列表-集合在球拍中不起作用 - 腾讯云开发者社区

二、关联规则的基本概念先了解一下关联规则挖掘中涉及的几个基本概念。 1. 项目与项集数据库中不可分割的最小单位信息，称为项目，用符号i表示。项目的集合称为项集。...设集合I={i1,i2,...ik}是项集，I中项目的个数为k，则集合I称为k-项集。例如，集合{啤酒,尿布,牛奶}是一个3-项集。 2....关联规则反映X中的项目出现时，Y中的项目也跟着出现的规律。 4. 项集的频数（Count）对于任何给定的项集X，包含X的事务数，称为X的频数。 5....项集I={网球拍,网球,运动鞋,羽毛球}。...考虑关联规则：网球拍=>网球，事务1、2、3、4、6包含网球拍，事务1、2、6同时包含网球拍和网球，支持度support=3/6，置信度confidence=3/5，提升度lift=(3/6)/((5/

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MADlib——基于SQL的数据挖掘解决方案（27）——关联规则之Apriori算法

（1）项目与项集数据库中不可分割的最小单位信息，称为项目，用符号i表示。项目的集合称为项集。设集合I={i1,i2,...ik}是项集，I中项目的个数为k，则集合I称为k-项集。...关联规则反映X中的项目出现时，Y中的项目也跟着出现的规律。（4）项集的频数（Count）对于任何给定的项集X，包含X的事务数，称为X的频数。...考虑关联规则：网球拍=>网球，事务1、2、3、4、6包含网球拍，事务1、2、6同时包含网球拍和网球，支持度support=3/6，置信度confidence=3/5，提升度lift=(3/6)/((5/...若给定最小支持度α=0.5，最小置信度β=0.5，关联规则网球拍=>网球是有趣的，认为购买网球拍和购买网球之间存在强关联规则。...（2）剪枝 Ck是Lk的超集，即它的成员可以是也可以不是频繁的，但所有的频繁项集都包含在Ck中。

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学界 | UC伯克利提出新型视觉描述系统，物体描述无需大量样本

要学习如何在语境中描述类似「豺」或「食蚁兽」的物体，大多数视觉描述模型需要大量带有对应描述的豺或食蚁兽样本。但是，当前的视觉描述数据集，如 MSCOCO，不包含对所有物体的描述。...给定一个包含成对图像和描述（图像-句子对数据，如 MSCOCO）的数据集以及带有物体标签但没有描述的图像（非成对图像数据，如 ImageNet），我们希望能够学习如何描述在图像-句子对数据中未出现的物体...在我们之前的工作「深度合成字幕（Deep Compositional Captioning，DCC）」[1] 中，我们首次在 MSCOCO 成对图像-字幕数据集上训练字幕模型。...然后，为了描述新物体，我们对于每一个新物体（如霍加狓鹿）都使用词嵌入方法来确定一个在 MSCOCO 数据集所有物体中与新物体最相似的物体（在此案例中该物体是斑马）。...新物体字幕生成 DCC 模型能够描述多个未见过的物体类别，而将参数从一个物体复制到另一个物体可以创造符合语法的句子，如物体「网球拍」，模型从「网球」复制权重至「网球拍」，生成句子如「一个男人在球场打网球拍

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真·手把手教学！早稻田大学利用VR设备，让机械臂教你正确的乒乓球挥拍姿势

://www.researchgate.net/publication/359391656_T2Snaker_a_Robotic_Coach_for_Table_Tennis 把VR系统和机器人装置结合在一起...VR环境与逆向运动学系统相连，使用WebSockets3控制和同步球拍的运动与机器人的运动。 IK系统则会计算出正确的机器人姿势，以便在VR环境进行正确的挥拍。...这些电机使用铝制框架和PLA框架连接，末端执行器是VR游戏中常用的乒乓球拍形状，它有一个控制器支架，可以在VR中跟踪位置。...也就是说，乒乓球拍和VR控制器被安装在了机器人手臂的尖端，同时球拍在VR中的运动和机器人手臂的运动也是同步的。...基于此，通过佩戴VR头戴式显示器，手持附在机械臂尖端的球拍体验VR乒乓球比赛，用户就可以通过力反馈体验正确的挥杆动作。

