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
大数据文摘作品 编译：王一丁、于乐源、Aileen 本文作者Ryan Daul是Node.js的创始人，应该算是软件工程领域当之无愧的大犇了。他和我们分享了自己在谷歌大脑见习项目一年中的工作，成果，失败和思考。 去年，在通过对TensorFlow的研究得出一点点心得之后，我申请并入选了谷歌大脑举办的的首届见习项目（Google Brain Residency Program）。该项目共邀请了24名在机器学习领域有着不同背景的人士，受邀者将在为期一年的时间里和Google的科学家及工程师们在位于山景城的Goo
最近古柳的 「中国传统颜色可视化（一）」 视频在b站小火?了下，不知道大家有在首页看到过这个视频嘛？ 不过毕竟只是小火而非大火，想来不知道的人更多，因而古柳简单介绍下情况，与大家分享这次的意外之喜。
作者 | Ryan Dahl 去年，在我研究TensorFlow出了一番成果后，我开始申请Google Brain的首届见习项目（Google Brain Residency Program），最后居然成功了。受邀参加该项目的共有24人，每个人都有着不同的机器学习背景。 我们24个人，需要在Google位于山景城的深度学习研究实验室工作一年，每天跟Google的科学家和工程师们一起，共同来做TensorFlow的前沿研究。想想就把我给兴奋坏了。 如今，这个为期一年的项目已经结束了，确实收获满满。我也希望
本文是Nodejs之父Ryan Dahl在Google Brain做了一年深度学习后的心得体会，他在那里的目标是用机器学习将卓别林的老电影自动修改到4K画质。他的新项目成果几何？Nodejs之父的机器学习心得又是什么呢？ 鉴于Ryan Dahl在编程界的地位，小编觉得很有必要再给大家推送一次，更重要的是小编惦记那些错过本文的小伙伴儿~~ 作者 | Ryan Dahl 编译 | AI100 去年，在研究TensorFlow做出一番成果后，我开始申请Google Brain的首届见习项目，最后竟然成功了。受
注意力机制（Bahdanau et al., 2014）引入了输入单元的条件分布来为下游的模块形成一个权重语境向量。这在神经自然语言处理结构中几乎是普遍的存在。注意力权重通常（明确地或者隐式地）被认为能够提供关于模型「内部工作机理」的信息：对一个给定的输出，你可以检查到模型分配了较大注意力权重的输入。Li 等人（2016）总结了这一在自然语言处理中普遍持有的观点：「注意力机制为神经模型的工作方式提供了一种重要的解释方式」。事实上，注意力可以提供模型解释的说法在文献中是很常见的。
导语：大自然蕴含着各式各样的纹理，小到细胞菌落分布，大到宇宙星球表面。运用图形噪声，我们可以在3d场景中模拟它们，本文就带大家一起走进万能的图形噪声。
选自GitHub 作者：Robin Wieruch 机器之心编译 JavaScript 是一种流行的高级编程语言，它被世界上的绝大多数网站所使用，也被所有主流浏览器所支持。随着深度学习的火热，越来越多
颜色属性是circos中使用频率最高的属性，由colors这个block进行设置，默认的配置文件为etc/circos.conf。
画笔使用Windows.UI.Color类作为颜色属性，而不是System.Drawing.Color
上次 R 可视乎主要讲述了《Geospatial Health Data》[1]一书中关于空间地理数据可视化用 R 包制作地图的基础内容，参见 R可视乎｜空间地理数据可视化（1）。本篇将继续介绍空间地理数据可视化的 R 包和函数。
计算机视觉的特征提取算法研究至关重要。在一些算法中，一个高复杂度特征的提取可能能够解决问题（进行目标检测等目的），但这将以处理更多数据，需要更高的处理效果为代价。而颜色特征无需进行大量计算。只需将数字图像中的像素值进行相应转换，表现为数值即可。因此颜色特征以其低复杂度成为了一个较好的特征。
