授权转载自OReillyData 作者：Stefan Zapf等 一个古老的诅咒一直萦绕着数据分析：我们用来改进模型的变量越多，那么我们需要的数据就会出现指数级的增长。不过，我们通过关注重要的变量就可以避免欠拟合以及降低收集大量数据的需求。减少输入变量的一种方法是鉴别其对输出变量的影响。变量的相关性有助于这种鉴别：如果相关性较强，那么输入变量的一个显著变化将会导致输出变量同等程度的变化。我们要选择跟模型的输出变量强相关的输入变量，而不是使用所有的可用变量。 然而当输入变量之间存在强相关性时，这里就会出现一个
来源：OReillyData 作者：Stefan Zapf等 本文长度为2246字，建议阅读5分钟 本文利用新方法探讨相关性和组间相关性，并教你创建太阳系相关图。 一个古老的诅咒一直萦绕着数据分析：我们用来改进模型的变量越多，那么我们需要的数据就会出现指数级的增长。不过，我们通过关注重要的变量就可以避免欠拟合以及降低收集大量数据的需求。减少输入变量的一种方法是鉴别其对输出变量的影响。变量的相关性有助于这种鉴别：如果相关性较强，那么输入变量的一个显著变化将会导致输出变量同等程度的变化。我们要选择跟模型的
AIGC即AI Generated Content，利用人工智能技术来生成内容，是继UGC、PGC之后的新型内容生产方式，AI写作、AI绘画、AI作曲、AI剪辑、AI动画、AI交互等都属于AIGC的分支。AIGC是一种利用机器智能创作内容的新技术，它不同于UGC，它有自己的技术特点，比如数据量化、创造力、跨模态融合和认知交互等。这些技术特点使得AIGC成为不可替代的新一代内容生成方式。
笔者认为Three.js是一个伟大的框架，为什么这样说，因为它可以让我们轻易创造三维世界，甚至好像笔者写这遍教程，可以创造一个太阳系，在这个三维世界里你就是创世主。哈哈！好像说得有点夸！！
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模拟简单的太阳系，如图A.8所示。太阳在中心，地球每365天绕太阳转一周，月球每年绕地球转12周。另外，地球每天24个小时绕它自己的轴旋转。
上文《Power BI 宇宙系列之土星篇》介绍了对土星环的可视化模拟，本节放眼到整个太阳系。
2、移动或者旋转它，当然了，如果它只是计算机里面的物体，我们还可以放大或缩小它（物体运动，让人看它的不同部分）。（模型变换）
可曾惊异于《星球大战》中的星际航行，可否被《流浪地球》中，人类推动着地球离开太阳系的壮举所震撼。这所有不可思议的遐想，多少来自于这张照片。
我学习Android都是结合源代码去学习，这样比较直观，非常清楚的看清效果，觉得很好，今天的学习源码是网上找的源码 百度搜就知道很多下载的地方 网上源码的名字叫：activity切换特效.zip我的博客写的比较乱，如果本篇文章没有看懂，
UI的未来将基于自然语言还是虚拟和增强现实？对自然语言的全面理解，就目前而言是不可能达到的（并且在以后的几年也几乎不可能）。虚拟现实迫使用户与现实完全隔离，这有时让人难以接受。AR是与相现实融合的GUI的变体，通常不被看作是一种UI。用户界面起源于感官和思维等人性化的东西。也就是说，二元论体现在命令行用户界面与图形用户界面之间，并可以在未来继续作为自然语言用户界面与虚拟和增强现实用户界面。还有其他可能吗？我们还需要其他的用户界面吗？
古语有云：工欲善其事，必先利其器。对于Web开发亦是如此，不过现在的Web框架实在是太多了！以PHP为例，有CakePHP、CodeIgniter、Symfony，Zend，Yii等等，到底谁是最合适的？事实上过多的选择往往会让人陷入「乱花渐欲迷人眼」的窘境，这些年我一直游走在各种PHP框架之间，却始终没有觅得属于自己的屠龙刀，于是我决定自己动手，就像歌里唱的那样：不是你亲手点燃的那就不能叫做火焰。
