TensorFlow是Google推出的开源机器学习框架,并针对浏览器、移动端、IOT设备及大型生产环境均提供了相应的扩展解决方案,TensorFlow.js就是JavaScript语言版本的扩展,在它的支持下,前端开发者就可以直接在浏览器环境中来实现深度学习的功能,尝试过配置环境的读者都知道这意味着什么。浏览器环境在构建交互型应用方面有着天然优势,而端侧机器学习不仅可以分担部分云端的计算压力,也具有更好的隐私性,同时还可以借助Node.js在服务端继续使用JavaScript进行开发,这对于前端开发者而言非常友好。除了提供统一风格的术语和API,TensorFlow的不同扩展版本之间还可以通过迁移学习来实现模型的复用(许多知名的深度学习模型都可以找到python版本的源代码),或者在预训练模型的基础上来定制自己的深度神经网络,为了能够让开发者尽快熟悉相关知识,TensorFlow官方网站还提供了一系列有关JavaScript版本的教程、使用指南以及开箱即用的预训练模型,它们都可以帮助你更好地了解深度学习的相关知识。对深度学习感兴趣的读者推荐阅读美国量子物理学家Michael Nielsen编写的《神经网络与深度学习》(英文原版名为《Neural Networks and Deep Learning》),它对于深度学习基本过程和原理的讲解非常清晰。
最近,一群工程师基于 tensorflow.js core 框架,开发出一款可以在浏览器上运行的人脸识别 API——face-api.js,不仅能同时还可以识别多张人脸,让更多非专业 AI 工程师,能够低成本使用人脸识别技术。
俄勒冈州立大学eMapR 实验室的Justin Braaten编写的文档、应用程序和 API ,由Robert Kennedy 博士指导
HTML 和 word 的互转功能一直是开发中的一个头疼需求。那么今天咱们就针对这个需求来看下,如何进行角色。
一、使用良好的结构 可扩展 HTML (XHTML) 具有许多优势,但是其缺点也很明显。XHTML 可能使您的页面更加符合标准,但是它大量使用标记(强制性的 和 标记),这意味着浏览器要下载更多代码。所以,事情都有两面性,尝试在您的网页中使用较少的 XHTML 代码,以减小页面大小。如果您确实不得不使用 XHTML,试着尽可能对它进行优化。
Django 是一个用于快速开发 Web 应用程序的高级 Python Web 框架。它鼓励快速开发和干净、实用的设计。
在Three.js中,一个可见的物体是由几何体和材料构成的。在这个教程中,我们将学习如何从头开始创建新的网格几何体,研究Three.js为处理几何对象和材质所提供的相关支持。
我可以很激动地说,我们终于有可能在浏览器中运行人脸识别程序了!在这篇文章中,我会给大家介绍一个基于 TensorFlow.js 核心的 JavaScript 模块,这个模块叫做 face-api.js。为了实现人脸检测、人脸识别以及人脸特征点检测的目的,该模块分别实现了三种类型的卷积神经网络。
Visual Blocks for ML是一个由Google开发的开源可视化编程框架。它使你能够在易于使用的无代码图形编辑器中创建ML管道。
处理过脑电数据的朋友肯定都听说过BCI2000,BCI2000是用于脑机接口(BCI)研究的通用软件系统。BCI2000包括软件工具,可以获取和处理数据,呈现刺激和反馈,并管理与机械臂等外部设备的交互。BCI2000是一个实时系统,可以将脑电图和其他信号与各种生物信号和输入设备(如鼠标或眼球追踪器)同步。它有几个模块来管理常用文件格式的数据导入和导出。BCI2000可以在大多数Windows系统上运行,源代码可以在大多数Windows机器上编译。
Collin Miller 首先介绍了 Edit Decision List(EDL),这是一种古老的用于描述视频编辑的文本格式。如图所示,这里有三条记录,每一条都描述了从源胶带到目标胶带的时间段,以及使用哪个源。EDL 做的就是将源中所需的时间段,映射到输出上。
数据可视化技术的基本思想是将数据库中每一个数据项作为单个图元元素表示,大量的数据集构成数据图像, 同时将数据的各个属性值以多维数据的形式表示,可以从不同的维度观察数据,从而对数据进行更深入的观察和分析。 图表库 C3 – 以 d3 为基础构建的可重用图表库 Chart.js – 带有 canvas 标签的图表 Chartist.js – 具有强大浏览器兼容能力的响应式图表 Dimple – 适用于业务分析的面向对象的 API Dygraphs – 适用于大型数据集的交互式线性图表库 Echarts – 针对
写这篇文章的目的是给现有web开发的同事提供一些新的开发方向,认识新的js开发领域!
