如果你一直有关注Apple去年所发布的消息，就会知道他们在机器学习上投入了大量心力。自他们去年在WWDC 2017上推出Core ML以来，已经有大量结合机器学习技术的应用程序涌现。
近日，苹果在GitHub上发布了Turi Create框架。苹果表示，这个框架旨在通过简化机器学习模型的开发，降低开发者构建模型的门槛。详细说明如下： Turi Create Turi Create简化了自定义机器学习模型的开发。你不需要成为机器学习的专家，即可为你的程序添加推荐，对象检测，图像分类，图像相似度识别或活动分类。 易于使用：让你聚焦于任务而不是算法 可视化：内置的流式可视化功能可以探索你的数据 灵活：支持文本，图像，音频，视频和传感器数据 快速和可扩展性：可在单台机器上处理大型数据集 易于准备
苹果公开Turi Create框架：推动机器学习。苹果公司本周在开源项目托管平台 GitHub 上分享了 Turi Create 的框架。该框架应该会让开发者更容易构建机器学习模型，苹果表示，这一框架简化了定制机器学习模型的开发，让那些不是机器学习专家的人也可以轻松使用。Turi Create 的设计意图是简单易用，具有视觉界面，灵活和快速。同时，它还可以部署在 iOS、macOS、watchOS 和 tvOS 上面。
李林 编译整理 量子位 出品 | 公众号 QbitAI 苹果又在GitHub上发布了一个新的机器学习框架。 这次的新框架名叫Turi Create，针对不那么精通机器学习的开发者，“简化了第三方机器学
本文介绍了一个名为Turi Create的新机器学习框架，该框架由苹果开发，旨在简化第三方机器学习模型的开发。Turi Create可以用于构建用于推荐、对象检测、图像分类、图像相似性和活动分类的机器学习模型。它具有易用性、可视化和灵活性等优点，并且可以快速扩展和部署。此外，文章还提到了Turi Create背后的基础技术，以及苹果去年收购Turi的相关信息。
【导读】苹果公司在GitHub 上分享了一个机器学习框架TuriCreate。 这一框架有可视化界面，非常简单易用，可以让开发者更容易构建机器学习模型，甚至可以用仅仅数行代码就可以开发出一个图像识别模型。此外，它还可以可将模型导出到Core ML，从而快速部署在iOS、macOS、watchOS和tvOS等平台上面。 ▌TuriCreate的开发流程 ---- TuriCreate简化了机器学习模型的开发流程。 TuriCreate Turi Create简化了机器学习模型的开发。你不必成为一个机器学习
VS2013快捷键：注释，Ctrl+K+C；取消注释Ctrl+K+U。都是单行。要实现多行注释与取消注释，就选中多行。 run方法调用了AppDelegate的applicationDidFinishLaunching方法 要调整窗体的大小的话，在AppDelegate.cpp的 auto director = Director::getInstance(); auto glview = director->getOpenGLView(); if(!glview) { glview = GLViewImpl
【新智元导读】开源机器学习公司 H2O.ai 产品市场总监 Vinod Iyengar 昨天在TechCrunch刊文，就人工智能市场并购频繁尤其是初创公司在未盈利阶段就被收购，而且收购方集中在少数巨头当中表示担忧。Lyengar指出，垄断将阻碍产业整体发展、减缓创新，最终损害用户利益。Lyengar 号召数据公开、透明和共享，好让每个人都从AI技术中获益。 （文／Vinod Iyengar）在最近的一系列高科技并购交易案中，你可能没有注意到一件相对低调的收购案：苹果以2亿美元的价格收购了位于西雅图的人工智
又收集了多个 GitHub 上热门项目，又有哪些新的项目挤进今天的推荐呢，一起来看看？
又到了公布GitHub上热门项目的时候啦~在2017年的排行中，又有哪些新的项目挤进热门榜单了呢呢，一起来看看？ 1 Web 应用打包工具 parcel https://github.com/parcel-bundler/parcel Star 14.2K Parcel 是一款极速、零配置的 Web 应用打包工具。具有以下功能特性： ● 极速打包 - 多核心编译，以及即使在重启后也能快速重建的文件系统缓存。 ● 无需安装插件，开箱即用，支持 JS、CSS、HTML、file assets 等。 ● 在有需要
