选文 | 吴佳乐 翻译|黄念 校对|冯琛 姚佳灵 作者 |Mike Bostock 素材来源 | bost.ocks.org 独立心灵的力量被高估了……真正的力量源自于外部能提高认知能力的帮助。 ——唐纳德 本文重点研究算法。然而，这里讨论的技术适用于更广泛的问题空间：数学公式、动态系统、过程等。基本上，任何需要理解代码的地方。 那么，为什么要可视化算法呢？甚至为什么要去可视化呢？这篇文章将告诉你，如何利用视觉去思考。 算法是可视化中一种迷人的用例。要将一种算法可视化，我们不只是将数据拟合到图表中，况且也
最近，一位牛津大学的逻辑学教授发布了一个入学面试问题，在各大平台都引来了大批网友的围观和讨论。
https://www.zhihu.com/question/35887527/answer/147832196
众所周知，在计算机视觉识别任务中，对训练样本进行增广是非常重要的，可以减少过拟合、改进模型泛化性能。
RCNN使用Selective search算法代替滑动框，该算法可以提取类别无关的物品候选区域。该算法分为以下步骤：
这地多谢网友提醒，因为评论显示是访客，暂时不知道怎么称呼，原始的方法会出现16进制不足6位，无法显示颜色的问题，需要使用“前补0”的的方法补齐6位，这样就可以正常显示了。
原文地址：http://blog.csdn.net/hjimce/article/details/50187029
用 WordPress 来做博客程序完全是因为一款主题呢！ 就是，由 蜜汁路易 二次修改发布的 Siren 主题！ 它的前身就是由 Fuzzz 制作的 Akina 主题。
本文翻译自deeplearnJS的示例教程，并结合了我在学习过程中的理解。 deeplearnJS简介： deeplearn.js是用于机器学习的开源WebGL加速JavaScript库。 deepl
依稀记得几年前朋友圈流行的辨色小游戏，找出颜色不同的矩形。前些天突发奇想，打算自己手写一个类似的游戏，话不多说，先上 Demo . --项目源码
文章：Road-SLAM : Road Marking based SLAM with Lane-level Accuracy
小菜：老鸟，我在 openprocessing 网站上看到了一个作品，点赞数蛮多的，作品也挺有意思。
机器学习构建预后模型的文章很多，且越来越卷，动不动就是10种模型的101种组合，这个系列会逐一的介绍这些常用于预后模型变量筛选和模型构建的机器学习方法。
createjs是一个基于canvas的制作H5游戏、动画、交互的库。包括EaselJs、TweenJs、SoundJs、 PreloadJs四个部分。它基于容器进行展示，其中根容器是stage（舞台）对象。
距总统大选不到一周，来预测一下竞选结果还是很有挺有趣的。虽然关于选举，有的是博客和网站的预测，但确切告诉你他们究竟用了什么模型，或者告诉你怎么做这个预测的却寥寥无几。但是，作者接下来就会这么做! 在本
最近我在学习约束多目标问题的论文，其中由明博士和张教授发表在TEVC上的c-DPEA非常不错~
在上期文章中，FinClip的工程师和我们主要聊了聊如何写出小程序的样式内容。在本期文章中，我们来看一下如何在小程序中使用 js 的，即在小程序中使用脚本内容处理内容或样式的改变。
新人们找个好玩的来练练手如何？虽然不是专职搞web的做过几个代码简陋，只有几十行然而做出来的感觉甚是开心，也希望各位新入门的开发者可以拿去做个小游戏玩玩看。
人脸检测&识别依然是CV领域炙热的研究课题，不仅仅应用在各种刷脸产品，现在很多多媒体都在利用这个技术，与艺术融合，擦除不一样的火花，今天我们就来和大家分享，漫画中的人脸检测，与之前漫画人物自动填色相似，都是比较新颖，相信之后，会有更多的人脸技术应用到各个领域。
文章：SemSegMap - 3D Segment-Based Semantic Localization
【新智元导读】美国总统大选近在眼前，上周新智元刊登相关文章《从未失手的 AI 预测：川普将赢得选举，入主白宫》引起很多争论。这次我们选择了一篇用 R 语言和蒙特卡洛算法等数据预测分析方法，对美国大选做预测的文章，同时附上 Gighub 代码。 总统大选不到一周，自己来预测一下竞选结果还是很有挺有趣的。虽然关于选举，有的是博客和网站的预测，但确切告诉你他们究竟用了什么模型，或者告诉你怎么做这个预测的却寥寥无几。但是，我接下来就会这么做！ 在本文中，我将以州为单位拆分竞选数据，向你展示如何使用投票结果模拟和预测
将StyleGAN应用于Unicode字符的图像，以查看它是否可以创建新字符。发现了一些有趣的结果如上图。
