上拍摄的照片 可以尝试自己在这个谷歌Colab。...对象Darknet是在PyTorch上初始化YOLOv3架构的，并且需要使用预先训练的权重来加载权重（目前不希望训练模型） 预测视频中的目标检测 接下来，将读取视频文件，并使用对象边界框重写视频。...OpenCV视频编写器的输出是Mp4视频，其大小是原始视频的3倍，并且无法以相同的方式显示在Google Colab上，解决方案之一是进行压缩（源） 使用以下方式将Mp4视频压缩为h264ffmpeg...尝试自己的视频 转至谷歌Colab文件GitHub上 https://colab.research.google.com/github/vindruid/yolov3-in-colab/blob/master...在Google Colab上显示视频 https://stackoverflow.com/questions/57377185/how-play-mp4-video-in-google-colab 视频压缩
如果你把 Ubuntu 作为你的操作系统，有时候你有机会碰到，想要挂载 exFAT 可移动磁盘。...一、如何在 Ubuntu Linux 上挂载 exFAT 磁盘驱动器 想要在 Ubuntu 上挂载 exFAT 文件系统，你需要安装免费的 FUSE exFAT 模块和工具，它们为 Unix 类的系统提供完成功能的...在安装软件包之前，确保 Universe 软件源在你的系统上被启用。...你现在可以打开你的文件管理器，并且点击 USB 磁盘图标来挂载它了。 二、总结 你已经学习到在 Ubuntu 18.04 系统上如何启用 exFAT 支持。...USB 磁盘驱动器将会在你插入的时候，自动挂载，但是万一自动挂载失败，你将需要手动去挂载磁盘驱动器。
CentOS，就像其他大部分主流 Linux 发行版一样，默认不支持有专利的 exFAT 文件系统。 如果你把 CentOS 作为你的操作系统，有时候你有机会碰到，想要挂载 exFAT 可移动磁盘。...一、在 CentOS 上挂载 exFAT 驱动器 想要在 CentOS 上挂载 exFAT 文件系统，你需要安装免费 FUSE exFAT 模块和工具，它们给 Unix-like 的系统提供了一个完整特性的...如果 EPEL 软件源在你的系统上不可用，启动它，输入： sudo yum install epel-release 下一步，导入 GPG key 并且通过安装 rpm 包启用 Nux 软件源： sudo...你现在可以挂载 exFAT 格式的设备。 二、总结 我们已经向你展示如何在你的 CentOS 7 上如何支持 exFAT 文件系统。一些人更愿意把 exFAT 称为 FAT64。...当你插入 USB 磁盘时，系统会自动挂载，但是万一自动挂载失败了，你可以手动去挂载它。
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。...众所周知，Colab是一个在线计算资源平台，允许研究人员直接通过浏览器运行Python代码，同时使用包括GPU在内的免费计算资源来支持自己的项目。...正由于GPU的多核特性，Colab是类似Deepfake模型机器学习项目或执行数据分析理想选择。...Deepfake遭禁 根据互联网资料馆网站archive.org的历史数据，这项禁令出台于本月的早些时候，Google Research部门悄悄将Deepfake列入了禁止项目的名单中。...即使对于那些没有编码背景的人来说，Colab也可以让项目过程变得很平滑，这也就是为何那么多教程都建议用户运用Google的“免费资源”平台来启动自己的Deepfake项目。
---- (注意事项：转换分区表格式会清空硬盘所有数据！)...二、无法在驱动器0分区上安装windows解决方法 1、在当前安装界面按住Shift+F10调出命令提示符窗口； 2、输入diskpart，按回车执行； 3、进入DISKPART命令模式，输入list...select disk 0回车，输入clean，删除磁盘分区； 5、输入convert mbr，回车，将磁盘转换为MBR，输入convert gpt则转为GPT； 以上就是重装win8、win10提示无法在驱动器...0分区上安装windows解决方法，有遇到这个问题的用户根据上述步骤转换硬盘分区表格式就能解决问题了。...记住：最重要的是，完成以上步骤之后，返回刚开始的界面重新点击安装window，之后，才可以。本人亲测，多次可以使用。解决此方法。
Google Colaboratory（Colab）是一个由 Google 提供的云端 Jupyter 编程笔记本，直接通过浏览器即可进行 Python 编程。...Colab 上的数据持久化 为了让 Colab 可以持久化地保存文件，人们通常会选择使用 Google Drive。...如下图，使用时在界面左侧的文件管理中点击按钮即可将 Google Drive 挂载到运行时，把需要长期保留或重复使用的数据保存在里面，再次使用可以从 Google Drive 中加载，这就避免了运行被释放时丢失数据...适用于 Colab 的组合 元数据引擎 为了在 Colab 上尽量发挥 JuiceFS 的潜能，笔者选择了一个位于美国硅谷的云服务器，将它用于部署 Redis 作为 JuiceFS 的元数据引擎，配置如下...在 Colab 中挂载 JuiceFS 如下图，Colab 运行时的底层是一个 Ubuntu 系统，所以，只需要在 Colab 上安装 JuiceFS 客户端，执行挂载命令即可使用。