对任何一个机器学习问题而言,数据处理都是很重要的一步。本文将采用 Tensorflow.js(0.11.1)的 MNIST 样例(https://github.com/tensorflow/tfjs-examples/blob/master/mnist/data.js),逐行运行数据处理的代码。
作者 | Vincent Mühle 编译 | 姗姗 出品 | 人工智能头条(公众号ID:AI_Thinker) 【导读】随着深度学习方法的应用,浏览器调用人脸识别技术已经得到了更广泛的应用与提升。在实际过程中也具有其特有的优势,通过集成与人脸检测与识别相关的API,通过更为简单的coding就可以实现。今天将为大家介绍一个用于人脸检测、人脸识别和人脸特征检测的 JavaScript API,通过在浏览器中利用 tensorflow.js 进行人脸检测和人脸识别。大家不仅可以更快速学习这个,对有人脸识别技术
翻译 | 付腾 整理 | 凡江 已训练模型示范,可以很好的识别 拉贾·谢耳朵(这还能认错?)雷纳德和霍华德 在这篇文章里我要向你们示范一下如何用 face-recognition.js 来完成
通读完上一篇博文中提及的教程,觉得应该搞个大作业巩固一下所学的知识,想起刚上映的漫威宇宙第三阶段收官之作《蜘蛛侠·英雄远征》,于是决定仿一个MARVEL的片头动画作为three.js的课后练习,使用的版本是R104版本。本节先来解决视频贴图的问题。
号外!号外!现在人们终于可以在浏览器中进行人脸识别了!本文将为大家介绍「face-api.js」,这是一个建立在「tensorflow.js」内核上的 javascript 模块,它实现了三种卷积神经网络(CNN)架构,用于完成人脸检测、识别和特征点检测任务。
随着人们对用户体验越来越重视,Web开发已经不满足于2D效果的实现,而把目标放到了更加炫酷的3D效果上。Three.js是用于实现web端3D效果的JS库,它的出现让3D应用开发更简单,本文将通过Three.js的介绍及示例带我们走进3D的奇妙世界。
来源:ScienceAI本文约1800字,建议阅读9分钟如何迫使深度度量学习模型首先学习好的特征? 如果使用不平衡的数据集训练机器学习模型,比如一个包含远多于肤色较浅的人的图像的数据集,则当模型部署在现实世界中时,该模型的预测存在严重风险。 但这只是问题的一部分。麻省理工学院的研究人员发现,在图像识别任务中流行的机器学习模型在对不平衡数据进行训练时实际上会编码偏差。即使使用最先进的公平性提升技术,甚至在使用平衡数据集重新训练模型时,模型中的这种偏差也无法在以后修复。 因此,研究人员想出了一种技术,将公平性
大数据文摘转载自数据派THU 如果使用不平衡的数据集训练机器学习模型,比如一个包含远多于肤色较浅的人的图像的数据集,则当模型部署在现实世界中时,该模型的预测存在严重风险。 但这只是问题的一部分。麻省理工学院的研究人员发现,在图像识别任务中流行的机器学习模型在对不平衡数据进行训练时实际上会编码偏差。即使使用最先进的公平性提升技术,甚至在使用平衡数据集重新训练模型时,模型中的这种偏差也无法在以后修复。 因此,研究人员想出了一种技术,将公平性直接引入模型的内部表示本身。这使模型即使在不公平数据上进行训练也能产生公
自 Three.js 2010 年成立以来, 一直是在 Web 上构建 3D 视觉效果的标准。 多年来,基于这个库构建了很多抽象库,它们整合了 Three.js 的特性,可以帮助开发者创建快速、令人惊叹和高性能的 Web 应用程序。
经常看技术博客的朋友,可能对Webpilot[1]并不陌生。这是个「能对网页内容提问的AIGC浏览器插件」。
与谷歌创意实验室合作,我很高兴地宣布发布TensorFlow.js版本的PoseNet,这是一种机器学习模型,允许在浏览器中进行实时人体姿势估计。您可以访问https://storage.googleapis.com/tfjs-models/demos/posenet/camera.html 尝试一下在线演示。
用浏览器打开这个网页,就可以开始耍了:https://poloclub.github.io/ganlab/
据说,当你在卢浮宫博物馆踱步游览的时候,你会感到油画中的蒙娜丽莎视线随你而动。这就是《蒙娜丽莎》这幅画的神奇之处。出于好玩,TensorFlow软件工程师Emily Xie最近开发了一个互动数字肖像,只需要浏览器和摄像头,你就能把会动的蒙娜丽莎带回家了!
