我们的世界可以看成是一个个独立的事物组成的。看看你的周围,你的电脑,你的手机,你的水杯......任何东西都是一个对象,我们就可以大致的说“一件东西”约等于“一个对象”。
Rhinoceros 7 for Mac是一款功能强大的三维建模软件。最新版 Rhino 7增加了细分建模、Rhino.Inside.Revit、四边面重新拓扑等新功能。在此版本中,我们开启了全新的建模工作流程,并将许多稳定的功能进行了完善。
夏乙 编译整理 量子位 出品 | 公众号 QbitAI 我们总是听说人工智能在图像识别上超越了人类,刷脸也逐渐成了生活中司空见惯的事儿。这些图像识别技术背后,通常是深度神经网络。 不过,神经网络究竟是
空间类型 MySQL 空间类型扩展支持地理特征的生成、存储和分析。这里的地理特征表示世界上具有位置的任何东西,可以是一个实体,例如一座山;可以是空间,例如一座办公楼;也可以是一个可定义的位置,例如一个十字路口等等。MySQL中使用Geometry(几何)来表示所有地理特征。Geometry指一个点或点的集合,代表世界上任何具有位置的事物。 MySQL的空间数据类型(Spatial Data Type)对应于OpenGIS类,包括单值类型:GEOMETRY、POINT、LINESTRING、POLYGON以及
导语:生成对抗网络(GAN)近来在研究界得到了很大的关注。在这篇文章中,Waya.ai 的创始人 Michael Dietz 介绍了 GAN 如此大有潜力的原因,并且通过 GAN 与拳击比赛的生动比较对 GAN 的工作方式进行了阐释。另外,小编Tom邀请你一起搞事情! 生成对抗网络(GAN)由两个独立的网络组成,即生成器(generator)和判别器(discriminator)。GAN 将无监督学习问题作为这两者之间的博弈。在本文中,我们将看到为什么 GAN 有这么大的潜力,并且通过 GAN 与拳击比赛的
选自 KDnuggets 机器之心编译 作者:Michael Dietz 参与:Jane W、晏奇、吴攀 生成对抗网络(GAN)近来在研究界得到了很大的关注。在这篇文章中,Waya.ai 的创始人 Michael Dietz 介绍了 GAN 如此大有潜力的原因,并且通过 GAN 与拳击比赛的生动比较对 GAN 的工作方式进行了阐释。 生成对抗网络(GAN)由两个独立的网络组成,即生成器(generator)和判别器(discriminator)。GAN 将无监督学习问题作为这两者之间的博弈。在本文中,我们将
Lama Cleaner 是由 SOTA AI 模型提供支持的免费开源图像修复工具。可以从图片中移除任何不需要的物体、缺陷和人,或者擦除并替换(powered by stable diffusion)图片上的任何东西。
当今的普遍共识是大数据是有特定的属性的。在大多数大数据圈中,它们被称为四个V:体积,种类,速度和准确性(volume, variety, velocity, veracity.)。
所谓计算机语言只是一个抽象的规范,而编译器是这个规范的实现,它是在这个规范的严格定义下被实现的.
Rhinoceros 7 for Mac是一款名气非常大的三维建模软件,全新一代3D建模造型工具。Rhinoceros为用户提供精准的曲面工具用于渲染表现、动画、工程图、分析评估以及生产用的模型并兼容3dmax、Softimage模型。Rhino犀牛中文版广泛地应用于三维动画制作、工业制造、科学研究以及机械设计等领域让用户从从设计稿、手绘到实际产品提供完整的技术支持。
安装Vivado之后,在GUI界面会看到Tcl Console,在这里可以输入Tcl命令。同时,还会发现有一个所谓的“Vivado 2018.2 Tcl Shell”(如果你安装的是Vivado 2018.2的话),意味着可以在Tcl模式下使用Vivado。通常,借助GUI的操作都有相应的Tcl命令,但不是每个Tcl命令都可以通过GUI完成。从这个角度而言,用户可以编写自己的Tcl命令扩展Vivado的功能,Tcl让Vivado更强大。熟练使用Tcl,将会显著提升Vivado使用效率。事实上,很多EDA厂商都把Tcl做为标准的API(Application Programming Interface),用于控制和扩展他们的应用。