在很多时候我们都需要实现鼠标点击出现图案或者文字这样的效果，对于用户而言，这样的体验是很极致的。其实实现起来也很简单，下面一起来学习一下吧。文末附上完整代码，可以复制关键部分直接使用到自己的页面上
0、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
输入原始点云（x，y，z，intensity），得到每个三维点的语义类别。如图所示，不同颜色代表不同类别。
写完字后，为什么要恢复坐标原点？这里写完一个字后，它的坐标也会跟着去到右下角，所以不回到起点的话，会写出斜着的一行字，单独把画布的宽高变大即可看到结果。分析可能有错，麻烦见谅。
在数学中，矩阵是以行和列排列的数字，符号或表达式的矩形阵列，任何矩阵都可以通过相关字段的标量乘以元素。矩阵的主要应用是表示线性变换，即f（x）= 4 x等线性函数的推广。例如，旋转的载体在三维空间是一个线性变换，这可以通过一个表示旋转矩阵 [R ：如果v是一个列向量描述（只有一列的矩阵）的位置在空间中的点，该产品器Rv是列矢量描述旋转后该点的位置。两个变换矩阵的乘积是表示两个变换组成的矩阵。矩阵的另一个应用是线性方程组的解。如果矩阵是方形的，可以通过计算其行列式来推断它的一些性质。例如，当且仅当其行列式不为
在数学中，矩阵是以行和列排列的数字，符号或表达式的矩形阵列，任何矩阵都可以通过相关字段的标量乘以元素。矩阵的主要应用是表示线性变换，即f（x）= 4 x等线性函数的推广。例如，旋转的载体在三维空间是一
目前目标检测成熟的算法都是基于Dense prior（密集的先验，比如anchors、reference points），但密集的先验存在很多问题：1）会检测出很多相似的结果，需要后处理（比如NMS）来过滤；2）many-to-one label assignment 问题（作者描述为 many-to-one 正负样本分配），猜测意思是我们在设置pred和gt时，一般不是一对一的关系，可能是有多个preds，看看哪个与gt更符合；3）检测结果与先验的关系非常密切（anchors的数量、大小，reference points的密级程度、proposal生成的数量）。
我发现很多候选人都没有答道关键点上，感觉是在哪里看到过相关的文章，听起来零零散散，毫无逻辑。
这里是常用验证码的第二篇——算术验证码。在上一篇已经实现了 [常用验证码之字符串验证码] ，感兴趣的可以去看一下~ 接下来要实现的就是字符串验证码了，先看下效果：
这么多场景中用到验证码，它到底有什么用？作为前端开发者，如何去实现呢？接下来步入正题。
Inception，来源于论文Network in Network和电影Inception中的台词：we need to go deeper。GoogLeNet在2014年的ImageNet比赛中获得第一名。
在前端开发中，很大一部分工作都是将后台数据获取到后展示在前端界面上。如果接口是现成的，这个过程还相对容易一些，但是如果接口的开发和前端开发是同时进行的，在仅仅有接口文档并无测试环境的情况下，前端开发者就要痛苦了，所得非所见的盲写方式不但效率低下，也有很大的遗漏风险。如果我们有办法自己根据接口文档模拟这些数据，那开发过程中的体验就会好很多了。幸运的是，通过node.js，express和mock.js，我们可以非常容易的进行数据Mock。
机器之心转载 公众号：阅面科技（ID：readsense) 作者：童志军 物体检测一向是比较热门的研究方向，它经历了传统的人工设计特征+浅层分类器的框架，到基于大数据和深度神经网络的End-To-End的物体检测框架的发展，然而许多人其实并未系统的了解过物体检测算法的整个发展内容。正因如此，本次阅面科技邀请了资深研究员童志军从传统检测算法核心、深度神经网络框架、检测技术难点等方面来进行干货分享。 童志军：阅面科技资深研究员，2012年毕业于东南大学获硕士学位，先后加入虹软、阿里巴巴从事图像算法和机器学习
这几天在网上看到一篇关于算法面试题的博客，归纳的很好，有不少经典的题目，大部分来自《编程珠玑》、《编程之美》、《代码之美》三本书。这里给出书上的解答以及一些思考。如有不对的地方，希望得到高手的指点。
从 GPT-3 开始，一种新的范式开始引起大家的关注：prompt。这段时间，我们可以看到大量有关 prompt 的论文出现，但多数还是以 NLP 为主。那么，除了 NLP，prompt 还能用到其他领域吗？对此，清华大学计算机系副教授刘知远给出的答案是：当然可以。
下拉刷新是移动端的专有名词，指的是通过手指在屏幕上的下拉滑动操作，从而重新加载页面数据
