摘要总结：本文介绍了《vue2.x-仿懂球帝SPA-爆炸足球》应用程序，该应用程序使用vue2.x作为前端框架，以及vue-router2、axios、better-scroll、vue-lazyload和stylus等技术。后端通过webpack设置HTTP代理的方式请求懂球帝官网api获取数据。项目截图包括五个页面：首页、列表页、详情页、登录页、个人中心页。安装与运行步骤包括：克隆仓库、安装依赖、运行开发服务器、打包项目、运行打包后的代码。欢迎各位童鞋star，有任何问题可以在这里提issue，谢谢你的支持。
之前在作业区我出过一道题“用JS做一个抛物线下落的球”。这个题就是一个需求，内容是让你做一个抛物线下落的球。 我们把这个需求拆分一下，会发现它里面有以下几个内容： （1），一个球； （2），下落； （3），抛物线； 这样写出123点之后，就已经在事实上把这个需求给拆分成了三小部分。 首先，实现一个球，怎么做呢？可以是一个DIV,然后是CSS3的圆角100%，这样就是一个圆球了。 第二步下落呢？ 那就是这个球要移动，其实就是修改它的XY坐标。这样一步一步的想下去，要修改一个DIV的坐标，首先要把它变成绝对定位
就算是比自己重120多倍的物件，它也并不畏惧，并登上了机器人顶会ICRA 2019。
这就是最近一项名为PhysHOI的新研究，能够让物理模拟的人形机器人通过观看人与物体交互（HOI）的演示，学习并模仿这些动作和技巧。
如果你看过电影《点球成金》，一定会对其中主角用数学方法改造球队印象深刻。如果足球未来也发展成高度数据化，甚至用AI代替人类执教，会不会少了一份激情？
选自arXiv 作者：Kiana Ehsani 等 机器之心编译 参与：Pedro、路 近日，来自华盛顿大学和艾伦人工智能研究所的研究者在 arXiv 上发布论文，介绍了其处理计算机视觉任务的新方法：利用视觉数据直接建模视觉智能体。研究者对狗的相关动作进行建模，在多种度量方式下，对于给定视觉输入，其模型能成功地在各种环境下建模智能体。此外，该模型学得的表征能编码不同的信息，还可以泛化至其他的领域。目前，该论文已被 CVPR 2018 接收。 1. 引言 计算机视觉研究通常集中在一些特定的任务上，包括图像分类
比如拉开弓弦或将球轻轻拍打乒乓球拍，VR很难仅用视觉效果去给人一种真实的感受。如今消费者VR硬件提供的触觉反馈，都不太好。
动画中的弹性运动 从视觉效果上接近 物理经典力学中的单摆运动或弹簧(胡克定律F=Kx)振动 先看下面的模拟演示： 规律： 小球先从出发点(初始为最左侧)向目标点(中心点)加速狂奔，奔的过程中速度越来越大，但加速度越来越小，等经过目标点时，发现速度太大刹不住车(此时速度达到最大值，但加速度减为0)，奔过头了！于是加速度发生逆转，从0开始变为负值，从而导致速度越来越小，等速度减到0时，也奔到了最右侧(此时负加速度也达到最大值)，然后在负加速度的影响下，开始掉头又狂奔....这样不断下去，直接摩擦力让它筋疲力尽，
AI 科技评论按：2018 全球人工智能与机器人峰会（CCF-GAIR）在深圳召开，峰会由中国计算机学会（CCF）主办，雷锋网、香港中文大学（深圳）承办，得到了宝安区政府的大力指导，是国内人工智能和机器人学术界、工业界及投资界三大领域的顶级交流盛会，旨在打造国内人工智能领域最具实力的跨界交流合作平台。
于老师：我们点击某软件“加速球”后，显示（如下图）：“已腾出19MB内存，关掉6个无用程序”。
在本文中，我们将深入探讨如何使用Unity3D和TensorFlow来教AI执行简单的游戏任务：投篮。完整的源代码可以在文末访问Github链接。
笔者曲健，1024生人，天选程序员，浆糊人送外号“大爷Dà Yé”，目前在奥琪科技担任首席架构师一职。
一般大家的计算机内存有8G、16G等，这部分内存我们称之为物理内存。但其实程序对内存的需求却远大于这些数值，那么怎么办呢？系统就使用了名为“虚拟内存”的技术， 同时系统还会划出一部分磁盘空间当作“内存”去使用，满足了程序对内存的需求。
选自BAIR Blog 作者：Xue Bin (Jason) Peng 机器之心编译 运动控制问题已经成为强化学习的标准基准，深度强化学习方法被证明适用于包括操纵和移动的多种任务。但是，使用深度强化学习训练的智能体通常行为不太自然，会出现抖动、步伐不对称、四肢动作过多等现象。而最近 BAIR 实验室将模仿真实动作片段与强化学习结合，令智能体能从参考动作片段中学习流畅和高难度的动作。 我们从计算机绘图中得到了大量灵感，基于物理的对自然动作的模拟数十年来已经成为广泛研究的主题。对动作质量的关注通常受电影、视觉效