我不是一个产品经理,我是是一个GISer。虽然不是产品经理,但是有时候也不免会做点产品经理的活。在干这为数不多的活的时候,觉得产品的设计和地图学中“地图概括”的思维如出一辙。作为外行,本文纯属个人扯淡想法,不做为专业。
pandas库是Python数据分析最核心的一个工具库:“杀手级特征”,使整个生态系统融合在一起。除了数据读取、转换之外,也可以进行数据可视化。易于使用和富有表现力的pandas绘图API是pandas流行的重要组成部分。
译者注: Look-alike模型是我们关心的领域。 做数字营销的朋友们,希望打破流量的铁律——随着流量数量的增大,流量的质量必然会逐步下降。流量质量下降的原因,本质上就是因为随着流量数量的增加,人群的聚焦性也必然逐步降低,寻找目标人群的难度加大,致使非目标人群的比例也随着流量的增加而增加。因此我们也都知道,质和量无法兼得,智能平衡。 Look-alike是一个有可能打破流量铁律的方法,它的思想是在流量扩张的同时,确保增量流量背后的人群与最初高质量流量的人群具有相同的特征。 Look-alike一定都是基于
MyCSS 是一个让你独立于主题而能编辑样式表的插件,翻译自:Weblog Tools Collection 的 APAD: MyCSS
最近,一位著名的理论计算机科学家最近发布了一篇惊人的物理学预印本论文,为「人类是否可以使用虫洞穿越宇宙」的激烈话题又添了一把火。
第一章、 面向对象的JavaScript 面向对象程序设计(OOP,Object -Oriented Programming)中最常用到的概念: 对象:是指"事物"在程序设计语言中的表现形式。 这里的"事物"可以是任何东西。例如,对于猫这种常见对象来说,我们可以看到它们具有某些明确的特征(如颜色、名字、体型等),能执行某些动作(如喵喵叫、睡觉等)。在OOP语义中,这些对象特征都叫做属性,而那些动作则被称为方法。 类:在面向对象编程中,类(class)是对象(object)的模板,定义了同一组对象(又称
1.FasterViT: Fast Vision Transformers with Hierarchical Attention
时下,不少写博客的朋友都装上了验证码插件,有简单的加减运算,也有复杂点的看图识字。不过究其目的,都是为了防止博客广告泛滥。但是是不是会有更好的解决办法呢?今天reizhi就搜集了这么几款插件,他们都有一个特征:不用输入验证码,但却能够帮助你减少机器人留言。
当工程师第一次“教”计算机“看”这个动作时,他们理所当然地认为计算机可以像人类眼睛一样进行观看。
TypeScript 指南并不鼓励使用 any,因为使用它就会丢掉类型限制--而需要类型限制也是我们选择 TypeScript 的一个原因,所以就是有点背道而驰。
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考虑到在转录组比对时,有许多软件可以使用,但很少有介绍它们之间的差别。因此,本文主要介绍 STAR, KALLISTO, SALMON 之间的区别。
古希腊哲学家巴门尼德认为:“人的思想和言语都有一个载体,如果你在这一时间和另外一个时间想到或者谈到同样一件东西,那就说明这件东西在这段时间内没有变化,如有变化的话,你说的就不是同一件东西。” 这让我想起对象的实例。在面向对象设计中,默认情况下并没有约束类的实例是否为可变,这意味着我们可以通过某种方式改变实例的状态。这体现了实例的可变特征。然而,若是站在内存的角度观察实例,则又不然。无论它在内存中存储的状态如何变化,该实例的对象标识依旧是保持不变的。显然,变与不变是相对的。 切换到DDD的命题中,所谓“实体”
算法的重要性,我就不多说了吧,想去大厂,就必须要经过基础知识和业务逻辑面试+算法面试。所以,为了提高大家的算法能力,这个公众号后续每天带大家做一道算法题,题目就从LeetCode上面选 !
