OpenAI开发了一种基于能量的模型，可以快速学会识别和生成概念的实例，例如附近，上，中，最近和最远等，并表示为2D点集。模型仅在五次演示后学习了这些概念。...通过基于能量的模型训练的模拟机器人，使用在不同2D域中学习的概念，将手臂导航到两点之间。...能量函数通过对世界状态的偏好进行编码来工作，这允许具有不同可用动作的智能体（改变扭矩与直接改变位置）学习在不同环境中起作用的策略，这大致转化为对简单事物概念理解的发展。...我们优化能量函数，使得在训练数据中找到的下一个状态和下一个注意力掩模被分配低能量值。与变分自动编码器等生成模型类似，该模型被激励学习有用地压缩任务方面的值。...空间区域概念：给出示范2D点（左），推断点上放置的能量函数（中间），然后使用能量上的随机梯度下降来生成新点（右） 主要结果 我们在一系列任务中评估了我们的方法，旨在了解我们的单一系统如何通过相同的概念识别和生成统一的东西
，机器学习的发展可以大大提高交通运输技术的安全性和可靠性，Uber AI Labs 最近宣布的深度神经进化就是其中一例。...该工具非常轻便，使用 Python 语言编写。Uber 希望该技术可以促进神经进化的创新和应用。 VINE 可以实现 ES 和 GA 类方法的可视化。...ES 通过聚集基于这些适应度得分的伪子代的参数来构造下一个亲代神经网络 (类似于复杂的多亲代交叉，还可以联想到随机有限差分)，然后重复该循环。 ?...2D BC 平面上的数量和空间分布；( 2 ) 用户可以实现代之间的对比，并在各代之间穿行，以可视化亲代云和/或伪子代云如何在 2D BC 平面上移动，并探索这些移动与适应度得分曲线有何关联 (如图...该工具还可用于运动任务以外的领域。
、最近、最远等，并将这些概念用2D点集来表示。...通过基于能量的模型训练的模拟机器人，利用不同2D域中学习到的概念，将手臂导航至两点之间 本研究利用能量函数，让智能体学习分类和生成简单的概念，来解决在不同环境中的两点之间导航等任务。...一旦智能体学会了这些概念，就会成为其理解和推理的基本模块，最近DeepMind和 Vicarious的一些其他研究也表明了这一点。...优化能量函数，向训练数据中找到的下一个状态和下一个注意力掩模分配低能量值。与变分自动编码器等生成模型类似，激励模型去学习那些对于压缩任务方面的有用值。...空间区域概念：给出2D示例点（左），推断该点上的能量函数（中间），然后使用能量上的随机梯度下降来生成新的点（右） 模型在概念生成和识别训练中分享经验，实现迁移学习 我们在一系列任务中对模型进行了评估
当给出要预测的输入时，就会根据它的特征在它所属的聚类中进行检查，并做出预测。 Python中的K-Means聚类 K-Means是一种迭代聚类算法，它的目的是在每次迭代中找到局部最大值。...基于每个点之间的质心距离，下一个给定的输入被分为所需的聚类。然后，重新计算所有聚类的质心。 聚类的每个质心是特征值的集合，定义生成的组。检查质心特征权重可以定性地解释每个聚类代表什么类型的组。...该算法从分配给它们自己的一个cluster的所有数据开始，然后将最近的两个cluster加入同一个cluster。最后，当只剩下一个cluster时，算法结束。 分层聚类的完成可以使用树状图来表示。...当聚类的形状是超球形时（如2D中的圆形，3D中的球形），K Means聚类更好。 K-Means聚类不允许嘈杂的数据，而在分层聚类中，可以直接使用嘈杂的数据集进行聚类。...t-SNE聚类 t-SNE聚类是用于可视化的无监督学习方法之一。t-SNE表示t分布的随机近邻嵌入。它将高维空间映射到可以可视化的2或3维空间。
在地图上查找 当用户打开地图查找房产时，会出现一个有边界的框，此时需要在边框内展示感兴趣的点，这样Booking才能在该框中快速查找最感兴趣的点。...Quadtrees(四叉树) 底层数据结构采用的是Quadtree。Quadtrees是一种树，特别适用于2D空间数据，如地图、图像、视频游戏等。...通过Quadtrees可以实现高效地插入/删除点操作、快速范围查找、最近邻搜索等。 Quadtrees和其他树结构一样存在父子节点。...对于一个Quadtrees，其内部节点总是包含4个子节点(内部节点即非叶子的节点，叶子节点没有子节点)。父节点表示一个特定的2D区域空间，每个子节点表示该区域的象限。...假设每个节点最多可以包含10个标记，每次插入时： 将当前标记放到当前节点的标记集中 如果当前标记的数目<=10，则插入结束，遍历下一个标记 如果当前标记的数目>10，则需要从该节点中找到重要值最低的标记
