的一门综合性科学。
导读：统计学是通过搜索、整理、分析、描述数据等手段，以达到推断所测对象的本质，甚至预测对象未来的一门综合性科学。
随机森林是一组决策树的商标术语。在随机森林中，我们收集了决策树（也称为“森林”）。为了基于属性对新对象进行分类，每棵树都有一个分类，我们称该树对该类“投票”。森林选择投票最多的类别（在森林中的所有树木上）。
不要以为生成的只是一段视频，其实背后是一套完整的3D资产，基于建模软件Blender打造。
如果我们对所有这些模型的结果进行平均，我们有时可以从它们的组合中找到比任何单个部分更好的模型。这就是集成模型的工作方式
关于自治代理，它们的应用和改进，有很多研究。所以在考虑自动驾驶汽车，它可以在没有任何碰撞的情况下在雪地上行驶。不幸的是，没有足够的资源和时间来构建一个真正的机器人，其中有特殊的硬件可以在雪地上行驶。所以决定在模拟器上运行我的实验。
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当我们还沉浸在GauGAN凭借几根线条，就让草图秒变风景照的黑科技之时，MIT也带来了一项类似的黑科技。
欧洲共同体联合研究中心的全球森林覆盖图以 10 米的空间分辨率提供了 2020 年森林存在和不存在的明确空间表示。
摘要：植物-菌根相互作用介导植物氮 (N) 限制，并可以为模型预测提供二氧化碳增加对植物生长影响的持续时间和强度。我们提出了树木年代学证据，表明北方红橡木对沿着成熟温带森林中自然土壤养分梯度增加的环境二氧化碳 (iCO2) 产生积极但依赖于环境的施肥反应。我们通过将外生菌根 (ECM) 真菌 N 觅食性状的宏基因组测量与植物吸收土壤有机质 (N-SOM) 中无机 N 和 N 的树木年代学模型联系起来，研究了这种异质反应。N-SOM 推定在无机氮可用性低的条件下促进了树木的生长，土壤条件下 ECM 真菌群落具有更大的基因组潜力来衰减 SOM 并获得 N-SOM。这些树经过 38 年的 iCO2 施肥。相比之下，占据无机富氮土壤的树木承载着 ECM 真菌群落，其 SOM 衰变能力降低，并对 iCO2 表现出中性生长反应。这项研究阐明了 ECM 真菌群落中 N 觅食性状的分布如何控制树木对 N-SOM 的访问以及随后对 iCO2 的生长反应。
伐木工人米尔科需要砍倒M米长的木材。这是一个对米尔科来说很容易的工作，因为他有一个漂亮的新伐木机，可以像野火一样砍倒森林。不过，米尔科只被允许砍倒单行树木。
决策树可能会受到高度变异的影响，使得结果对所使用的特定测试数据而言变得脆弱。
此图层显示土地利用/土地覆盖 (LULC) 的全球地图。该地图来自 ESA Sentinel-2 图像，分辨率为 10m。它综合了全年 10 个类别的 LULC 预测，以生成 2020 年的代表性快照。该地图由深度学习模型生成，该模型使用超过 50 亿个手工标记的 Sentinel-2 像素进行训练，从 20,000 多个站点中采样分布于世界所有主要生物群落。
全球树木异体测量和树冠结构（Tallo）数据库 Tallo数据库（V1.0.0）收集了498,838条有地理坐标和分类学标准的单个树木记录，这些树木的干径、高度和/或树冠半径已被测量。数据来自全球61,856个地点，包括5,163个树种的测量。Tallo包括在全球6万多个地点获得的5000多个树种的近50万条地理参考和分类学标准记录，包括所有主要陆地生物群落的数据和一些世界上有记录的最大的树木。数据库中的大多数树木都被鉴定为物种（88%），Tallo总共包括5163个物种的数据，分布在1453个属和187个植物科。该数据库在CC-BY 4.0许可下公开存档。
wxPython是Python最常用的一种用户界面库，容易入门且功能强大。今天这段代码就是使用wxPython建立图形界面的一个基本代码框架。以后无论要建造多么复杂的图形程序，都会用到这个基本套路。
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