假设我们想要创建一个能够识别图像中的天鹅的神经网络模型。天鹅具有某些特征,可用于帮助确定天鹅是否存在,例如长颈,白色等。
2018年11月19日 16:55:04 爱我所爱bravefly 阅读数 1369更多
大家好,我是小魔龙,Unity3D软件工程师,VR、AR,虚拟仿真方向,不定时更新软件开发技巧,生活感悟。
国外有个小哥也对外星人的思想非常感兴趣,于是,他借助AI的力量,生成了一系列图片,尝试构建了一种「外星人的思维模式」。
我们之前学的,无论是线性回归还是逻辑回归都有这样一个缺点,即:当特征太多时,计算的负荷会非常大。
Centos系统备份与恢复教程 tar: 特点 1、保留权限 2、适合备份整个目录 3、可以选择不同的压缩方式 4、如果选择不压缩还能实现增量备份,部份还原,参考man tar dd 特点 1、对块进行操作,能备份整个硬盘(包括分区表、MBR,其他Linux不能很好支持的文件系统) 2、可以进行压缩(麻烦一点) 3、由于是备份整个硬盘,文件系统上没有使用的“空白”空间也会被保存起来,备份文件比较大 备份 备份硬盘sda,放到/backup(/backup挂载在其他硬盘如sdb) tar方法教程 Linux不像windows,它不限制根用户存取任何东西,因此,你完全可以把一个分区上每一个的文件放入一个TAR文件中。 使用root用户切换到根目录 然后,使用下面的命令备份完整的系统: tar cvpzf backup.tgz / --exclude=/proc --exclude=/lost+found --exclude=/backup.tgz --exclude=/mnt --exclude=/sys 或者 tar cvpzf /state/partition1/home/backup.tgz / --exclude=/proc --exclude=/lost+found --exclude=/backup.tgz --exclude=/mnt --exclude=/sys 说明: tar 部分就是我们将要使用的软件。 'cvpfz'是我们给tar加的选项,像“创建一个压缩文档”(这是显然的),“保存权限”(以便使每一个相同的文件有相同的权限),以及“gzip”(缩减大小)。接下来,是压缩文档将获得的名称,在我们的例子中是backup.tgz。 紧随其后的是我们想要备份的根目录。既然我们想备份所有东西:/。接着就是我们要剔除的目录了:我们不想备份每一样东西,因为包括有些目录不是非常有用。同时确保你没有把备份文件本身也加进去了,否则,你会得到怪异的结 果的。你也许同样不打算把/mnt文件夹包括进来——如果你在那儿挂载了其他分区——否则最终你会把那些也备份的。同时确保你没有任何东西挂载在 /media(即没有挂载任何cd或可移动介质)。否则,剔除/media。 在进程的最后,你也许会得到一条信息,写着“tar:由于先前错误的耽搁而存在错误”或者其他什么,不过大多数情况下你可以仅仅忽略它。 作为选择,你可以使用Bzip来压缩你的备份。这意味着较高的压缩比但是也意味着较低的速度。如果压缩比对你很重要,只需用“j”替换命令中的“z”,同时给备份命一个相应的扩展名。这些会使命令变成这样: tar cvpjf backup.tar.bz2 / --exclude=/proc --exclude=/lost+found --exclude=/backup.tar.bz2 --exclude=/mnt --exclude=/sys 恢复: 如果系统被毁坏,那么我们就可以用备份好的tar包进行恢复。 在分区的根目录下的backup.tgz文件 再一次确保你是根用户以及备份文件在文件系统的根目录。 Linux美妙的地方之一就是这一项工作甚至可以在一个正在运行的系统上进行;没必要被引导cd或者任何东西搞得晕头转向。当然,如果你使你的系统 无法被引导了。你也许别无选择,只能使用一张live-cd了,但是结果是一样的。你甚至可以在Linux系统正在运行的时候,移除它里面所有文件。可是 我不告诉你那个命令! 这是我要用的命令: tar xvpfz backup.tgz -C / 如果你使用 bz2: tar xvpfj backup.tar.bz2 -C / 警告:这会把你分区里所有文件替换成压缩文档里的文件! 确保在你做其他任何事情之前,重新创建你剔除的目录: mkdir proc mkdir lost+found mkdir mnt mkdir sys /proc 权限:文件所有者:root群组:root 所有者:读取 执行 群组:读取 执行 其它:读取 执行 /lost+found 权限:文件所有者:root群组:root 所有者:读取 写入 执行 群组:读取 执行 其它:读取 执行 /mnt 权限:文件所有者:root群组:root 所有者:读取 写入 执行 群组:读取 执行 其它:读取 执行 /sys 权限:文件所有者:root群组:root 所有者:读取 写入 执行 群组:读取 执行 其它:读取 执行 当你重启以后,所以的事情都会和你备份的时候一模一样。 用户参照了上面的教程做的备份和恢复,普遍反映:重启电脑后还是会一直提示用户名和密码 输入以后一闪还是提示用户名
为了帮助到大家,他分享出面试中遇到的几个题目,涉及到Java基础、多线程、MySQL。题目都是选择题,难度中等。
任何一位对人工智能(AI)技术怀有极深戒备的读者都会因Nvidia的最新产品平添几分不安——他们搞出了能处理视频图像AI;从有图有真相到有视频有真相,而以后或许你将无法再相信网上看到的任何东西。 在十月份,Nvidia向公众展示了他们研发的AI所绘制的人脸图像,细节丰富,逼真到令人不安,而更令人后脊背发凉的是,那些人脸完全是AI本身的创造,并没有生活中的原型。现在,这家科技公司的AI已经具备了制作虚假的视频的能力。 人工智能出色地完成了一项令人惊讶的任务,将白天的景象变成黑夜,把冬天的环境置换到了夏天,镜头