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打砖游戏，详解每一行代码，历经三个小时解析，初学可看

1, 1], [1, 1, 1, 1, 1, 1], [1, 1, 1, 1, 1, 1], [1, 1, 1, 1, 1, 1]] #定义砖块列表...、上中、上右3种情况的碰撞检测 if self.distance < self.radius and self.collision_sign_y == 1 and (...self.closestpoint_bx - self.ball_x, 2) + math.pow(self.closestpoint_by - self.ball_y, 2)) # 球在砖块上左、上中、...上右3种情况的碰撞检测这个跟球在球拍的上左，上中，上右是一样的类似解析，这就不概述了 if self.distanceb < self.radius and self.collision_sign_by...self.collision_sign_by == 1 and self.collision_sign_bx == 3: self.move_y = - self.move_y # 球在砖块下左、下中、

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如何理解python中的类和对象？

什么是类和对象类和对象，在我们的生活中其实是很容易找例子的。类是一种把对象分组归类的方法。比如动物，植物就可以看作是类，而大象，狮子就可以看作一个动物类中的对象；花，草可以看作是植物类中的对象。...在我们的python编程中，也是有类和对象的，比如我们知道的数据类型就可以看做是类，数字类，字符类，列表类，函数类；实际的1，2，3数字就是数字对象了，"abc"等就是字符对象了，这些都是python中提供的对象...除了提供的对象，其实我们也可以自己来创建对象，这里我们就用一个比较好理解的例子来说：假设我们要做一个弹球游戏，这里面有三个不同颜色大小的球和一个球拍。我们就可以创建一个球类和一个球拍类。...根据球类我们可以创建三个不同的颜色大小的球，根据球拍类可以创建一个指定颜色大小球拍。这里的球类就相当于一个模子，它可以调整颜色，大小和显示位置，利用它可以生成各种各样的球，球拍类同理。 ? ?...当然还有很多其它好处，但是如果使用的比较少或者了解的比较少，你可能感觉不到它的一个优势，更多的理解体会还需要再往后的学习中慢慢感悟，等到那一天你觉得代码比较多，要处理的对象比较多，更改代码，添加功能比较麻烦时

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初学html常见问题总结

11、浏览器兼容问题这个涉及到的问题比较多，不适合在这里一一说明，建议参考“浏览器兼容专题”的文章。...11、浏览器兼容问题这个涉及到的问题比较多，不适合在这里一一说明，建议参考“浏览器兼容专题”的文章。...11、浏览器兼容问题这个涉及到的问题比较多，不适合在这里一一说明，建议参考“浏览器兼容专题”的文章。...11、浏览器兼容问题这个涉及到的问题比较多，不适合在这里一一说明，建议参考“浏览器兼容专题”的文章。...11、浏览器兼容问题这个涉及到的问题比较多，不适合在这里一一说明，建议参考“浏览器兼容专题”的文章。

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如何用 Caffe 生成对抗样本？这篇文章告诉你一个更高效的算法

首先需要准备要攻击的模型，这里我们用在ImageNet数据集上预训练好的SqueezeNet v1.0作为例子： http://t.cn/RKAXWrl 需要下载两个文件就够了： http://t.cn...另外为了方便直观理解，需要输入每类别的名字，对于ImageNet的数据，可以下载Caffe自带的synset_words.txt，然后把里面的类别按顺序读取到一个列表里即可，下面例子中我们假设这个列表就是...我们把鸵鸟对抗样本的四个幅度（1.0, 2.0, 6.0, 18.0）也在生成球拍的对抗样本上试试，结果如下。Racket 相关链接如下： https://racket-lang.org/ ? ?...说明线性大法对于这个和小狗差异很大的球拍并不灵。...成功得到了球拍。另附文中完整代码： http://t.cn/RKAYOdE

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人脑细胞在培养皿中学会打游戏，比AI学习速度快18倍还省电，有黑客帝国那味了

他们的目标是把活体生物神经元与传统硅集成电路结合在一起，创造出芯片新物种。研究团队的领导者是Cortical Labs首席科学家Brett Kagan。...他透露公司内部经常用《黑客帝国》中的矩阵来称呼这些脑细胞生活的世界。在游戏中，它们相信自己就是那个球拍。...论文的结论部分这样写道：利用DishBrain系统，我们证明了单层的体外皮质神经元在虚拟游戏世界中可以自我组织并表现出智能和有感知能力的行为。脑细胞是谁的？...两种细胞来源的对比实验中，人类神经元的游戏水平总是高于小鼠神经元。...电信号发送到阵列的不同区域代表“乒乓球”的位置，而脑细胞可以自己产生电信号来移动“球拍”。通过一套信号循环反馈系统，盘中大脑用5分钟就能学会玩乒乓球游戏。