安装之前我需要连接我的 GPU： 在上图中选择 GPU 作为硬件加速器后单击“保存”按钮。 挂载 Google 驱动器，以便 colab 可以访问其文件。...要测试我们是否有 GPU，请在 colab 上编写以下命令。...让我们一步步分解： from google.colab import drive：此行从 Google Colab 导入必要的模块，允许您与 Google Drive 交互。...当您运行此行时，它会提示您授权访问您的 Google 云端硬盘。 单击提供的链接在浏览器中打开新选项卡。 选择您想要与 Colab 连接的 Google 帐户。...当您在 Jupyter Notebook 或 IPython 环境中执行此代码片段时，它将加载并显示具有指定路径和大小的图像。
早前《华尔街日报》曾报道Google正在研发纳米机器人，希望它们可以进入人体血液时刻侦测人体状况，但这遭到了不少人的质疑，其中最有代表性的一个观点是，什么样的电池才能让如此小的机器人在不频繁充电的情况下又有足够的续航...现在，瑞士的科学家研究出新型的材料和制造技术，造出一种更好的微型驱动器，解决了纳米机器人的驱动问题。 ?...图示为覆盖了活性化合物的不同形状的微型驱动器 得益于新材料和微观3D打印技术的发展，研究人员已经开发出了改良的微型磁力驱动器。...科学家们一直致力于微米级驱动器的研究，以期有一天它能将药物或化学传感器分子运输到人体内的任意特定地方。...如果这些元件用于携带药物或化学传感器分子在身体的特定位置，那驱动器表面必须覆盖相应的分子。元件的表面积越大，能够运输的材料的数量就越多。
Deepfake 的创建过程在技术上很复杂，通常需要大量数据，然后将这些数据输入神经网络以训练和生成合成视频。...pip install -q https://github.com/tugstugi/dl-colab-notebooks/archive/colab_utils.zip 加载预训练模型 下载并加载预训练的模型和合成器...克隆 Wav2Lip 存储库并下载预训练模型以实现高度准确的唇形同步。挂载 Google 驱动器并上传和复制内容。...%cd sample_data/ from google.colab import files uploaded = files.upload() %cd .....现在你可以将 deepfake 下载到你的谷歌驱动器和你的电脑上。
微调意味着采用一个已经在大数据集上训练过的模型，然后只使用你想要在其上使用的特定类型的数据继续对它进行训练。...Google Colab 是一个令人惊叹的免费资源，可以让你在 Google GPU 服务器上运行 python jupyter notebook。这项资源完全公开，因此我正式成为了谷歌的终身粉丝。...和在原始教程中一样，你需要授予笔记本从 Google 驱动器读写的权限，然后将模型保存到 Google 驱动器中，以便从以后的脚本重新加载。...运行生成器和鉴别器 最后，我只需要构建一些东西来重新加载所有经过微调的模型，并通过它们传递新的 reddit 评论来获得回复。在理想的情况下，我会在一个脚本中运行 GPT-2 和 BERT 模型。...id=1Z-sXQUsC7kHfLVQSpluTR-SqnBavh9qC ），下载最新的评论，生成一批候选回复，并将它们存储在我的 Google 驱动器上的 csv 文件中。
Google Colab中运行谷歌云盘中的文件 Colab在使用过程中，对于本地训练集，每次连接都要重新上传，很麻烦。...我们可以使用谷歌云盘存储代码文件和数据集，Colab会自动加载谷歌云盘，之后我们直接挂载到云盘路径，然后就可以使用云盘中的文件了，比较方便。...先在云盘创建一个单独的文件夹用于存储代码和数据文件 ::: hljs-center 然后在colab笔记本中运行以下代码： from google.colab import drive...drive.mount('/content/drive/') 结果如下： 可以看到我们已经可以访问到云盘的文件夹了，不用每次上传数据集，美滋滋~ 参考文章：https
我将向您展示如何使用Google Colab，这是Google为AI开发人员提供的免费云服务。使用Colab，您可以免费在GPU上开发深度学习应用程序。 感谢KDnuggets！...我很高兴地宣布这篇博客文章被选为2018年2月的KDnuggets Silver Blog！在KDnuggets上阅读此内容。 ? image.png 什么是Google Colab？...image.png mnist_cnn.py文件 运行下面的代码在MNIST数据集上训练一个简单的convnet。 !python3 drive/app/mnist_cnn.py ?...ls 您可能会看到datalab和驱动器文件夹。 因此，您必须在定义每个文件名之前添加drive / app。 要解决此问题，您只需更改工作目录即可。...ls 您将看到应用程序文件夹内容，不再需要一直添加驱动器/应用程序。