几周前,我在AnitaB.org组织的Hopperx1 London上发表了演讲作为伦敦科技周的一部分。
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秋招陆陆续续大概进行了一个月,目前基本结束了,拿到的offer有腾讯、阿里和网易,小弟在这分享一波感想,回馈牛客。
1. curl命令是一个利用URL规则在命令行下工作的文件传输工具。它支持文件的上传和下载,所以是综合传输工具,但按传统,习惯称curl为下载工具。作为一款强力工具,curl支持包括HTTP、HTTPS、ftp等众多协议,还支持POST、cookies、认证、从指定偏移处下载部分文件、用户代理字符串、限速、文件大小、进度条等特征。做网页处理流程和数据检索自动化,curl可以祝一臂之力。
我相信每一个想学习编程或者经历过编程实践的人,在刚开始的时候都会遇到一些沟沟坎坎,尤其是对编程里面的一些概念,比如说Java语言是面向对象的、C语言是面向过程的编程语言,Java和C都是编译型语言,JavaScript和Python都是解释性语言……我相信很多新手对这些对象、编译、解释等等这些概念都一知半解,如果你会有这样的疑问,那么不妨读下去,或许会有不一样的收获。 或许你会不自觉的发现接触到一门编程语言之后听过最多的就是“对象”,因为随着编程语言的发展,几乎市面上所有主流的编程语言都宣称自己的面向对
最近我听到了很多关于如何签署开源软件发布的问题。一旦你解决了那些不可能解决的工具/加密问题,你很快就会意识到你仅仅触及了复杂性的表面。这些问题并不都是 OSS 特有的,但是社区驱动的项目确实面临一些超越技术和哲学领域的独特挑战。
据国外媒体报道,在经济领域和人类行为的大量数据采集中,存在着一个违反直觉的弊端,而这会使我们忽略历史的教训。 大数据的问题之一是太过于关注当前,而忽略了即使最近的过去。 你或许很熟悉这样一个统计结论
业内人士都知道,数据科学有很多缺陷。 模型是未知的 建立机器学习模型的目的是为了应用,而不是理解。 能解释清楚的也只有那些最简单的模型。线性模型第一眼看起来的确是最佳方案,但是在重视准确性的实际生产中,往往不选用此类模型。 你怎么解释树状模型或集成模型背后的原理呢?任何能采集特征交互的模型都是无法解释的。神经网路是由数百万的系数定义的,但是这些系数却不能用来描述神经网络。特征工程甚至也能隐藏未知角落。 我们能从黑箱中逃脱吗? 我从不喜欢把任何东西称为黑箱。我感觉逻辑回归是 k-nn 分类器,同时也是黑箱。
区块链上的智能合约是把前述计算机代码部署到公链上,使其在公链上自动运行。智能合约的签署和执行过程中的每一步都形成一个区块,并根据分布式记账原理被记录于链上每个节点。
本文将通过一系列的天鹅图片来解释卷积神经网络(CNN)的概念,并使用CNN在常规多层感知器神经网络上处理图像。
collectd是一个守护(daemon)进程,用来收集系统性能和提供各种存储方式来存储不同值的机制。它会在系统运行和存储信息时周期性的统计系统的相关统计信息。利用这些信息有助于查找当前系统性能瓶颈(如作为性能分析 performance analysis)和预测系统未来的 load(如能力部署capacity planning)等 Zabbix是一个基于WEB界面的提供分布式系统监视以及网络监视功能的企业级的开源解决方案。 Zabbix的监控项和监控展示都很丰富而且准确,但不足之处就是zabbix监控虚
在许多领域的研究与应用中,往往需要对反映事物的多个变量进行大量的观测,收集大量数据以便进行分析寻找规律。多变量大样本无疑会为研究和应用提供了丰富的信息,但也在一定程度上增加了数据采集的工作量,更重要的是在多数情况下,许多变量之间可能存在相关性,从而增加了问题分析的复杂性,同时对分析带来不便。如果分别对每个指标进行分析,分析往往是孤立的,而不是综合的。盲目减少指标会损失很多信息,容易产生错误的结论。
网际网络用户可能应当知道英文词汇里有一个新词,这个新词可能会定义下一代的全球金融转账。对于很多语言来说,这个词可能无法翻译,因此它成为一个类似“计算机”(computer)或“网际网络”(Internet)这样的全世界都使用并明白的国际语汇。这个词就是“区块链”(blockchain)。 12月的第一周,世界金融市场受到最受欢迎的虚拟货币“比特币”币值飙升的震动。比特币是2009年首次出现。 对于比特币等电子货币的担忧,就像网际网络上的任何东西一样,人们认为它们是可以被黑和被盗的。 但是支持者却表示,有
作者:Xu Zhao, Wenchao Ding, Yongqi An, Yinglong Du, Tao Yu, Min Li, Ming Tang, Jinqiao Wang
文章的英文原文的链接:http://arxiv.org/pdf/1706.00066.pdf
In the last recipe, we looked at transforming our data into the standard normal distribution.Now, we'll talk about another transformation, one that is quite different.
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