如何在多维数组中找到一维的第二最大值？ 难度：L2 问题：在 species setosa 的 petallength 列中找到第二最大值。...如何在 NumPy 数组中找到最频繁出现的值？ 难度：L1 问题：在 iris 数据集中找到 petallength（第三列）中最频繁出现的值。...如何在 NumPy 数组中找到 top-n 数值的位置？ 难度：L2 问题：在给定数组 a 中找到 top-5 最大值的位置。...如何在 2 维 NumPy 数组中找到每一行的最大值？ 难度：L2 问题：在给定数组中找到每一行的最大值。...如何在 NumPy 数组中找到重复条目？ 难度：L3 问题：在给定的 NumPy 数组中找到重复条目（从第二次出现开始），并将其标记为 True。第一次出现的条目需要标记为 False。
** ***# 在 Python 中安装一些图像处理库 在 Python 中，有许多库可用于图像处理。...让我们使用下图所示的小 50 x 50lena图像来查看使用不同插值方法绘制的效果： 下一个代码块演示了如何在imshow()中使用不同的插值方法： im = mpimg.imread(".....接下来，我们讨论了如何在 Python 中安装用于图像处理的不同库，以及如何导入它们并从模块中调用函数。...要在网格上的任意点P处插值像素值，可以使用线性插值的 2D 模拟：双线性插值。...因此，解决方案是首先使用 LPF（如高斯滤波器）平滑输入图像，然后在平滑图像中找到峰值（使用阈值）。这就产生了对数滤波器（如果我们使用二阶导数滤波器），我们将在本章后面探讨。
在下文中，“2D 空间”指相对于相机平面坐标的透视图，“3D 空间”指真实世界空间中的世界坐标，“BEV 空间”指鸟瞰视角，如图2所示，一般的单目相机仅 3D 感知系统可以分为三个部分：2D 特征提取器...图3：视角变换分类法，从2D到3D，基于LSS的方法]预测每个像素的深度分布，而立体视觉方法将2D特征沿着由代价体构建的视锥散射，从3D到2D，基于单应性矩阵的方法假设稀疏的3D采样点并通过相机参数将它们投影到...2D平面，纯网络方法使用MLP或transformer隐式地建模从3D空间到2D平面的投影矩阵。...图4：BEV LiDAR感知的一般流程。有两个主要分支将点云数据转换为BEV表示。上面的分支在3D空间中提取点云特征，提供更准确的检测结果。下面的分支在2D空间中提取BEV特征，提供更高效的网络。...总结 在本次调查中，我们对最近几年的BEV感知进行了全面的回顾，并根据我们在BEV设计流程中的分析提供了实用的建议，未来的重大挑战和发展方向可能包括： （a）如何设计更准确的深度估计器； （b）如何在新型融合机制中更好地对齐来自多个传感器的特征表示
用法 该包通过skimage导入，大多数功能可以在子模块中找到。 图像过滤： ? ? 使用match_template函数进行模板匹配： ? 你可以在gallery中找到更多的例子。 2....SciPy SciPy是Python的另一个核心科学模块（如NumPy），可用于基本的图像操作和处理任务。...该库包含基本图像处理功能，包括点操作，使用一组内置卷积内核进行过滤以及颜色空间转换。 资源 文档包含安装说明以及涵盖库的每个模块的示例。...SimpleCV SimpleCV是另一个用于构建计算机视觉应用程序的开源框架。它提供访问几个高性能计算机视觉库，如OpenCV，的接口，但无需了解位深度，文件格式，色彩空间等。...Pycairo Pycairo是Cairo图形库的一组Python绑定。Cairo是一个用于绘制矢量图形的2D图形库。矢量图形很有趣，因为它们在调整大小或变换时不会失去清晰度。