通过手机陀螺仪，调整手机，让球从上一层的间隔中落到下一层，楼层会不断上涨，如果球碰到上方或者下方的火焰，游戏结束。
模仿学习（imitation learning，IL）又叫做示范学习（learning from demonstration），学徒学习（apprenticeship learning），观察学习（learning by watching）。
这是有关控制角色移动的教程系列的第11部分，也是最后一部分。它把我们毫无特色的球变成了滚动的球。
演唱会结束了，观众满意的散场了。而近三个小时的劲歌热舞，令迈克精疲力竭。道具和化妆师布什，一边忙着帮迈克卸妆，一边为迈克抹去脸上的汗珠，汗水浸透了他白色的背心。化妆间另一侧的电视中传出嘈杂的体育新闻，“皮蓬又把球传回给了乔丹。天哪，乔丹没能接住球，球直接砸在了罗德曼的头顶上，飞向了篮筐。哦，进了，球直接落入了篮网。两分有效，皮蓬助攻一次……”
EL-GAN: Embedding Loss Driven Generative Adversarial Networks for Lane Detection TuSimple lane detec
Python功能十分强大，从科学计算到人工智能，当然Python还可以编写游戏代码喔，虽然不是主流，但是是否应该了解一下呢？茶余饭后，编写一个很有趣的小游戏，编程半小时，能玩一整天，不断的调整游戏参数，你会发现越来越有趣，正如你敲下几行代码，程序就按照你规定的法则运动起来，这样抽象控制具体的现象会让你爱上游戏编程。下面让我分享一下我编写的十分简单的打乒乓球小游戏。
11月28号上午十点，众人期待的Exhibition Hall向参观者开放了。众多厂家&研究机构带来了他们的最新技术和丰富的案例。有知名游戏引擎厂商unity、虚幻引擎的开发商epicgames，众多cg特效公司。除了各大展台你可以感受到他们带来丰富内容外。今年，SIGGRAPH Asia的参观者可以体验在虚拟现实应用程序如何进行审查和编辑，通过体验Fulldome Pro的8米360度球幕（Full Dome）装置作为VR 日常剧场，亲身体验最新的VR剪辑技术。 今天的VR Showcase会给观众带
模仿学习（imitation learning，IL） 讨论的问题是，假设我们连奖励都没有，要怎么进行更新以及让智能体与环境交互呢？模仿学习又被称为示范学习（learning from demonstration），学徒学习（apprenticeship learning），观察学习（learning by watching）。在模仿学习中，有一些专家的示范，智能体也可以与环境交互，但它无法从环境里得到任何的奖励，它只能通过专家的示范来学习什么是好的，什么是不好的。其实，在多数情况下，我们都无法从环境里得到非常明确的奖励。例如，如果是棋类游戏或者是电玩，我们将会有非常明确的奖励。但是多数的情况都是没有奖励的，以聊天机器人为例，机器人与人聊天，聊得怎样算是好，聊得怎样算是不好，我们是无法给出明确的奖励的。
有趣的是，该研究还尝试让一只机器狗踢球，另一只当守门员，两只机器狗自己也能玩挺好：
大数据文摘作品，转载要求见文末 原作者 | Adam Geitgey 编译 | 吴双，大力，笪洁琼，Aileen 知己知彼，无论你是想成为黑客（最好不要！）或防范未来黑客的入侵，都有必要来了解一下如何骗过由海量数据训练出来的深度学习模型。 只要有程序员还在编程，黑客们就会不遗余力地找寻利用这些程序的方法。恶意黑客更是会利用程序中最为微小的漏洞来侵入系统，窃取数据，对系统造成严重破坏。 但由深度学习算法驱动的系统应该是能够避免人为干扰的，对吧？ 一个黑客怎么能够突破被TB（兆兆字节）级数据训练的神经网络呢？
将一组机械手戴在手上，发送指令之后，另一组机械手便会模仿人手做动作，夹乒乓球、纸巾等都不在话下。这是佛山一中退休物理老师谢云昉最钟爱的一个作品。退休8年来，他迷上了制作机器人，从网上看到相关视频后，便
在下是一个码农，也号称是一个老湿，平生阅码农无数(吹牛的 ^-^)。经由大量的案例，我能够理解了为什么很多码农学了很多年Linux，还是感觉没有掌握要领，仍然内心崩溃，最终对Linux吐血而亡，正所谓：人世间最大的痛苦，莫过于，码农落花有意，而Linux流水无情.......