seaborn在matplotlib的基础上进行开发，当然也继承了matplotlib的颜色梯度设置, 同时也自定义了一系列独特的颜色梯度。在seaborn中，通过color_palette函数来设置颜色， 用法如下
heatmap将一系列的数值映射到一个颜色梯度中，是最常用的图表之一。在circos中，通过plot这个block进行设置。
论文标题：Continuous Color Transfer 论文链接：https://arxiv.org/abs/2008.13626
一个合适的渐变色可以让我们的热图更加的美观，在matplotlib中内置了许多的渐变色，如何挑选合适的渐变色就诚成为了一个问题，这么多的渐变色，其分布有没有什么规律，挑选的时候有没有什么技巧呢？
由于本教程涉及的所有修改对缩进格式等有严格要求，担心自己控制不好的可以直接下载静态资源。参照教程进行修改。
代码地址：https://github.com/ShichenLiu/SoftRas
在matplotlib中，默认存在一个颜色 的自动映射机制，当我们绘制多条直线时，会通过这个颜色映射机制来为每条直线赋予不同的颜色，代码如下
在这篇文章中，我将介绍如何从视频中查找并标记车道。被标记的车道会显示到视频上，并得到当前路面的曲率以及车辆在该车道内的位置。首先我们需要对图像进行相机失真校正，这里就不作详细介绍了。我们的关键任务是识别图片中属于车道的像素，为此我们使用了“颜色阈值”的概念。
视觉和声音是人类固有的感觉输入。我们的大脑是可以迅速进化我们的能力来处理视觉和听觉信号的，一些系统甚至在出生前就对刺激做出反应。另一方面，语言技能是学习得来的。他们需要几个月或几年的时间来掌握。许多人天生就具有视力和听力的天赋，但是我们所有人都必须有意训练我们的大脑去理解和使用语言。
在顶点、曲面细分和几何着色器执行它们的操作后，图元被裁剪并设置为光栅化，如前一章所述。管线的这一部分在其处理步骤中相对固定，即不可编程但有些可配置。遍历每个三角形以确定它覆盖哪些像素。光栅化器还可以粗略计算三角形覆盖每个像素的单元格区域（第5.4.2节）。与三角形部分或完全重叠的像素区域称为片元。
通过Numpy中的asarray函数将图片的灰度值以浮点型矩阵的形式存储起来，再用gradient函数得出图片灰度值的梯度
有趣的是，机器学习的情况是相反的。我们已经在文本分析应用方面取得了比图像或音频更多的进展。以搜索问题为例。人们在信息检索和文本检索方面已经取得了相当多年的成功，而图像和音频搜索仍在不断完善。在过去五年中，深度学习模式的突破最终预示着期待已久的图像和语音分析的革命。
图像在将实际的景物转换为图像数据时， 通常是将传感器分别接收红、 绿、 蓝三个分量的信息， 然后将红、 绿、 蓝三个分量的信息合成彩色图像。 该方案需要三块滤镜， 这样价格昂贵，且不好制造， 因为三块滤镜都必须保证每一个像素点都对齐。
产品设计了一个人机校验组件，大致长这个样子。背景会每次随机取不同图片，开始的时候，箭头设置为蓝色。在背景为蓝色的时候，用户就分辨箭头就有些困难了。怎么解决这个问题呢？
stylecloud 是一个 Python 包，它基于流行的 word_cloud 包，并添加了一些有用的功能，从而创建出独特的词云。stylecloud 具备以下特点：
作者：陈仲铭 海格通讯 | 高级算法工程师 量子位 已获授权编辑发布 转载请联系原作者 为什么我的CNN网络模型训练出来的东西总是过度拟合？已经改了很多次参数都不行，到底是样本有问题还是网络模型定义有
