本系列课程是针对无基础的,争取用简单明了的语言来讲解,学习前需要具备基本的电脑操作能力,准备一个已安装python环境的电脑。如果觉得好可以分享转发,有问题的地方也欢迎指出,在此先行谢过。
这段代码使用 Python Turtle 库绘制一棵随机生成的树,并在最上层绘制一个 1024 程序员节快乐的文字。
在编程世界中,美丽的图形和艺术创作并非遥不可及。Python,这个强大而灵活的编程语言,不仅仅局限于数据分析和算法实现,它还能成为你探索创造力的画布。本文将带你进入一个富有趣味性和创意的领域,通过Python编程语言,我们将学习如何绘制出四种截然不同风格的树,从而让编程和艺术的边界变得更加模糊。
5月20日,一个平平常常的日子,但是不知道什么时候开始,大家赋予了它某种含义,于是各类表白神器出现了!比如用python画个玫瑰花
走出城市才知道我们所居住的城市的也是如此的美丽,该怎么绘制水墨画效果的城市呢?今天,我们就来画一画城市插画,从中学习一下城市中的建筑物与远处的山峰、天空、白云的画法,学会用色块与线条来勾勒出城市的各种美好感觉,下面我们就来看看详细的教程。
在植物学和农业科学领域,理解影响植物生长和花朵产生的因素对于提高生产效率和优化栽培方法具有重要意义。因此,对于一个包含多个变量的数据集进行全面的分析和可视化是非常有帮助的。
前一篇文章详细讲解了循环神经网络RNN和长短期记忆网络LSTM的原理知识,并采用TensorFlow实现手写数字识别的RNN分类案例。本文将分享如何评价神经网络,绘制训练过程中的loss曲线,并结合图像分类案例讲解精确率、召回率和F值的计算过程。本文可以指导您撰写简单的深度学习论文,希望对您有所帮助。
我们都知道,如果想给某个类新增功能,但又要避免在原类上修改代码,最常用的方式就是新增一个类来继承目标类,但是如果增加多的话,会使类的数量爆炸式增长,为管理带来巨大的麻烦,装饰器模式就比较好地解决了这一点。
Painter绘图很常用,想要使用这个软件快速的绘制花朵,该怎么绘制呢?下面我们就来看看详细的教程。
引入 一个机器可以根据照片来辨别鲜花的品种吗?在机器学习角度,这其实是一个分类问题,即机器根据不同品种鲜花的数据进行学习,使其可以对未标记的测试图片数据进行分类。这一小节,我们还是从scikit-learn出发,理解基本的分类原则,多动手实践。 Iris数据集 Iris flower数据集是1936年由Sir Ronald Fisher引入的经典多维数据集,可以作为判别分析(discriminant analysis)的样本。该数据集包含Iris花的三个品种(Iris setosa, Iris virgin
小明问大师,大师我已经开始学习c语言编程了为什么感觉我只会用他做数学题,而不能写自己想写的游戏呢? 大师看着地上的教学文章不说话; 小明说大师你是让我静心学习之后就一定可以感受到c语言的伟大是么? 大
这场比赛是由Airwallex 空中云汇举办的,没记错这是一家总部在澳洲的公司,国内的分部在上海。
场景效果和文字的要求几乎分毫不差——「平静如玻璃的湖面,倒映出无云的天空,周围的山和水鸟的倒影呈现在湖中。」
通过使用与versicolor和virginica物种相对应的度量来定义二元分类问题。
地形(Terrain)默认有三个组件,分别是Transform组件、Terrain组件和Terrain Collider组件。
另一种常用的绘图类型是简单的散点图,是折线图的近亲。这里的点并不由线连接,而是单独表示的点,圆或其他形状。我们首先为绘图配置笔记本,并导入我们将使用的函数:
该文是一篇关于游戏开发中的人工智能技术的文章,介绍了遗传算法、人工神经网络、遗传编程等技术在游戏开发中的应用,并举例说明了这些技术在游戏开发中的具体实现。
我现在C语言入门,基本靠自学,就看网上的那种教程,但是我怎么觉得它就是只能做下数学题,我觉得它并不能编辑出一个啥子游戏或者软件出来噢……初学者,见谅。 马里奥碰到花朵就变身。 什么是马里奥?一个装着
承接上一篇有关如何处理数据的文章,这一篇,我们来一次实战,让大家感受一下这个过程。
你有 n 枚花的种子。每枚种子必须先种下,才能开始生长、开花。播种需要时间,种子的生长也是如此。给你两个下标从 0 开始的整数数组 plantTime 和 growTime ,每个数组的长度都是 n :
云栖君导读:深度学习算法与计算机硬件性能的发展,使研究人员和企业在图像识别、语音识别、推荐引擎和机器翻译等领域取得了巨大的进步。六年前,视觉模式识别领域取得了第一个超凡的成果。两年前,Google大脑团队开发了TensorFlow,并将深度学习巧妙的应用于各个领域。现在,TensorFlow则超越了很多用于深度学习的复杂工具。 利用TensorFlow,你可以获得具有强大能力的复杂功能,其强大的基石来自于TensorFlow的易用性。 在这个由两部分组成的系列中,我将讲述如何快速的创建一个应用于图像识别的卷