前言 代码写的久了，就会发现很多时候都是在写一些重复的东西，这个时候就应该要考虑到提高工作效率了，比如对常用方法的封装，例如日期格式化，浏览器类型判断等。 今天这篇文章我们就来看看如何封装常用的Javascript方法，打造出属于自己的一套Javascript武器库吧。封装的代码为了不依赖于其他库，都采用原生的Javascript编写。 文中的代码有些比较长，理解的不是很清楚的，可以直接去github上看。 https://github.com/zhouxiongking/article-pages/blo
雷锋网 AI 研习社按：最近一段时间以来，医学影像作为人工智能重要的应用领域，受到学界和越来越多 AI 公司的关注。Nature、Science、Cell 上频频刊登在医疗影像中应用 AI 的文章，谷歌、IBM、依图科技等公司也纷纷加入 AI+ 医疗的竞争……
在浏览一些图片网站的时候，经常会看到很多的漂亮的星空图，比如，下面的图片。其实这种星星图片的效果，也可以通过html+css样式和js的方式来实现。今天教大家如何实现星星图的效果。
圣诞前夕，opencv悄悄发布了3.4版本，和3并没有很大的区别，听说是优化了DNN，这个还没用过，正好换了电脑，新电脑上还没来得及配置opencv，昨天下午闲了，我是没想到一下子能编译成功的，因为之前用到sift的时候试了几次都不行，今天却是出奇的顺利，除了有一个小地方自己粗心填错路径之外，其他的都很顺利，因为没想到能配置成功，也就没有截图，我待会稍微重新截一次来写。
最近看项目视频的时候对里面使用 svg 的方式感到很好奇，于是去网上查了一下，发现 svg 竟然也有类似于 css 雪碧图一样的用法，也就是 svg-sprite（孤陋寡闻了），而且配合插件后能够以组件化的方式使用 svg，非常方便。这里记录下一些相关用法。
其实很简单，首先用html和css做出整体的框架，然后用js在中间按钮的onclick函数中设置定时器+随机改变某一盒子的背景颜色就可以了。 下面我们来讨论一下细节的方面：
各位同学们大家好，又到周日了。因为1月1号是新年放假，所以今天也可以算是2017年的第一个周日，不知各位都对2017年有什么安排，而2016年又有哪些收获。我只希望大家要把今年的计划要做的长一些。 长话短说哈，今天我们要学习的前端组件是，标签云。这个东西网上到处都是，相信大家都不止一次的看到过。就是一堆关键字，在一个固定大小的区域内，呈圆形分布，一般可以点击，有些还可以用鼠标拖动，拖动的时候圆形的标签云会有一个向着鼠标方向的缓动式的滚动。 首先说一下思路的问题，这个开发思路，就是从我一直在强调的“业务”来的
分子力(molecular force)，又称分子间作用力、范得瓦耳斯力，是指分子间的相互作用。当二分子相距较远时，主要表现为吸引力，这种力主要来源于一个分子被另一个分子随时间迅速变化的电偶极矩所极化而引起的相互作用；当二分子非常接近时，则排斥力成为主要的，这是由于各分子的外层电子云开始重叠而产生的排斥作用。 HT for Web 提供了弹力布局（也称为力导向布局）的功能，即根据节点之间存在互斥力，相互连接的节点间存在引力， 弹力布局运行一段时间后，整体拓扑网络结构会逐渐达到收敛稳定的平衡状态。这个功能很有
本游戏有五种技能粒子，分别是 "护盾"，"重力场"，"时间变慢"，"使敌人变小"，"增加生命"。Player粒子吃了技能粒子后就能表现各种特殊效果。 碰撞检测 游戏中Player粒子可能会撞击到Enemy粒子，也可能吃到Skill粒子。我们怎么来判断呢？画布中两个粒子的碰撞检测其实很简单，如果是圆形粒子，只需要判断两个粒子圆心的距离是否小于两个圆半径之和就行了。 //index.js function collision(enemy, player) { const disX = player.x
分子力(molecular force)，又称分子间作用力、范得瓦耳斯力，是指分子间的相互作用。当二分子相距较远时，主要表现为吸引力，这种力主要来源于一个分子被另一个分子随时间迅速变化的电偶极矩所极化
大家好，欢迎来到专栏《AutoML》。在这个专栏中，我们会讲述AutoML技术在深度学习中的应用。这一期讲述在数据增强中的应用，这也是AutoML技术最早期的应用之一。
别踩白板这个游戏相信大家都玩过，这个是基于HTML5打造的简单小游戏，在PC端和移动端都能够运行，适应多种平台，今天我们使用原生JS搭配JQuery构建这个小游戏--别踩白板。
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