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伯克利人工智能研究项目：为图像自动添加准确的说明

右边是模型在训练中没有见过的对象(食蚁兽)。当前的视觉描述或图像文字说明模型工作得很好，但它们只能描述现有图像的文字说明训练数据集所看到的对象，而且需要大量训练样本才能生成良好的说明。...在我们之前的工作中，称为“深度组合说明(DCC)”，我们首先在MSCOCO配对图像说明数据集上训练一个说明模型。...然后，为了描述新的对象，对于每一个新的对象，比如，“霍加狓”（长颈鹿科的一种），我们使用词嵌入来识别在与MSCOCO数据集的对象中最相似的对象(在这个例子中是斑马)。...例: 对于物体“球拍”，模型复制了“网球”的权值，组成句子的话是“一个人在球场上打“球拍”。在我们最近的工作中，我们直接把词汇嵌入在我们的语言模型中。...在这项工作中，我们建议将联合训练作为一种克服遗忘问题的策略，但在许多不同的任务和数据集上进行训练并不总是可行的。解决这个问题的另一种方法是构建一个模型，该模型可以根据可视信息和对象标签来编写描述。

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一文入门深度强化学习

在确定性环境中，多次运行一系列「状态-动作对」总是会产生相同的结果。相比之下，在非确定性 RL 问题中，环境状态可能会因代理行为以外的事物（例如，时间的流逝、天气、环境中的其他代理）而发生变化。...Atari Breakout：Breakout 是一款玩家控制球拍的游戏。有一个球在屏幕上移动，每次被球拍击中，它都会弹向屏幕顶部，那里排列着一排排的砖块。...在 Breakout 中，环境是游戏屏幕。状态是球拍和砖块的位置，以及球的位置和速度。代理可以采取的行动是向左移动、向右移动。...每次球击中砖块时，代理都会收到正奖励，如果球越过球拍并到达屏幕底部，则代理会收到负奖励。自动驾驶汽车：在自动驾驶中，代理就是汽车，环境就是汽车行驶的世界。...在下一集中，RL 代理进一步理解给定每个状态需对应采取哪些行动；它逐渐调整策略，直到收敛到最优解。 REINFORCE 是一种基于策略的算法。

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在图像中标注新的对象

在我们以前的作品“深度合成字幕（DCC）”[1]中，我们首先在MSCOCO配对图像描述数据集上训练描述模型。...然后，为了描述新的对象，对于每个新颖的对象（例如okapi），我们使用词嵌入来识别MSCOCO数据集（在这种情况下是斑马）中的对象之间最相似的对象。...例如，对于“球拍”，这个词就是复制了“网球”的权重作用，从而导致诸如“一个人在球场上打球拍”的句子。在我们最近的工作[2]中，我们直接在语言模型使用词嵌入。...这使得我们的模型能够生成句子，例如“网球员在挥动球拍击球”。另外，直接在网络中使用密集词嵌入使得我们的模型是端到端的可训练的。将密集词嵌入整合到语言模型中以捕获语义相似性。...在这项工作中，我们提出联合训练作为克服遗忘问题的一种策略，但可能我们并不总能有许多不同的任务和数据集来训练。解决这个问题的另一种方法是建立一个模型，可以学习根据视觉信息和对象标签来组合描述。

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双休大作战|在《工作模拟器》续篇度假，Hunble Bundle推出最高85%折扣！

对于热爱音乐的人来说，休息日在Soundscape Universe中畅玩一番，会是一场很愉快的体验哦~ 玩个街机VR游戏，很像《渔夫的故事》？还在玩《渔夫的故事》？...《海盗船的诅咒》是不是很适合在休息日约着三两好友一起玩玩？不过，遗憾的是，这个游戏要到本月晚些时候才会上线，感兴趣的朋友得稍微等一下啦。...30％] 《宇宙之旅》- 9.99美元[-50％] 《QUIVR》- 16.99美元[-15％] 《爱丽丝VR》- 2.49美元[-75％] 《Electronauts》- 5.99美元[-85％] 《球拍...-50％] 《光之城》- 3.79美元 [-80％] 《超自然现象：失落的灵魂》- 19.49美元 [-35％] 《驱魔人：军团VR - 完整系列》- 19.96美元 [-20％] 《画廊 - 第1集：...Starseed的召唤》-7.99 美元[-60％] 《画廊 - 第2集：粉彩巧克力之心》- 14.99美元[-50％] 这么优惠，真是美滋滋~ ?