最近在深度学习算法和硬件性能方面的最新进展使研究人员和公司在图像识别,语音识别,推荐引擎和机器翻译等领域取得了巨大的进步。六年前,首次机器在视觉模式识别方面的表现首次超过人类。两年前,Google Brain团队发布了TensorFlow,让深度学习可以应用于大众。TensorFlow超越了许多用于深度学习的复杂工具。 有了TensorFlow,你可以访问具有强大功能的复杂特征。它之所以如此强大,是因为TensorFlow的易用性非常好。 本文由两部分组成,我将介绍如何快速创建用于实际图像识别的卷积神经网络
当您不再满足于简单的形状和路径时,SwiftUI的两个有用功能会合在一起,以极少的工作量创建出漂亮的效果。第一个是CGAffineTransform,它描述了如何旋转,缩放或剪切路径或视图。第二个是奇偶填充(even-odd fills),它使我们可以控制应如何渲染重叠的形状。
【磐创AI导读】:本系列文章介绍了与tensorflow的相关知识,包括其介绍、安装及使用等。本篇文章将接着上篇文章继续介绍它的安装及部分使用。查看上篇:文末福利|一文上手TensorFlow2.0(一)。想要获取更多的机器学习、深度学习资源,欢迎大家点击上方蓝字关注我们的公众号:磐创AI。
作者:Sidath Asiri 翻译:Nicola 校对:卢苗苗 原文标题:MeetArticial Neural Networks 本文通过使用浅显易懂的语言和介绍youtube上的实验方式带读者
Learn how to classify images with TensorFlow 使用TensorFlow创建一个简单而强大的图像分类神经网络模型 by Adam Monsen ▌引言 由于深度学习算法和硬件性能的快速发展,研究人员和各大公司在图像识别,语音识别,推荐引擎和机器翻译等领域取得了长足的进步。六年前,在计算机视觉领域首先出现重大突破,这其中以CNN模型在ImageNet数据集上的成功为代表。两年前,Google Brain团队开源TensorFlow,使得我们可以灵巧快速地开发自己的
图片看腻了,来一点动画吧。 很酷的花朵GIF动画,想了解一下如何利用Python实现吗?
送你一朵小红花,愿你勇敢的面对生活中的苦难,不要放弃爱与希望,蓝天白云,定会如期而至。
Learn how to classify images with TensorFlow 使用TensorFlow创建一个简单而强大的图像分类神经网络模型 by Adam Monsen ▌引言 ---- 由于深度学习算法和硬件性能的快速发展,研究人员和各大公司在图像识别,语音识别,推荐引擎和机器翻译等领域取得了长足的进步。六年前,在计算机视觉领域首先出现重大突破,这其中以CNN模型在ImageNet数据集上的成功为代表。两年前,Google Brain团队开源TensorFlow,使得我们可以灵巧快速地
利用文件读入,我读入网上的三封一千字左右的情书。。。。然后通过wordcloud库生成了词云,一起来看看情书告白里面,哪个词用的最多,嘿嘿~
这个问题已经困扰研究人员数十年了,近年来这个问题变得更加紧迫。机器视觉系统被部署到生活的各个方面,从医疗健康到自动驾驶。但从机器的视角去「看」世界,去理解为什么它把一个目标归类为行人,而把另一个归类为路标,仍是一个挑战。无法克服这个挑战可能会带来严重甚至致命的后果。有些人会说这已经造成不良影响了,比如自动驾驶方面的事故。
有几个 Python 库提供一系列机器学习算法的实现。最著名的是 Scikit-Learn,一个提供大量常见算法的高效版本的软件包。 Scikit-Learn 的特点是简洁,统一,流线型的 API,以及非常实用和完整的在线文档。这种一致性的好处是,一旦了解了 Scikit-Learn 中一种类型的模型的基本用法和语法,切换到新的模型或算法就非常简单。
法国初创公司InfinyIA发布了一款智能割草机,型号I.WOWER T2000,号称:
使用Scikit-Learn包进行Python图像分类处理。Scikit-Learn扩展包是用于Python数据挖掘和数据分析的经典、实用扩展包,通常缩写为Sklearn。Scikit-Learn中的机器学习模型是非常丰富的,包括线性回归、决策树、SVM、KMeans、KNN、PCA等等,用户可以根据具体分析问题的类型选择该扩展包的合适模型,从而进行数据分析,其安装过程主要通过“pip install scikit-learn”实现。