来源：机器之心本文约2100字，建议阅读5分钟如果牛顿没被苹果砸中，GNN 和符号回归也能发现万有引力定律？ 机器学习 (ML) 推动了科学的巨大进步，从粒子物理学到结构生物学再到宇宙学，机器学习能够在大型数据集中学习特征，对不同的对象进行分类，并执行参数推断，以及更具开创性的应用，例如自回归语言模型、预测蛋白质结构，以及蛋白质功能预测。 机器学习强大的学习能力，我们不禁会问，机器学习能否仅仅通过观察我们的太阳系来重新发现万有引力定律？ 牛顿的万有引力定律指出，两个质点彼此之间相互吸引的作用力，是与它们的质
提到太阳系，大家可能会想到哥白尼和他的日心说，或是捍卫、发展日心说的斗士布鲁诺，他们像一缕光一样照亮了那个时代的夜空，对历史感兴趣的小伙伴可以深入了解一下，这里就不多说了。
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今天，借助望远镜光学、太空飞行、数码相机和计算机等技术帮助，我们有可能探测其他恒星周围的行星。但发现系外行星并不容易。所以我们最近使用了机器学习技术。 几千年来，人们一直仰望星空，记录观察报告，发现行星运行轨迹。早期天文学家通过夜空中看似不规则的运动，发现其中的行星,希腊人称之为“planētai,”或“流浪者”。几个世纪的研究帮助人们了解地球和太阳系中其他恒星围绕太阳运行的轨迹。 今天，借助望远镜光学、太空飞行、数码相机和计算机等技术的帮助，我们有可能将我们的理解扩展到太阳系之外，并探测其他恒星周围的行星
AiTechYun 编辑：xiangxiaoshan 今天，借助望远镜光学、太空飞行、数码相机和计算机等技术帮助，我们有可能探测其他恒星周围的行星。但发现系外行星并不容易。所以我们最近使用了机器学习技术。 几千年来，人们一直仰望星空，记录观察报告，发现行星运行轨迹。早期天文学家通过夜空中看似不规则的运动，发现其中的行星,希腊人称之为“planētai,”或“流浪者”。几个世纪的研究帮助人们了解地球和太阳系中其他恒星围绕太阳运行的轨迹。 今天，借助望远镜光学、太空飞行、数码相机和计算机等技术的帮助，我们有可能
微信的开机界面看腻了吗？ 在中秋节这天，大数据文摘向您推荐NASA中文（nasawatch）近期发布的一组图片，这是@POCKN 根据微信登录界面制作的太阳系行星图，请自行选取你最心水的星球保存。
机器之心报道 编辑：小舟、陈萍 如果牛顿没被苹果砸中，GNN 和符号回归也能发现万有引力定律？ 机器学习 (ML) 推动了科学的巨大进步，从粒子物理学到结构生物学再到宇宙学，机器学习能够在大型数据集中学习特征，对不同的对象进行分类，并执行参数推断，以及更具开创性的应用，例如自回归语言模型、预测蛋白质结构，以及蛋白质功能预测。 机器学习强大的学习能力，我们不禁会问，机器学习能否仅仅通过观察我们的太阳系来重新发现万有引力定律？ 牛顿的万有引力定律指出，两个质点彼此之间相互吸引的作用力，是与它们的质量乘积成正比，
如何运用机器学习，发现新的系外行星？ 几千年来，人们仰望星星，记录、观察天文现象，并从中发现其运行模式。第一批天文学家所认定的天体是行星，由于行星在夜空中看似不规则的移动，因此也被希腊人称之为「planētai」或「漫游者（wanderers）」。经过几个世纪以来的研究，人们已经了解太阳系的运行模式，是地球和其他行星围绕着太阳公转，而太阳是一个恒星，就如同我们肉眼所看见会发光的星星一样。 📷 Image credit: NASA 如今，在望远镜光学（telescope optics）、太空