每周资讯 IMWeb前端社区 想要成为一名优秀的前端，需要及时掌握互联网技术的时事热点，这周又有哪些值得关注的最新动态呢，让我来为大家一一揭晓！ 1 全球爆发电脑勒索病毒，中国多所大学校园网被攻击 近期国内多所院校出现ONION勒索软件感染情况，磁盘文件会被病毒加密为.onion后缀，该勒索软件是此前活跃的勒索软件Wallet的一类变种，运用了高强度的加密算法难以破解，被攻击者除了支付高额赎金外，往往没有其他办法解密文件，只有支付高额赎金才能解密恢复文件，对学习资料和个人数据造成严重损失. “ 知乎苏莉
Apple.Turicreate模块中本来是有可视化.show()模块，但是4.0版本之后移除了。 感谢apple工程师耐心+ 详细推荐了networkX。于是乎摸索了一下，如何用networkx与Apple.Turicreate互动。
利用canvas除了可以实现滤镜，还可以利用离屏技术实现放大镜功能。为了方便讲解，本文分为 2 个应用部分：
scence视图简介 : 展示创建的游戏对象, 可以对所有的游戏对象进行 移动, 操作 和 放置;
最近有一款“合成大西瓜”的小游戏有点火，试玩了一下，玩法比较简单，实现难度也不大，所以参照游戏原型自己实现了一下，游戏开发主要使用了 Phaser 游戏框架，本文主要分享游戏功能的具体实现，对框架使用的 API 不会做过多介绍。
问耕 编译整理 量子位 报道 | 公众号 QbitAI 机器学习和人工智能领域的人才争夺战根本停不下来。 最新的一个动向是，苹果公司斥资2亿美元，收购了一家名为Lattice Data的创业公司。La
据外媒报道，近日苹果收购了机器学习创企Inductiv，而这家公司的核心技术就是利用AI技术自动识别、纠正数据集中的错误。至于具体的收购金额和相关事宜，苹果给出了一贯声明即“收购规模较小的科技公司，我们通常不会讨论目的或者计划。”
作者 | MOHD SANAD ZAKI RIZVI 编译 | VK 来源 | Analytics Vidhya 概述 Apple的Core ML 3是一个为开发人员和程序员设计的工具，帮助程序员进入
数据准备的关键和重复阶段是数据探索。一组因为太大而无法由人工手动读取、检查和编辑每个值的数据，仍需要验证其质量和适用性，然后才可以将其委托给一个值得花费时间和计算的模型。
如果对上面的代码还不太理解，可以先看看 《『Three.js』起飞！》 ，坐标轴方面可以看看 《『Three.js』辅助坐标轴》 。
参数main指定标题(图上方)，sub指定副标题(图下方), xlab与ylab(lable标签)分别指定x,y轴的标签。 plot(x,y,main="这是图片的标题",sub="这是副标题"，xlab="x轴",ylab="y轴")
在本文中，我们将介绍 PostGIS 的一些基础知识及其功能，以及一些可用于简化解决方案或提高性能的提示和技巧。
大家早上好，今天我又给大家带来了一篇关于 UICollectionView 系列的文章，在上一篇文章中，我们实现了一个酷炫的瀑布流布局，带大家初步的了解了在 UICollectionView 中该如何创建自定义布局。但是上一篇中实现的自定义布局稍显简单，只能说是比较粗略的计算了下布局各个 item 的位置，搞明白了继承自 UICollectionFlowLayout 子类它需要重载的方法的意义，那么今天这篇文章我们就来实现一个更加复杂的自定义布局: Cover Flow 效果吧！
本文基于这个系列第一部分中介绍的框架，另外还增加了一个模型导入器，和针对3D对象定制的类。 你会从中了解到动画和控制，内容很多，我们赶紧开始吧。
Open3D是一个开源库，支持快速开发和处理3D数据。Open3D在c++和Python中公开了一组精心选择的数据结构和算法。后端是高度优化的，并且是为并行化而设置的。
因为人物分为五个部分，所以 素材有五种，但是素材大小不一，位置也不太一样，那不是每个素材都要单独调整位置才能渲染到合适的位置
上篇讲解了MTCNN算法的算法原理以及训练细节，这篇文章主要从源码实现的角度来解析一下MTCNN算法。我要解析的代码来自github的https://github.com/ElegantGod/ncnn中的mtcnn.cpp。
最近用到了ScaleAnimation来实现图片放大需求，今天就把使用过程中学习的一些东西总结记录一下，希望能对大家有所帮助。
创建Vue 3项目： 使用vite构建工具创建一个新的Vue项目，运行以下命令：
