该算法遵循两个简单的原则:有边连接的节点应该互相靠近;节点间不能离得太近。FR算法建立在粒子物理理论的基础上,将图中的节点模拟成原子,通过模拟原子间的力场来计算节点间的位置关系。算法通过考虑原子间引力和斥力的互相作用,计算得到节点的速度和加速度。依照类似原子或者行星的运动规律,系统最终进入一种动态平衡状态。
计算机视觉正在彻底改变医学成像。算法正在帮助医生识别可能错过的十分之一的癌症患者。甚至有早期迹象表明胸部扫描可有助于COVID-19的识别,这可能有助于确定哪些患者需要进行实验室检查。
我给你写了一篇《如何用 Python 和 Tensorflow 2.0 神经网络分类表格数据?》,为你讲解了 Tensorflow 2.0 处理结构化数据的分类。
本文介绍一款工具 go-callvis,它能够将 Go 代码的调用关系可视化出来,并提供了可交互式的 web 服务。
现在,你可以开发深度学习与应用谷歌Colaboratory -on的免费特斯拉K80 GPU -使用Keras,Tensorflow和PyTorch。
导读:俗话说,磨刀不误砍柴工,要想闯荡编程世界,一套趁手的编辑器是必不可少的。对 Python 语言的使用者来说,不论你是刚开始学习编程知识的萌新小蛇,还是已经有了许多编程经验的巨蟒大佬,今天介绍的这款神器,一定能给你的学习、工作带来许多助益。
切换暗黑模式、读取 CSV 文件… 这些非常实用的小技巧为开发者使用谷歌 Colab Notebooks 提供了便利。
Google Colab 给广大的 AI 爱好者和开发者提供了免费的 GPU,他们可以在上面轻松地跑 Tensorflow、PyTorch 等深度学习框架。特别地,Colab 实时 Notebooks 在数据共享方面为广大开发者提供了便利,通过链接即可与其他的开发者共享文件。
对于计算机视觉爱好者来说,YOLO(一次只看一次)是一种非常流行的实时对象检测概念,因为它的速度非常快并且性能出色。
Google Colab 是一个免费的 Jupyter 环境,用户可以用它创建 Jupyter notebook,在浏览器中编写和执行 Python 代码,以及其他基于 Python 的第三方工具和机器学习框架,如 Pandas、PyTorch、Tensorflow、Keras、Monk、OpenCV 等。
特邀博文 / Dominic Pajak 和 Sandeep Mistry,来自 Arduino 团队
OpenPose代表了第一个在单张图像上联合检测人体、手部、面部和足部关键点(共 135 个关键点)的实时多人系统。
近年来,可嵌入到神经网络结构中的新型可微的图形层不断出现。从空间转换器到可微的图形渲染器,这些新层利用多年计算机视觉和图形研究中获得的知识来构建新的、更高效的网络架构。将几何先验和约束显式地建模到神经网络中,为架构打开了一扇门,该架构可以以一种自监督的方式进行健壮、高效、更重要的训练。
按照以下步骤设置Arduino IDE应用程序,该应用程序用于将推理模型上载到您的电路板,并在下一节中从电路板下载培训数据。因为我们需要在Arduino IDE中下载和安装特定的板和库,所以比使用Arduino Create web editor要多几个步骤。
它广泛用于数据科学、工程和科学研究,被认为是 Python 最受欢迎的数据可视化库之一。Matplotlib是开源的,并且正在积极开发,拥有庞大的用户和贡献者社区,他们提供支持和维护库。
计算机视觉因其广泛的应用而成为人工智能领域中最具发展趋势的子领域之一。在某些领域,甚至它们在快速准确地识别图像方面超越了人类的智能。
下面将带你使用 Google 提供的免费的 Colab 服务,快速部署一个带有图形化聊天界面的 Llama2 ,体验一下开源 GPT 的魅力!