HTML(HyperText Mark-up Language)是由HTML标签嵌套和组合的描述性文本,HTML标签可以描述文本(p,div等)、表格(table)、图片(image)、音频(audio)、视频(video)、链接(a)等种类繁多内容。HTML文件由头部(head)和主体(body)构成部分,头部用于制定标题及引用了那些js/CSS文件,主体用于描述具体呈现内容,如下例CH2Tags.html:
最常见的评价GAN的方法就是主观评价。主观评价需要花费大量人力物力,且存在以下问题:
选自arXiv 机器之心编译 参与:路雪、刘晓坤、蒋思源 近日,帝国理工学院、蒙特利尔大学等研究机构共同发表论文并梳理了生成对抗网络,该论文从最基本的 GAN 架构及其变体到训练过程和训练技巧全面概述了生成对抗网络的概念、问题和解决方案。机器之心简要介绍了该论文。 原 GAN(Goodfellow et al., 2014)的完整理论推导与 TensorFlow 实现请查看机器之心的 GitHub 项目与文章:GAN 完整理论推导与实现。下面,我们将为各位读者介绍该综述论文。 论文地址:https://ar
Vue CLI 是一个基于 Vue.js 进行快速开发的标准工具 可通过@vue/cli 搭建交互式的项目脚手架 CLI @vue/cli 快速创建 Vue 项目 需要全局安装的 npm 包 CLI 服务@vue/cli-service 开发环境依赖 局部安装在 @vue/cli 创建的项目中的 npm 包 packsge.json 文件中找到对应的 script 命令 通过 npm 调用这些 script 命令 配置服务器或打包 CLI插件 提供可选功能的 npm 包 对项目的管理 package.js
Web 全景在以前带宽有限的条件下常常用来作为街景和 360° 全景图片的查看。它可以给用户一种 self-immersive 的体验,通过简单的操作,自由的查看周围的物体。随着一些运营商推出大王卡等
Turbopack 是针对 JavaScript 和 TypeScript 优化的增量打包器,由 Vercel 的 Webpack 和 Next.js 的创建者用 Rust 编写。
JavaScript事件是由访问Web页面的用户引起的一系列操作,例如:用户点击。当用户执行某些操作的时候,再去执行一系列代码。 一.事件介绍 JavaScript有三种事件模型:内联模型、脚本模型和DOM2模型。 二.内联模型 这种模型是最传统接单的一种处理事件的方法。在内联模型中,事件处理函数是HTML标签的一个属性,用于处理指定事件。虽然内联在早期使用较多,但它是和HTML混写的,并没有与HTML分离。 //在HTML中把事件处理函数作为属性执行JS代码 <input type="button" va
该文章介绍如何使用Docker在Mac上构建和运行Node.js应用程序。首先,介绍了Docker的基本概念和优势,然后详细说明了在Mac上使用Docker的开发流程。包括拉取Docker镜像、运行容器、管理容器和容器路径等。最后,探讨了Docker在软件开发和部署中的重要性,以及Docker在Mac上的实际应用场景。
如在OC中使用AFNetworking一般,Swift我们用Alamofire来做网络库.而Moya在Alamofire的基础上又封装了一层:
几千年来,人类文化的一个非常重要的特征就是艺术。没有其他物种能够创造出与Leo da Vinci或Van Gogh的画作有些相似的东西。甚至很多人都难以创造出这种品质的艺术品。直到最近,随着神经风格迁移的引入,能够采用图像的风格,然后将其应用于另一个图像的内容。这使得计算机能够创建如上图所示的图像,这是斯坦福大学胡佛塔的图片,由梵高的Starry Night风格化。在本文中将讨论神经风格迁移,然后讨论快速风格迁移。