2)基本用法 用过jupyter notebook的朋友应该对这个界面非常的熟悉，事实上colab的操作与普通的notebook相似度非常高，下面我们就新建一个Python3的notebook(下图)...可以看到，colab默认安装了大量的Python第三方库，就数据科学方面的库而言，colab的自带库应该会比Anaconda更加完善。...colab的notebook在云端服务器中运行期间是没办法直接读取本地文件的(比如数据集)，如果想让程序读取指定文件，只能将其放到谷歌云端硬盘中，然后将云端硬盘挂载到colab。...google-drive-ocamlfuse -o nonempty drive 顺利的话，到这里云盘挂载就完成了，默认挂载的云盘根目录路径是’drive‘，我们来检验一下（下图），可以看到输出的内容和云端硬盘中的文件是一致的...03.教学篇 colab作为一款在线编辑器，通过云计算让我们摆脱了装备的限制，不管什么设备，只要能连上 谷歌的网络服务，就可以使用云端的服务器，处理云端的数据集；同时，对于工作地点不固定的人来说，也省去了反复配置环境和拷贝文件的麻烦
即使这些科技巨头比中小型企业在大数据上的积累要多，但是要真正实现驱动行业变革和创新的目的，纵然是科技巨头依然需要很多的创新才行。...仅仅只是将这些片面的、孤立的数据应用到传统行业的身上只能破解行业本身的一些效率问题，而无法真正实现数据的外延与拓展，这种数据仅仅只能算作是一个“小数据”，而非我们理想中的“大数据”。...以BAT为代表的科技巨头为例，尽管这些大型的科技公司掌握了大量的数据，但是这些数据仅仅只是基于某些行业、某类人群的数据积累，数据本身有很大的局限性。...困囿于数据处理技术的弊端，最终让大数据本身的潜能难以发挥，数据驱动行业发展的动力无法得到深度挖掘。 从某种意义上来讲，数据处理技术直接决定着大数据的能力延展性。...只有这样，大数据才不会落地到传统行业上，而是能够找到与新技术的结合点，最终通过集聚式的变革实现其赋能行业的目的。 大数据的本质是数据，而表现形式可以多样化。
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。 在本文中，数据科学家 Iden W....分享 Google Colab Notebooks 切换暗黑模式 如果开发者想使用 Google Colab 的暗黑模式，请点击「Tools」选项卡，然后按照下图所示的步骤进行设置。...或者你将数据自动上传至创建的文件夹「drive/MyDrive/Colab Notebooks」。 你只需在「Drive-MyDrive-Colab Notebooks」文件夹找到自己的文件就可以了。...在进行深入研究时，你难免要用到 Google。这时，你可以在页面搜索解决方案，然后返回到浏览器上的 Google Colab 标签。 ?...同时会出现一个警告：「警告：共享链接将不包含你的编辑或输出。如果想要包含编辑内容，请选择 File→将副本保存在驱动器（Drive ）中，并基于该副本生成链接。」
Google Colab 的好处在于，不需要任何配置就能直接上手使用，并提供免费的 GPU，你可以和任何人共享实时代码、数学公式、数据可视化结果、数据处理、数值模拟、机器学习模型等各种项目。...： 提供了免费的 Jupyter notebook 环境； 带有预安装的软件包； 完全托管在谷歌云上； 用户无需在服务器或工作站上进行设置； Notebook 会自动保存在用户的 Google Drive...第一步：启动 Google Colab 我们可以使用 Colab 在 Web 浏览器上直接运行 Python 代码，使用指南：https://mktg.best/d7b6u。...Kaggle 数据将在 Colab 中下载和上传，如下所示： ? 从 Google Drive 中读取文件 Colab 还提供从 Google Drive 读取数据的功能。...选择 TPU 硬件加速器 确认在 TPU 硬件加速器上运行 这需要 TensorFlow 包。
如果您是Google Colab的新手，这是适合您的地方，您将了解到： 如何在Colab上创建您的第一个Jupyter笔记本并使用免费的GPU。 如何在Colab上上传和使用自定义数据集。...您将在左侧窗格中看到“我的驱动器”选项卡。现在，在其中创建一个文件夹，比如Colab Notebooks。 步骤c....然后选择您的运行时间类型，从硬件加速器下拉菜单中选择GPU并保存您的设置，如下图所示： ? 3. 将您的自定义数据集上传到Colab 您已将笔记本设置为在GPU上运行。...您已将数据集从Google云端硬盘下载到Colab。让我们继续第4节，使用这个数据集构建一个简单的神经网络。 4....创建一个从Colab加载数据的函数。
图片来自Unsplash上的Reza Rostampisheh 当我告诉人们，他们应该考虑对他们的数据应用深度学习方法时，我得到的最初反应通常是: (1)“我没有处理足够大的数据”，(2)“我没有足够的计算资源来训练深度学习模型...这对这些公司来说是很好的，但是从我的印象来看，一般的深度学习从业者并没有使用这么大的数据集，也没有机会使用这么大的计算资源。...例如，作为一名本科生，我的资金限制我只能使用免费的资源，所以我使用谷歌Colab（https://colab.research.google.com/）的免费可用的K80 GPU来进行我所有的深度学习。...现在，你可以在免费的特斯拉K80 GPU上，使用Keras、Tensorflow和PyTorch，使用谷歌Colab开发深度学习应用程序。...1.映射您的谷歌驱动器 运行或者导入Python文件 from google.colab import drive drive.mount('/content/gdrive') ?
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