我们在一个具有挑战性的大规模真实全景图像数据集上研究交通标志检测。核心处理是基于HOG (Histogram of Oriented Gradients)算法，该算法通过在特征向量中加入颜色信息进行扩展。颜色空间的选择对性能有很大的影响，其中我们发现CIELab和YCbCr颜色空间给出了最好的结果。颜色的使用显著提高了检测性能。我们比较了特定算法和HOG算法的性能，并表明HOG在大多数情况下比特定算法的性能高出数十个百分点。此外，我们提出了一种新的迭代支持向量机训练范式来处理背景外观的大变化。这减少了内存消耗，提高了后台信息的利用率。
为什么我的CNN网络模型训练出来的东西总是过度拟合？已经改了很多次参数都不行，到底是样本有问题还是网络模型定义有问题？问题在哪来？ CNN网络模型中的每一层学习的是些什么特征？为什么有的人说第一层卷积核提取的边缘信息特征？有的人却说第一层卷积核提取的是颜色特征？到底是两者都有还是什么回事？ CNN网络可不可以减掉几层然后保持相同的精度和损失率呢？减掉几层可以减少网络参数，本来我的GPU显存不是很大，太大的网络塞不下，不想重新买GPU只能减层，有没有大神可以教教我怎么操作啊？ 很多时候我们会遇到上面的问题，然
自动驾驶汽车需要感知不同颜色和不同光照条件下的车道线，才能准确检测车道。除了速度和汽车动力学之外，它还应该知道车道曲率，以确定保持在车道上所需的转向角。
合适的特征应该是具体且可量化的。美观程度是一种过于模糊的概念，不能作为实用特征。美观程度可能是某些具体特征（例如样式和颜色）的综合表现。样式和颜色都比美观程度更适合用作特征。
用多少个bit来表示一个像素点的颜色值，被称为色深，即bpp（bits per pixel）。一个像素点所对应的字节数越多，其色彩深度越深，表现力就越细腻。
AI科技评论按：本文作者陈仲铭，AI科技评论获其授权发布。 为什么我的CNN网络模型训练出来的东西总是过度拟合？已经改了很多次参数都不行，到底是样本有问题还是网络模型定义有问题？问题在哪来？ CNN网络模型中的每一层学习的是些什么特征？为什么有的人说第一层卷积核提取的是边缘信息特征，有的人却说第一层卷积核提取的是颜色特征？到底是两者都有还是什么回事？ CNN网络可不可以减掉几层然后保持相同的精度和损失率呢？减掉几层可以减少网络参数，本来我的GPU显存不是很大，太大的网络塞不下，不想重新买GPU只能减层，有没
本文主要介绍了Adobe Lightroom软件正确使用的方法。首先，本文提出了关于黑白照片处理的几个技巧；其次，根据实际案例说明了如何对RAW格式照片进行处理与优化；最后，通过对一组照片的处理过程进行展示，阐述了调整各种参数时需要注重平衡和细节的问题。
HOG（Histogram of Oriented Gradients）HOG特征在对象检测与模式匹配中是一种常见的特征提取技术（深度学习之前），是基于本地像素块进行特征直方图提取的一种算法，对像局部的变形与光照影响有很好的稳定性，最初是用HOG特征来识别人像，通过HOG特征提取+SVM训练，可以得到很好的效果，OpenCV已经有相应的接口。
关于颜色梯度渐变视图的创建，CoreGraphics框架中提供了两个类型CGShadingRef与CGGradientRef。CoreGraphics框架在绘制梯度渐变时，有两种绘制方式，分别为轴向绘制与径向绘制。轴向绘制是指确定两个点，起点与终点连接的直线作为梯度渐变的轴，垂直于此轴的线共享相同的颜色，由起点向终点进行颜色渐变。径向渐变是指由两个圆连接成圆台，在同一圆周上的所有点共享相同的颜色，由起始圆向终点圆进行颜色渐变。
很多机器学习的模型都是在图片上操作，但是忽略了图像其实是3D物体的投影，这个过程叫做渲染。能够使模型理解图片信息可能是生成的关键，但是由于光栅化涉及离散任务操作，渲染过程不是可微的，因此不适用与基于梯度的学习方法。这篇文章提出了DIR-B这个框架，允许图片中的所有像素点的梯度进行分析计算。方法的关键在于把前景光栅化当做局部属性的加权插值，背景光栅化作为基于距离的全局几何的聚合。通过不同的光照模型，这个方法能够对顶点位置、颜色、光照方向等达到很好的优化。此项目有两个主要特点：单图像3D物体预测和3D纹理图像生成，这些都是基于2D监督进行训练的。