大数据文摘作品，转载要求见文末 作者 | Mike Lewis， Denis Yarats，Yann N. Dauphin， Devi Parikh，Dhruv Batra 编译 | Aileen，Huo Jing 你跟女票说：“今晚的球赛特别重要，但是为了陪你我勉强放弃不看！”实际上今晚比赛的球队你根本不感兴趣，这样做只是让女票同意你明天和哥们喝酒的谈判“小伎俩”。 这个“使诈”的技能是不是很熟悉？而这次，学会这个技能的是Facebook的讨价还价机器人，而且，这还是人家AI自己独立学会的技能。
版权声明：本文为博主原创文章，遵循 CC 4.0 BY-SA 版权协议，转载请附上原文出处链接和本声明。
陈桦 编译整理 量子位 出品 | 公众号 QbitAI 从每天醒来的那一刻起，我们的生活就开始了一系列协商。 这样的场景包括讨论看什么电视，说服孩子们吃蔬菜，以及通过讨价还价获得更好的价格。这些都有共同之处，即需要复杂的沟通和推理能力。而对计算机来说，这些能力并不是天生的。 到目前为止，对聊天机器人的开发意味着系统可以进行简短的对话，完成简单的任务，例如预订餐厅。然而，开发能够与人类进行有意义对话的机器仍然充满挑战，因为这需要机器人有能力将会话理解与关于世界的知识结合起来，随后生成新的句子，协助它实现目标。
说起人工智能，大家想到的都是各种科幻电影、漫画中各种像人一样有自我意识、能思考复杂问题的机器人。它们除了没有血肉之躯，不容易感情用事，记忆力和计算能力特别出色之外，简直跟我们人类没有什么区别。
人形机器人总是硬邦邦的，无论做任何动作都透露着经过计算的机械运动的笨拙感，而东京大学在科学机器人（Science Robotics）活动上展示的Kengoro和Kenshire机器人却能给人完全不一样的感觉。 📷 这款完全模仿人类的身体比例制造的人形机器人，不仅有能模仿人类骨骼的金属结构，还有模仿人类肌肉收缩的软体结构，所以它的动作看上去并没有那样硬邦邦而是酷似人类运动时的柔韧。 📷 这款机器人的研究人员说，Kengoro和Kenshire一个基于人体系统的人形机器人，它被设计成完全模仿人类的身体比例、骨骼
最近，我将自己在 Cocos Store 上的一个 2D 项目《球球要回家》从 Creator 2.2.2 升级到 Creator 3.6.2，编程语言也从 JavaScript 全面升级至 TypeScript 并适配微信小游戏，目前在微信审核中！
大家好，我是来自英特尔开源技术中心的李忠，致力于对FFmpeg硬件加速的研究开发。今天我将与来自英特尔Data Center Group的张华老师一起，与大家分享我们对基于FFmpeg的运动视频分析解决方案的技术实践与探索。
2022年11月18日，英国东安格利亚大学计算科学学院的研究人员在Journal of Chemical Information and Modeling上发表论文“Interactive Flexible-Receptor Molecular Docking in Virtual Reality Using DockIT”。
唐旭、问耕 发自 凹非寺 量子位·QbitAI 报道 一场有着多重意义的比赛昨晚结束，国足坐镇长沙击败韩国队。 “天亮了”，赛后李毅大帝在朋友圈和微博上说。而朋友圈和微博也被国足刷爆。 赛后里皮说：“
github地址：https://github.com/hua1995116/Fly-Three.js
天空的实现有多种方式，最常见的是一个包围全部的天空球，通常是UV球，也叫经纬球，其UV很方便映射到一张天空图片，比如：