原标题 | A Gentle Introduction to PyTorch 1.2
人脸检测系统在当今世界中具有巨大的用途,这个系统要求安全性,可访问性和趣味性!今天,我们将建立一个可以在脸上绘制15个关键点的模型。
作者 | Jeff Hale 译者 | Monanfei 责编 | 夕颜 出品 | AI科技大本营(id:rgznai100)
作为一个技术人,用微信这么多年,也加了不少的好友和技术群。大半个月前,大概是5月初的时候,萌生了统计下我的微信到底能连接多少人的想法。 前后磕磕绊绊,经过了来美帝出差前期差点饿死、项目紧急期等艰难阶段以及各种自学、温习和设计,还是给搞了出来。 这篇文章就讲讲,这个工具是怎么形成并搞到几乎人人都可以轻松统计的。 前奏:试一试 所谓「连接」: 简单的说,就是通过微信,你目前能和多少人建立交流; 装逼的说,就是你现在微信影响力的不充分体现; 从技术角度来说,就是统计微信所有群聊和好友人数去重后的和。 先上图。统计
自动配置、有效求助、协作编程、版本控制。一站式解决 Python 新手练习中的痛点
有消息显示,Google已于近日悄悄禁止了其在 Colaboratory(Colab)服务上的深度伪造(Deepfake)项目,这代表以Deepfake为目的大规模利用平台资源的时代或已画上句号。
机器之心报道 编辑:蛋酱、张倩 你以为你充了会员就无敌了?其实上面还有大会员、超级会员、至尊会员…… 对于没有 GPU 的小伙伴们来说,谷歌 Colab 是一个公认的「真香」神器,免费的羊毛说薅就薅,薅来的每一根都是赚的。 不过,薅羊毛的人多了,毛再多的羊也招架不住。于是,大家发现,免费的羊毛薅起来没那么顺手了。个把小时掉线一次,你能忍? 怎么办呢?开会员呗。一个月 9.99 美元的 Cloab Pro 不也很香吗?于是,买了 Cloab Pro 的小伙伴又开心地用了好一阵儿。虽然每个月要花点钱,但还是比
我们在网上只发现比较少的信息与资源,最开始介绍 Colab 免费 TPU 的内容还是谷歌开发者 Sam Wittevee 最近的演讲 PPT。因此本文的测试和探索都是基于官方文档和实例所实现的,还有很多 TPU 特性没有考虑到,感兴趣的读者可查阅文末的参考资料,了解更多 Colab 免费 TPU 的特性。
今天给大家推荐一款超级强大的在线编辑器Colaboratory,Colaboratory 是一个谷歌提供的 Jupyter notebook环境,不需要进行任何设置就可以使用,并且完全在云端运行,最重要的是Colaboratory免费,这绝对是谷歌提供的一项的福利啊。下面就来聊聊Colaboratory的基本用法和牛逼之处。
如果你觉得还不错,那么可惜了,这套房实际并不存在,从图片到文字,甚至发布人的头像,全都是计算机自己生成的。
而迁移学习之所以如此有效,得益于其利用自监督任务(如语言建模或填充缺失词)在大量可用的无标注的文本数据上对模型进行预训练;接着,又在更小的标注数据集上对模型进行微调,从而让模型实现比单单在标注数据上训练更好得多的性能。
来源:DeepHub IMBA本文约1400字,建议阅读5分钟本文将展示如何使用抱脸的扩散包通过文本生成图像。 在这篇文章中,将展示如何使用抱脸的扩散包通过文本生成图像,还有就一个一个不好的消息,因为这个模型的出现google的colab可能又要增加一些限制了。 从 DALLE 到Stable Diffusion 我们前面的文章也介绍过 OpenAI 的 DALLE-2 模型还有他的开源实现,它可以让我们从文本中创建高质量的图像。 但是DALLE2是收费的用户只有一些免费的额度,如果免费额度使用完毕就
寿命年龄转换合成(Lifespan Age Transformation Synthesis)是一个以 GAN 为基础的新方法,旨在从一个单一的输入图像模拟连续老化的过程。
云计算是一个术语,用来描述通过网络(通常是Internet)交付的硬件和软件的使用。简单地说,云计算就是基于互联网的计算。在过去,人们会在他们所在大楼的物理计算机或服务器上运行从软件下载的应用程序或程序。云计算允许人们通过互联网访问相同类型的应用程序。
链接:https://www.jianshu.com/p/ab35ed21df87