机器之心专栏 作者：邹征夏、石天阳、袁燚 一种新的神经风格画笔能够生成矢量形式的绘画作品，在统一框架下支持油画、马克笔、水彩画等多种笔触，并可进一步风格化。 在 CVPR 2021 的一篇论文中，来自网易伏羲和密歇根大学的研究者提出了一种图像到绘画的转换方法，可以生成生动逼真且风格可控的画作。目前该方法的实现代码已开源。 论文地址：https://arxiv.org/abs/2011.08114 Github 地址：https://github.com/jiupinjia/stylized-neural-
在【模式识别】SVM实现人脸表情分类一文中，我曾使用Hog特征+SVM的方式实现表情分类，但对于Hog特征的原理并未做深入整理。此篇将结合scikit-image来简单分析Hog特征的原理和维度关系。因为没看过原论文，因此自己的理解可能会有偏差，如有错误，欢迎评论区指正。
所有人在开车时都要注意识别车道，确保车辆行驶时在车道的限制范围内，保证交通顺畅，并尽量减少与附近车道上其他车辆相撞的几率。对于自动驾驶车辆来说，这是一个关键任务。事实证明，使用计算机视觉技术可以识别道路上的车道标记。我们将介绍如何使用各种技术来识别和绘制车道的内部，计算车道的曲率，甚至估计车辆相对于车道中心的位置。 为了检测和绘制一个多边形（采用汽车当前所在车道的形状），我们构建了一个管道，由以下步骤组成： 一组棋盘图像的摄像机标定矩阵和畸变系数的计算 图像失真去除； 在车道线路上应用颜色和梯度阈值； 通过
在GAN的相关研究如火如荼甚至可以说是泛滥的今天，一篇新鲜出炉的arXiv论文Wassertein GAN 却在 Reddit 的 Machine Learning 频道火了，连Goodfellow都在帖子里和大家热烈讨论，这篇论文究竟有什么了不得的地方呢？
CSS渐变类型的一种特殊类型 表示，由两种或多种颜色之间的渐进过渡组成。您可以选择三种类型的渐变：线性 (由 linear-gradient 函数创建)，径向(由 radial-gradient() 函数创建) 和圆锥 (由 conic-gradient (en-US) 函数创建)。您还可以使用 repeating-linear-gradient 和 repeating-radial-gradient 函数创建重复渐变。
数学式子： ，其中 是输入向量， 是输出向量， 是偏移向量， 是权重矩阵， 是激活函数。每一层仅仅是把输入 经过如此简单的操作得到 。
论文地址：http://jiaya.me/papers/photoenhance_cvpr19.pdf
NAACL 2019《Attention is Not Explanation》
上次和大家分享了简单的ideogram.conf和ticks.conf配置文件的绘图，再进行下简单的回顾，主要是circos.conf文件，具体如下图：
AI科技评论按：本文原作者 YJango，本文原载于其知乎专栏——超智能体。AI科技评论已获得原作者授权。 介绍 为了研究神经网络，我们必须要对什么网络是什么有一个更直观的认识。 一、基本变换：层 神
自2014年Bahdanau将Attention作为软对齐引入神经机器翻译以来，大量的自然语言处理工作都将其作为模型中一个提升性能的重要模块，大量的实验表明Attention机制是计算高效且效果显著的。随之而来的便是对其进行可解释性的探讨研究，一方面，人们希望能更好地了解其内在的机理来优化模型，另一方面，也有学者对其提出质疑。在此，作为SCIR实验室的准博士生，我基于自己对Attention机制的理解，写了这篇相关论文的心得笔记，希望能对各位读者有所启发，由于个人水平的限制，文中出现的谬误欢迎大家指正。
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