关注并星标 从此不迷路 计算机视觉研究院 公众号ID｜ComputerVisionGzq 学习群｜扫码在主页获取加入方式 计算机视觉研究院专栏 作者：Edison_G 计算机视觉（Computer Vision），通常简称CV，是一个通过技术帮助计算机“看到”并“看懂”图像的研究领域，例如使计算机理解照片或视频的内容。 1 前言 计算机视觉（Computer Vision），通常简称CV，是一个通过技术帮助计算机“看到”并“看懂”图像的研究领域，例如使计算机理解照片或视频的内容。 这篇文章将对计算
在上个月发布的一个 YouTube 视频中，一位名叫 Shane Wighton 的小哥展示了一款特殊的篮板。与普通的平面篮板不同，这个篮板是曲面的，每个位置的弧度都经过了周密计算。整个过程利用了蒙特卡罗法和最小二乘法，极大地提高了进球率，视频的播放量也超过了 400 万。
你可能会想，我们使用基于block的UIView动画时并不需要处理这些，完全正确。UIView上基于block的动画方法是一个创建简单动画的更方便的方式，因为它们会自动保留最终值而无需去设置。当然了，你会被默认的过渡动作或者iOS 7提供的简单的弹簧动作所限制。如果你想要完整控制你的动画并想要细致地调整你的弹簧属性，你就需要奔向真实的CAAnimation对象，JNWSpringAnimation就是其中之一。
上一章我们讲了简单的动画是如何绘制的，如果没有看上一章的童鞋，请点这里，本章的内容也是接着上一章的内容，代码也只修改其中部分。
「机械姬」中，艾娃利用人类的同情心，以欺骗的方式诱导人类获得自由，最终杀了自己的「造物主」Nathan。
从前你总说 在VR中玩游戏太寂寞 面对的都是冷冰冰的机器人对手 没有人情味儿 而现在， 时不时邀上三五好友 高喊“VR中见”的人 也是你！ 狗子你变了！ 路转粉 其实无需太多理由 一款游戏《Rec R
东京奥运会男篮小组赛美国和法国的比赛间隙，一个身穿95号球衣，长相怪异的家伙进行了投篮表演：
在开始桌球小游戏之前，我们需要对creator有一定了解以及熟悉，对js语法有一定的了解。在开始同样还是希望大家能够仔细的阅读一遍官方文档，以便理解。
作者｜vorshen 原文｜http://www.alloyteam.com/2017/05/webgl-performance-optimizations-first-taste/ 上次文章介绍了如何用webgl快速创建一个自己的小世界，在我们入门webgl之后，并且可以用原生webgl写demo越来越复杂之后，大家可能会纠结一点：就是我使用webgl的姿势对不对。因为webgl可以操控shader加上超底层API，带来了一个现象就是同样一个东西，可以有多种的实现方式，而此时我们该如何选择呢？这篇文章将稍
让我们看看类似弹簧动作的物体。红色的圆仿佛附有非常有弹性的弹簧一般在移动。绿色的圆带着稍微平滑一些的弹性移动。蓝色的不带有弹性，但会在接近终点值时以指数级衰退速度的动画变得非常的缓慢。
游戏中的人工智能机器人通常是通过手动编码来构建一系列游戏智能的规则。在很大程度上，这种方法在使机器人模仿人类行为方面做得更好。然而，对于大多数游戏来说，究竟是机器人打游戏还是真正的人在打游戏还是很容易
人工智能的发展已经历60余年，自1956年至今人工智能发展共经历了三个发展阶段。在技术阶段上，AI发展的技术阶段可分为运算智能阶段、感知智能阶段和认知智能阶段三个层次。当前，人工智能的发展正处于第三次发展浪潮之中，处于认知智能时代的初级阶段。
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云
云服务器
ICP备案
对象存储
实时音视频
即时通信 IM