ubuntu selenium + chromedriver 网页截图需要 xvfb
新智元报道 来源:medium.mybridge.co 编辑:肖琴 【新智元导读】在6月的1400多篇机器学习相关的文章/项目中,Mybridge甄选了10篇最热文章(入选率0.7%)。主题包括:
说实话,以上的十四条,有些是我没看懂的,例如Expires Header和配置 ETags,先记录在这里,其实依照我对Web前端开发的理解,也总结出一些优化原则,也可能与上面的有些重复,但可能会更好理解一些
最近在B站上看到杨旭老师的 ASP.NET Core 3.x 入门视频(完结)的第三节的ASP.NET视频教程,里面提到到ASP.NET Core 中的捆绑和缩小静态资产,可以在微软官方文档 ASP.NET Core 中的捆绑和缩小静态资产,特此记录一下,感兴趣的可以直接查看官方文档。
Vue 被一个健康的插件和包的生态系统所加强,使开发变得可靠、快速和简单。由于Vue 是一个国际开发者社区所选择的框架,所以有一个不断增长的插件和包库,你可以在项目中使用。
来源:DeepHub IMBA本文约4000字,建议阅读10+分钟本文与你讨论一种新的半监督,多任务医学成像方法。 在本文中,我将讨论一种新的半监督,多任务医学成像方法,称为Multimix,Ayana Haque(ME),Abdullah-Al-Zubaer Imran,Adam Wang、Demetri Terzopoulos。该论文被ISBI 2021收录,并于4月的会议上发表。 MultiMix通过采用基于置信的增强策略和新型桥模块来执行联合半监督分类和分割,该模块还为多任务提供了可解释性。在完全监
生成对抗网络(Generative Adversarial Networks)是一种无监督深度学习模型,用来通过计算机生成数据,由Ian J. Goodfellow等人于2014年提出。模型通过框架中(至少)两个模块:生成模型(Generative Model)和判别模型(Discriminative Model)的互相博弈学习产生相当好的输出。生成对抗网络被认为是当前最具前景、最具活跃度的模型之一,目前主要应用于样本数据生成、图像生成、图像修复、图像转换、文本生成等方向。
最近开源了一个 Vue 组件,还不够完善,欢迎大家来一起完善它,也希望大家能给个 star 支持一下,谢谢各位了。
在本文中,我将讨论一种新的半监督,多任务医学成像方法,称为Multimix,Ayana Haque(ME),Abdullah-Al-Zubaer Imran,Adam Wang、Demetri Terzopoulos。该论文在被ISBI 2021收录,并于4月的会议上发表。
本文 gihtub 地址: https://github.com/hua1995116/Fly-Three.js
一、布局的理解误区 网络上流行管新型的布局方式叫“DIV+CSS”,其实是一个错误的理解,导致了很多人过度依赖与滥用DIV标签, HTML提供了我们一共七八十个标签,其中常用的有三十个左右,DIV不过是一个相对的空标签而已,在很多情况下,我们可以使用其他更合适且更简洁的标签可以替代它。 二、标签的差异 共性:都是一个容器,可以在其中放置内容 差异:分为行内和块级两个大类,且不同便签有相应含义上的预设,如:h-标题,p-段落,a-链接,等等 三、标签语义化的好处 a、让结构更简洁,让搜索引擎更友好 b
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