SciPySciPy 是 Python 的另一个核心科学模块（如 NumPy），可用于基本的图像操作和处理任务。...该库包含基本图像处理功能，包括点操作，使用一组内置卷积内核进行过滤以及颜色空间转换。资源文档包含安装说明以及涵盖库的每个模块的示例。...SimpleCVSimpleCV 是另一个用于构建计算机视觉应用程序的开源框架。它提供访问几个高性能计算机视觉库，如 OpenCV，的接口，但无需了解位深度，文件格式，色彩空间等。...SimpleITK 是用 C ++ 编写的，但它可用包括 Python 在内的大量编程语言进行操作。...PycairoPycairo 是 Cairo 图形库的一组 Python 绑定。Cairo 是一个用于绘制矢量图形的 2D 图形库。矢量图形很有趣，因为它们在调整大小或变换时不会失去清晰度。
用法 该包通过skimage导入，大多数功能可以在子模块中找到。 图像过滤： 使用match_template函数进行模板匹配： 你可以在gallery中找到更多的例子。 2....SciPy SciPy是Python的另一个核心科学模块（如NumPy），可用于基本的图像操作和处理任务。...该库包含基本图像处理功能，包括点操作，使用一组内置卷积内核进行过滤以及颜色空间转换。 资源 文档包含安装说明以及涵盖库的每个模块的示例。...SimpleCV SimpleCV是另一个用于构建计算机视觉应用程序的开源框架。它提供访问几个高性能计算机视觉库，如OpenCV，的接口，但无需了解位深度，文件格式，色彩空间等。...Pycairo Pycairo是Cairo图形库的一组Python绑定。Cairo是一个用于绘制矢量图形的2D图形库。矢量图形很有趣，因为它们在调整大小或变换时不会失去清晰度。
如何在 Python NumPy 数组中仅输出小数点后三位的数字？ 难度：L1 问题：输出或显示 NumPy 数组 rand_arr 中小数点后三位的数字。...如何在多维数组中找到一维的第二最大值？ 难度：L2 问题：在 species setosa 的 petallength 列中找到第二最大值。...如何在 NumPy 数组中找到最频繁出现的值？ 难度：L1 问题：在 iris 数据集中找到 petallength（第三列）中最频繁出现的值。...如何在 NumPy 数组中找到 top-n 数值的位置？ 难度：L2 问题：在给定数组 a 中找到 top-5 最大值的位置。...如何在 2 维 NumPy 数组中找到每一行的最大值？ 难度：L2 问题：在给定数组中找到每一行的最大值。
我相信AR一直缺少两个关键的技术飞跃，使它变得有用：可用性和沉浸感。如果您追踪其他AR炒作，您会注意到这一点。例如，当开发人员从移动摄像头访问各个帧时，AR炒作再次起飞。...虽然Google Glass解决了可用性问题，但它仍然只是在空中绘制的2D图像。 像微软，Facebook和苹果这样的科技巨头心中学到了这个苛刻的教训。...下面的代码演示了这一点： sceneView.hitTest通过将此2D点投影到最近的平面下方，搜索与屏幕视图中的2D点对应的真实平面。...对于手指的每个新位置，我们将在检测到的计划上放下一个圆角非常小的盒子，高度几乎为零。它看起来好像是一个点。一旦用户完成绘制并选择3D按钮，我们将根据用户手指的移动更改所有掉落对象的高度。...随着计算机视觉的进步，以及为小工具（如深度相机）添加更多AR友好的硬件，我们可以访问我们周围越来越多的物体的3D结构。
最近，有一位搞数据科学的小姐姐Parul Pandey，整理了一份实用Python图像处理工具，内含十大经典Python库。...Scipy scipy是Python中另一个核心模块，可用于基本的图像操作和处理任务。 特别需要注意的是，子模块scipy.ndimage提供在n维NumPy数组上运行的功能。...这个库包含基本的图像处理功能，包括点操作、使用一组内置卷积核滤波及颜色空间转换。...手握SimpleCV，你可以访问几个高性能的视觉库，而无需先了解图像色深（bit depth）、文件格式、色彩空间等。...的2D图形渲染库，可用于绘制矢量图形的2D图形，在调整大小或变换时不会丢失清晰度。