2017年是机器学习大放异彩的一年，这归功于众多公司广泛而深入地研究和开发更新颖、更高效的工具和框架。这里介绍，有望在2018年大行其道的10种机器学习的工具和框架。 1.亚马逊Sagemaker A
使用C#脚本控制游戏对象，是一项必备的基本技能。Unity3D可以使用的脚本有C#和javascript等。我们主要讲注意力集中在C#上。本文将会介绍怎样使用脚本控制场景中的游戏对象。
简而言之，3D模型就是三维的、立体的模型，D是英文Dimensions的缩写。
本文是对PDF Explained(by John Whitington)第七章《 Document Metadata and Navigation》的摘要式翻译，并加入了一些自己的理解。
css选择器语法: http://www.w3school.com.cn/c***ef/css_selectors.asp
AWS re：Invent 2017上宣布的一款重大产品就是正式发布的亚马逊Sagemaker，这种新的框架简化了构建机器学习模型并部署到云端的任务。
再炫的特效没有声音也是不完整的~ Shader 特效 —— Film Burn.mp4 效果图 📷 该特效可以分为以下 5 种效果的融合。 大 Blob 的效果 📷 结合代码可知，这其实就是二维 sin*cos 的效果。 📷 对纹理坐标增加了点随机性并随着 progress 移动后的效果如下 📷 📷 相应代码和注释如下 /// @note 大 Blob /// 增加一点随机性，改变每个 blob 的形状 f += .1 + sin(((p.x * ra
在机器视觉行业中最常见的控件就是图像查看器了，使用QT实现其实也非常简单，在我出的项目【降龙：算法软件框架】和【重明：工业相机二次开发】中都有用到。可以说只要你要开发一个和机器视觉相关的软件，就离不开图像查看器。
在 ArcGIS Maps SDK for JavaScript 中，Map 和 MapView 是两个重要的概念，用于创建和展示地图应用程序。
使用matplotlib的pyplot模块，可以供用户直接使用最重要的绘图命令。多数情况下，我们希望创建一个图形并且立即展示出来，但是有时如果生成要通过更改其属性来修改的图形，就需要用面向对象的方式来处理图形对象。
给你10万张图片，让你从中找出与某张图片最为近似的10张，你会怎么做？不要轻言放弃，也不用一张张浏览。使用Python，你也可以轻松搞定这个任务。
摘要总结：苹果最近展示了其无人驾驶技术，包括可视化SLAM、3D目标检测、目标追踪、场景理解以及车辆识别等。苹果正致力于研发一个名为“VolexNet”的系统，该系统能够基于3D数据识别行人和车辆。苹果还公布了一个名为“可视化SLAM”的系统，可以用于无人驾驶，也可以用于增强现实和虚拟现实。此外，苹果还为其产品开发了一系列机器学习技术，包括面部识别系统。苹果的机器学习技术已经应用在iPhone X中。
在上一篇中，对maptalks的基础功能，及地图如何绘制已经了解，对于有探索能力 的小伙伴可能已经完成了更加高级的功能，但在这里，作为手册性质还是会慢慢记录下开发中的细节。
虽然现在ggplot 的优雅的图像语法已经非常多了。可还是偶有base 绘图的使用场景：
视觉 进化的作用，让人类对图像的处理非常高效。 这里，我给你展示一张照片。 📷 如果我这样问你： 你能否分辨出图片中哪个是猫，哪个是狗？ 你可能立即会觉得自己遭受到了莫大的侮辱。并且大声质问我：你觉得我智商有问题吗？！ 息怒。 换一个问法： 你能否把自己分辨猫狗图片的方法，描述成严格的规则，教给计算机，以便让它替我们人类分辨成千上万张图片呢？ 对大多数人来说，此时感受到的，就不是羞辱，而是压力了。 如果你是个有毅力的人，可能会尝试各种判别标准：图片某个位置的像素颜色、某个局部的边缘形状、某个水平位置的连续颜
在内存中创建图片的副本 直接载入的bitmap对象是仅仅读的。无法改动。要改动图片仅仅能在内存中创建出一个一模一样的bitmap副本。然后改动副本
对图片的处理最基础的操作就是打开这张图片，我们可以使用Image模块中的open(fp, mode)方法，来打开图片。open方法接收两个参数，第一个是文件路径，第二个是模式。主要的模式如下：
本文是小菜的一篇关于在 Processing 中使用 SVG 的学习笔记，一起来跟着小菜来看看吧:)
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