【新智元导读】最近，美国和加拿大的研究人员用人工智能发现了月球上近7000个此前未被发现的陨石坑，仅用时几个小时。未来，人类将有可能在这些陨石坑巨大的阴影下建立月球基地。 人类离开地球后的第一个家园可能很快就会被找到。 最近，美国宾夕法尼亚州立大学的Ari Silburt和加拿大多伦多大学的Mohamad Ali-Dib领导的研究小组，利用人工智能发现了月球上近7000个此前未被发现的陨石坑，仅用时几个小时。 专家说，未来，人类可以在陨石坑巨大的阴影下建立月球基地，这样可以保护殖民者免受太阳辐射的危险
皮埃尔-西蒙•拉普拉斯，法国数学家、天文学家，法国科学院院士。是天体力学的主要奠基人、天体演化学的创立者之一，他还是分析概率论的创始人，因此可以说他是应用数学的先驱。1749年3月23日生于法国西北部卡尔瓦多斯的博蒙昂诺日，曾任巴黎军事学院数学教授。1795年任巴黎综合工科学校教授，后又在高等师范学校任教授。1799年他还担任过法国经度局局长，并在拿破仑政府中任过6个星期的内政部长。1816年被选为法兰西学院院士，1817年任该院院长。1827年3月5日卒于巴黎。拉普拉斯在研究天体问题的过程中，创造和发展了许多数学的方法，以他的名字命名的拉普拉斯变换、拉普拉斯定理和拉普拉斯方程，在科学技术的各个领域有着广泛的应用。
没想到，人工智能让发现新行星变得如此简单。 去年12月中旬，谷歌和NASA开创性的利用神经网络技术，从已知的行星系统中发现了两个系外行星。 而今日，谷歌突然宣布开源这个叫做“猎星代码”的神经网络。这意味着任何人都可以下载其代码和数据，并让其在自己的机器上运行。幸运的话，甚至可以像NASA一样发现新行星。 “猎星代码”是何方神圣？ 可能很多人已经忘了，谷歌的这一“猎星代码”是什么？我们先回顾下整个事件。 当时，也就是去年12月中旬，谷歌和NASA联手，将开普勒望远镜收集的行星数据投入到谷歌开发的一个神经网络中
机器之心 & ArXiv Weekly Radiostation 参与：杜伟、楚航、罗若天 本周论文包括 DeepMind 用 AI 复原古希腊铭文，登 Nature 封面；微软联合 OpenAI 提出超参数调优新范式，单个 GPU 上就可以调优 GPT-3 超参数。 目录： Restoring and attributing ancient texts using deep neural networks Tensor Programs V: Tuning Large Neural Networks v
本文是three.js系列博文的一篇，第一篇文章是【three.js基础知识】，如果你还没有阅读过，可以从这一篇开始，页面顶部可以切换为中文或英文。
在使用机器学习算法进行数据建模时，经常会遇到输入数据的维度问题。其中一个常见的错误是"ValueError: Expected 2D array, got 1D array instead"，意味着算法期望的是一个二维数组，但是实际传入的却是一个一维数组。 本文将介绍如何解决这个错误，并提供使用numpy库中的reshape()函数来转换数组维度的示例代码。
近年来随着引力波的发现、黑洞照片的拍摄、火星上存在水的证据发现等科学上的突破，以及文学影视作品中诸如《三体》、《流浪地球》、《星际穿越》等的传播普及，宇宙空间中那些原本遥不可及的事物离我们越来越近，人们对未知文明的关注和对宇宙空间的好奇达到了前所未有的高度。站在更高的立足点上，作为人类这个物种中的一员，我们理所应当对我们生活的星球、所在的太阳系有一定的认识，对 8 大行星各自的运行轨道、质量、资源存储量甚至是地形有一定的了解。
大年初一，根据刘慈欣的小说《流浪地球》改编的同名电影《流浪地球》在全国上映。我第一时间慕名到电影院去观看了影片。整部电影气势恢宏，讲述了太阳将变成红巨星，人类驱动地球逃离太阳系的故事。