案例概述：Q-learning解决迷宫问题 使用Q-learning算法来训练一个智能体，让它在一个迷宫中找到出口。迷宫是一个2D网格，其中包含障碍物、起始点和目标点。...智能体将学习如何在迷宫中移动，以找到最短路径到达目标。 算法原理 Q-learning是一个值迭代算法。 通过学习Q值来选择在每个状态下采取的最佳动作。...Q值表示在特定状态下执行特定动作的长期回报的估计。...使用Q-learning算法进行训练，迭代多个周期，每个周期中智能体在迷宫中选择动作，并根据奖励和下一个状态来更新Q值。 最后，我们打印训练后的Q表格和最优策略。...通常，Q-learning可以应用于许多强化学习问题，如机器人导航、游戏策略等。
实验测试 其他资讯： --在ROS Melodic版本中Cartographer 1.0 -- 我们很高兴地宣布Cartographer 1.0的第一个稳定的开源版本，这是一个具有ROS支持的实时2D和...通过不断的开发和社区贡献，我们希望增加新的功能，如TSDF支持，以及最近推出的新功能，如分布式映射和地标支持。...对于Python推断来说python-tensorflow-pip，就是这样。...以下是他们可以协助的领域的一瞥： 1）智能内部物流 TIAGo底座配有安装附件，可提高可用性并提供更宽广的3D感知。...其结果是快速补货，错位检测和管理决策，可以帮助产品及其价格的可见性。请记住StockBot是如何在这里工作的。 4）展望未来：人性化研究 具有全身控制应用的REEM-C类人机器人。
监督与无监督学习 在监督学习中，系统试图从之前给出的例子中学习。（在无监督学习中，系统试图直接从给出的例子中找到模式）。...基于每个点之间的质心距离，下一个给定的输入被分离成最近的簇。然后，重新计算所有簇的质心。 簇的每个质心都是定义所得到的组的特征值的集合。检查质心特征权重可以用来定性地解释每个簇代表什么类型的组。...算法从分配给它们自己的集群的所有数据开始。然后将最近的两个簇加入同一个簇。最后，只有剩下一个簇时，该算法才会结束。 层次聚类的完成可以使用树状图来显示。现在让我们看一个谷物数据的层次聚类的例子。...t-SNE聚类 t-SNE（t-distributed stochastic neighbor embedding）是用于可视化的无监督学习方法之一。它将高维空间映射到可以可视化的2或3维空间。...具体而言，它通过二维点或三维点对每个高维物体进行建模，使得相似的对象由靠近的点建模，而不相似的对象以远离的点建模。
我们将这些数据建模为一系列向量，这些向量包含x和y方向到下一个点的步长，以及笔划的终点值（值可以是0或1），这个终点值可以表示要么下一个点仍是当前笔划的一部分，要么我们需要抬起笔并开始新的笔划。...因此，在这个MDN中，到网络的输入将会是以下几点：最近一次有关联的笔划的运动轨迹，最近一次相关联的笔划的结束信号，以及网络先前的隐藏状态。...在初始输入值和零状态传入网络之后，我们将从网络输出中得到一组参数，这组参数将是混合二维高斯分布的参数，其定义了下一个点位置的的概率分布。另外还有一个参数定义了下一个点是另一个笔划开始的概率。...下面是采样过程的python虚拟程序代码。...另外，我们在第二幅图中看到，当网络进行连续的书写时，它对下一个点的位置相当有自信，因为图中的小红点暗示着这一小块目标区域的密集分布。同时，随着笔划结束的临近，下一个点的概率密度也变得越来越稀疏。
这是一种重要的学习，但仅凭这一点不足以从交互中学习。在交互问题中，代理需要在所有情境中采取正确的典型的可选动作，而获取这样的例子通常是不切实际的。...例如，给定一个状态和动作，该模型可以预测生成的下一个状态和下一个奖励。模型用于规划，规划指的是在实际经历之前考虑未来可能发生的情况来决定行动路线的任何方式。...1.2.5 观察 如果想要在每一步比随机行为做的更高，就需要知道采取的动作是如何在环境中进行交互的。 ...强化学习(RL)是机器学习中涉及决策和电机控制的子领域。它研究代理如何在复杂、不确定的环境中学习如何实现目标。...RL有着悠久的历史，但直到最近在深度学习方面取得的进展之前，它还需要许多针对特定问题的工程。
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