最近在朋友圈流行了这样的一张小学数学题,当然结果是“出乎意料”,看似简单的结果,几乎很少有人作对,而分析下来的原因竟然有多个答案,这是为什么呢?那么清风带大家分析下这道题。
毕加索是近代最成功的艺术家,是抽象画派的开山师祖,而且凭借那些惊悚的抽象线条创造出来的画作非常挣钱。毕加索这种抽象创造能力能不能用计算机实现呢,随着深度学习的进一步发展,答案是肯定的。
本文介绍卷积神经网络的入门案例,通过搭建和训练一个模型,来对几种常见的花朵进行识别分类;
#include <cstdio> #include <cstring> #include <iostream> #include <queue> using namespace st
带花树就是说一个非二分图,图中带有奇环的图,我们不能在奇环中找增广路,因为会陷入死循环,我们可以将带花树的花(奇环)部分缩成点处理,剩下的图就是一个无奇环的图。我们再找增广路,而奇环中的的点我们可以随意分配,但是说起来简单,但是实现很难。经过前人的探索,还有这篇《Efficient Algorithms for Finding Maximal Matching in Graphs》论文,呃,然后后人就写出来模板,这就是一个模板题。
最近我们被客户要求撰写关于SVM,KNN和朴素贝叶斯模型的研究报告,包括一些图形和统计输出。
1634: [Usaco2007 Jan]Protecting the Flowers 护花 Time Limit: 5 Sec Memory Limit: 64 MB Submit: 493 Solved: 310 [Submit][Status] Description Farmer John went to cut some wood and left N (2 <= N <= 100,000) cows eating the grass, as usual. When he returned,
作者:Aayush Bansal、Shugao Ma、Deva Ramanan、Yaser Sheikh
为什么用PaddlePaddle ?因为百度的AI Studio开发平台可以用免费GPU ~ AI Studio上只能用PaddlePaddle。
欢迎来到Core ML教程系列的第二部分。在本教程中,将学习如何设置Python虚拟环境,获取不在Core ML格式裡的数据模型,并将该模型转换为Core ML格式,最后将其集成到应用程式中。强烈建议
本文介绍卷积神经网络的入门案例,通过搭建和训练一个模型,来对几种常见的花朵进行识别分类;使用到TF的花朵数据集,它包含5类,即:“雏菊”,“蒲公英”,“玫瑰”,“向日葵”,“郁金香”;共 3670 张彩色图片;通过搭建和训练卷积神经网络模型,对图像进行分类,能识别出图像是“蒲公英”,或“玫瑰”,还是其它。
AI科技评论按:Pete Warden是TensorFlow移动团队的技术负责人。曾在Jetpac担任首次技术官。Jetpac的深度学习技术经过优化,可在移动和嵌入式设备上运行。该公司已于2014年被谷歌收购。Pete还曾在苹果公司从事GPU优化领域的图像处理工作,并为O'Reilly撰写多本数据处理方面的书籍。本文为Pete Warden为一般大众撰写的“如何用TensorFlow构建图片分类器”(TensorFlow for poets,How to build your own image class
说起梵高,你会想到什么呢?绝世的天才、悲惨的疯子、潦倒的画家,亦或是热烈的向日葵、价值连城的《The Starry Night》?
一个N位的十进制正整数,如果它的每个位上的数字的N次方的和等于这个数本身,则称其为花朵数。 例如:当 N=3时,153就满足条件,因为1^3+5^3+3^3=153,这样的数字也被称为水仙花数(其中,“^”表示乘方,5^3表示5的3次方,也就是立方)。 当N=4时,1634满足条件,因为1^4+6^4+3^4+4^4=1634。 当N=5时,92727满足条件。 实际上,对N的每个取值,可能有多个数字满足条件。 程序的任务是:求N=21时,所有满足条件的花朵数。注意:这个整数有21位,它的各个位数字的21次方之和正好等于这个数本身。 如果满足条件的数字不只有一个,请从小到大输出所有符合条件的数字,每个数字占一行。因为这个数字很大,请注意解法时间上的可行性。要求程序在1分钟内运行完毕。
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