宇宙探索一直是人类追逐的梦想，而随着科技的不断进步，机器学习在宇宙探索中的应用也日益广泛。从数据分析到智能导航，机器学习为宇宙探索提供了前所未有的支持。本文将深入探讨机器学习在宇宙探索中的创新应用，包括项目介绍、部署过程、实例展示以及未来发展方向。
原文 MICHAEL ROSTON 从左起：木卫二；土卫六；火星上的的水手谷合成图；金星的拼接图 大多数人已经从人类第一次近距离观看冥王星的兴奋中冷静下来。NASA的下一个任务会是什么？在新视野号传
一年前，美国宇航局(NASA)“新视野”号探测器在距离地球40亿英里(64亿公里)的地方，飞越了一个形似雪人的太阳系边缘天体，并将相关记录发回了地球。
最新鲜的 VR 资讯 最in的内容 Valve计划降低Lighthouse基站成本 甲骨文投资新项目 用VR进行大数据可视化分析 小米VR开发者站上线 积极完善VR生态链 《哈利波特Go》或于201
了解掌握OpenGL程序的光照与材质，能正确使用光源与材质函数设置所需的绘制效果。
科普时间： NASA是美国联邦政府的一个政府机构，负责美国的太空计划。1958年7月29日，艾森豪威尔总统签署了《美国公共法案85-568》（United States Public Law 85-568，即《美国国家航空暨太空法案》），创立了NASA。 1958年10月1日，NASA正式成立，取代其前身美国国家航空咨询委员会（NACA）。NASA的领导项目包括阿波罗登月计划、“天空实验室（Skylab）空间站，以及后来的航天飞机。 数据传输中... 美国东部时间12月15日凌晨，NASA（美国国家航空航天
太阳系不再是唯一的八行星星系了！美国航天局14日宣布，谷歌和NASA宣布，通过机器学习技术在开普勒-90系统中发现了一颗新行星。通过分析开普勒太空望远镜的观测数据，在距离地球2545光年的开普勒－90星系中，又发现了第八颗行星，这使得开普勒－90与太阳系并列成为行星数量最多的星系。 美国航天局天体物理学部门主任保罗·赫兹在电话记者会上说：“今天，开普勒证实恒星可以拥有大量行星，就像我们的太阳系一样。” 这个发现的重要性还在于它第一次使用了神经网络人工智能技术。研究人员介绍说，他们首先利用1.5万个开普勒
素材来自：煎蛋网、爱范儿 煎蛋：http://jandan.net/ 爱范儿：http://www.ifanr.com/ 面对日益繁杂的数据和洪流般的信息，数据可视化以有趣、甚至充满艺术气息的方式呈现，无疑是筛选并表现复杂数据的有效方式。面对浩瀚的宇宙，我们同样可以用可视化的方式展现它冰山一角。大数据文摘精选了两个宇宙可视化的例子，相信看完这两个视频，大家更能感受到宇宙的眩目、蕴含的隐忧或者生命的渺小。 宇宙生命可视化 如果地外生命和地球生命类似的话，那么它们很可能居住在距离太阳系几千甚至几百万光年之外的类
智能问答 (Intelligent Question Answering, IQA) 是自然语言处理（NLP）中的一个核心子领域，旨在设计和开发可以解析、理解并回答用户提出的自然语言问题的系统。这些系统的目标不仅仅是返回与问题相关的文本，而是提供精确、凝练且直接的答案。
在当前互联网，各种数据可视化图表层出不穷，本文尝试对数据可视化的方法进行归纳，整理成6步法。 一般的数据图表都可以拆分成最基本的两类元素: 所描述的事物及这个事物的数值，我们暂且将其分别定义为指标和指标值。比如一个性别分布中，男性占比30%，女性占比70%，那么指标就是男性、女性，指标值对应为30%、70%。 1. 将指标值图形化 一个指标值就是一个数据，将数据的大小以图形的方式表现。比如用柱形图的长度或高度表现数据大小，这也是最常用的可视化形式。 传统的柱形图