早在 2019 年 3 月,我就建立了一个名为 AI Dungeon 的 hackathon 项目。这个项目是一个经典的文本冒险游戏。故事的内容和所呈现的潜在动作都是通过机器学习产生的:
普鲁塔克的贵族希腊人和罗马人的生活,也被称为平行生活或只是普鲁塔克的生活,是一系列着名的古希腊人和罗马人的传记,从忒修斯和Lycurgus到马库斯安东尼斯。
在首次打开网页前,可以设置账户密码。比如auth参数为(账户,密码)的元组数据。这种模式下不能够使用queue函数。
1代的DALLE使用VQ-VAE 的改进版,2代的DALLE2 通过使用扩散模型将图片的生成提升到了一个新的高度,但是由于其计算量很大而且没有开源,我们普通用户并没有办法使用,但是Stable Diffusion 的出现改变现状,可以让我们普通用户也可以直接使用,并且以前相对于 Disco Diffusion, Stable Diffusion 生成的图片更加实用;相对于 DALLE 2,Stable Diffusion 需要占用的资源更少,这样我们也可以在自己的电脑中使用它生成高质量的图片。
Google Colab(Colaboratory)是一个免费的云端环境,旨在帮助开发者和研究人员轻松进行机器学习和数据科学工作。它提供了许多优势,使得编写、执行和共享代码变得更加简单和高效。Colab在云端提供了预配置的环境,可以直接开始编写代码,并且提供了免费的GPU和TPU资源,这对于训练深度学习模型等计算密集型任务非常有帮助,可以加速模型训练过程。
来自俄罗斯在线搜索公司Yandex的CatBoost快速且易于使用,但同一家公司的研究人员最近发布了一种基于神经网络的新软件包NODE,声称其性能优于CatBoost和所有其他梯度增强方法。这是真的吗?让我们找出如何同时使用CatBoost和NODE!
以GauGAN为例,与MobileNet-v3这样的识别CNN相比,参数只相差1个数量级(4.2 : 93)计算强度却高出了2个数量级(0.5 : 281)。
本文中的所有代码都在GitHub Repository上。数据集已经在适当的文件夹中,并且代码可以运行(在安装PyTorch之后)。
文章目录 1. 谷歌Colab设置 2. 编写代码 3. flask 微服务 4. 打包到容器 5. 容器托管 参考 基于深度学习的自然语言处理 使用这篇文章的数据(情感分类)进行学习。
AiTechYun 编辑:xiaoshan 在2015年,谷歌曾尝试去想象神经网络如何理解产生了迷幻图像的图像。不久之后,谷歌把其代码开源为“DeepDream”,它发展成为一个小型的艺术运动,产生各
Visual Blocks for ML是一个由Google开发的开源可视化编程框架。它使你能够在易于使用的无代码图形编辑器中创建ML管道。
https://speakerdeck.com/tanujjain/demystifying-the-neural-network-black-box
为了连接到 TPU,我们必须配置一台虚拟机(单独结算)。要注意的是虚拟机和TPU是分别计费的。
想运行TuriCreate,却没有苹果电脑,也没有Linux使用经验,怎么办?用上这款云端应用,让你免安装Python运行环境。一分钱不用花,以高性能GPU,轻松玩儿转深度学习。
在本文中,我们将研究FastText,它是用于单词嵌入和文本分类的另一个极其有用的模块。
Mamba是一种新的大模型架构,在语言任务上的表现可以与两倍规模的Transformer一决雌雄。
随着互联网的快速发展,越来越多的图片和视频出现在网络,特别是UCG产品,激发人们上传图片和视频的热情,比如微信每天上传的图片就高达10亿多张。每个人都可以上传,这就带来监管问题,如果没有内容审核,色情图片和视频就会泛滥。前不久,一向以开放著称的tumblr,就迫于压力,开始限制人们分享色情图片。更别提国内,内容审核是UCG绕不过去的坎。还记得前几年出现的职业鉴黄师这一职业么?传说百万年薪,每天看黄片看得想吐,但最近又很少有人提及这一职业,这个应监管而生的职业,因人工智能的出现又快速消亡。(当然也不是完全消亡,毕竟判断是否色情是一个主观的事情,有些艺术和色情之间的边界比较模糊,需要人工加以判断)
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