NumPy 数组中的索引以 0 开头，这意味着第一个元素的索引为 0，第二个元素的索引为 1，以此类推。
所谓"经验规则"（rule of thumb），就是说有些规则没有科学的解释，但是非常准确。 Bode定律就是我今天看到的一条很有意思的经验规则。 1772年，德国天文学家 Johann Bode 提
选自 phys.org 机器之心编译 作者：Tanner Stening 编辑：rome rome 除了量子计算，量子物理学的应用范畴还很广。近日，美国东北大学物理学教授 Gregory Fiete 探讨了量子研究的广泛应用。 量子物理学家研究的世界与普通人每天生活的世界是同一个，唯一的区别是它被科学家「缩放」到了无法理解的大小。即使对于拥有科学素养的常人来说，量子物理学在很大程度上仍然是一门晦涩难懂的学科。 近日，News@Northeastern 与东北大学物理学教授 Gregory Fiete 探讨了
假如我们可以在太阳系周围放上信标（Beacon），这些信标能够在那里待上数十亿年，记录我们的文明历程。它们应该是什么样子？
最近，科学家借助人工智能技术发现了环绕开普勒-90星系（一个类太阳系，距离地球2545光年）的第八颗行星，至此，我们的太阳系与围绕单个恒星周围的大多数行星都有联系。这颗行星是在美国国家航空航天局（NASA）开普勒太空望远镜（Kepler Space Telescope）的数据中发现的。 新发现的开普勒-90i是一颗炽热的岩石行星，每14.4天围绕它的恒星公转一次。该发现借助了谷歌（Google）研发的机器学习系统。机器学习的本质在于计算机通过人工智能实现“自我学习”。在这次发现中，计算机通过在开普勒数据实例
在当今的信息时代，人工智能语言模型如 ChatGPT 为我们提供了一个强大的知识库和解决问题的工具。为了更好地使用 ChatGPT，非常有必要学习提示词工程。通过熟练地使用提示词，我们能够让AI更加准确地理解我们想要表达的意思，从而更高效地得到答案。
2018 新智元产业跃迁 AI 技术峰会圆满结束，点击链接回顾大会盛况： 【新智元导读】英国普利茅斯大学（Plymouth University）的最新研究发现，人工智能可以帮助天文学家寻找外星生命。该学校的科学家正在通过人工神经网络（ANNs）来预测其他行星上存在生命的可能性，进而为未来星际空间任务寻找有望实现的目标。这些新发现于4月4日在利物浦的欧洲天文与空间科学周刊（European Week of Astronomy and Space Science）上公布。 普利茅斯大学机器人与神经系统研
数年前，开普勒天文望远镜在2545光年外发现了一颗大小与太阳相近的恒星：开普勒90。在随后的观测中，科学家发现了更多与太阳系相似的特征：开普勒90拥有7颗行星，且较小的行星距恒星更近，而更大的行星占据外侧轨道。 在刚刚公布的这项新发现中，NASA与谷歌联合找出了该行星系统的第8颗行星：开普勒90i，这使得人类首次在太阳系外，找到由8颗行星组成的行星系统。 艺术家笔下，开普勒90行星系统中的8颗行星（行星大小按比例描绘；距离不按照比例） 新发现的开普勒90i同样是一颗类地行星，它比地球大了约30%，是
顺着这个思路，我想到，如果知道宇宙爆炸的起点，再加上物理规律，就可以推断出宇宙每个星系每个恒星每个星球的空间位置，再加上他们可以观察到的信息进行验证，一个模型就出来了。
也就是说，它通过把关键码值映射到表中一个位置来访问记录， 以加快查找的速度。这个映射函数叫做哈希函数，存放记录的数组叫做哈希表。
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