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计算广告系列(二)-常见广告形式介绍！

简单来介绍一下搜索广告中的流程吧。如下图所示： ?...流程如下： 1、一个查询来了，搜索引擎会对查询词进行扩展，比如输入的是羽毛球，可能会扩展为{羽毛球，羽毛球拍}，你看上图，我们搜索的是羽毛球，但是第二条广告是羽毛球拍的广告。...2、根据扩展出来的关键词集合，会到广告库进行搜索，找到哪些广告主购买了羽毛球这一关键词，哪些广告主为其广告购买了羽毛球拍这一关键词，把这些广告进行合并，并得到它们的出价。...4、为了不伤害用户的搜索体验，搜索引擎需要决定在每个区域展示多少广告，比如我们想要在北区，也就是主搜索列表里面展示两个广告，在东区，即侧边栏展示1个广告，那么我们就将排序前两名的广告展示在主搜索列表，第三名的展示在侧边栏...本篇介绍了一些广告市场中常见的广告形式，不过书本中的东西和实际的东西差距很大。工作环境下的广告形式会复杂很多，后面还是多在工作中慢慢体会吧。

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黑客帝国真的可以！这100万个「活体人脑细胞」5分钟学会打游戏

AI要90分钟才学得会的「乒乓球」游戏，这个「大脑」仅仅用了5分钟就玩得有模有样了，不由得让人细思极恐：缸中之脑要成真的了？缸中之脑成真？ 100万个活体人脑细胞在培养皿成功培养。...接着，研究人员把这些神经元培养物被放置到 HD-MEA 高密度微电极阵列上，通过刺激这些细胞，就可以在虚拟环境中打Pong——乒乓球了。...电极阵列的上半部分的神经元负责感知乒乓球的位置，而下半部分神经元分左右两块，负责输出乒乓球拍上下移动的距离。...这样，经过一段时间的训练，神经元们就能学会根据球的位置来回移动球拍。据论文作者Kagan介绍，「在游戏中，人脑细胞相信自己就是那个球拍。」诶，好像DeepMind的AI也玩过这个游戏？...团队介绍这家位于澳大利亚的实验室 Cortical Labs 成立于2019年，目标是把活体生物神经元与传统硅集成电路结合在一起，创造出「芯片新物种」——即体外神经元（In vitro neurons

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研究提出能够自我解释的 AI 算法，辅助理解机器决策过程

第二个数据集由具有三个相关问题的图像组成，每个问题有10个答案，例如：“这个人是否游泳？不，因为……这家伙不在水边。”...因此，当神经网络被要求解释为什么它说一张图片显示棒球时，它会回顾一下用于该决策的数据，识别一个球拍，然后识别与摇摆的球拍位置相关的人，并且说“玩家正在摆动球拍。...像伯克利和普朗克研究所这样的系统会利用这些数字，从中发现共同点，以确定机器正在看什么，并在一个人类能读懂的句子中描述它。他们的工作不是对问题的完整解决 —— 它只在一个非常具体的情境下工作。...但它指向一个未来，在这个未来中我们可以简单地要求机器解释它们的行动，并得到一个容易、清楚的答案。当我们把更重要的决定例如自动驾驶放在AI的手中时，这将变得越来越重要。

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只需一张照片，运动视频分分钟伪造出来 | MIT新算法

MIT小伙伴们用260多段视频中截取出来的成对图片和姿势，训练了一个监督学习模型。...将源图像和它对应的2D姿势信息，以及目标姿势输入到这个模型中，它就能合成出一张输出图像，把源图像上的人物形象和目标姿势结合在一起。 ?...可惜的是，高尔夫球杆、网球拍等持有物，在合成后不会被保留。此时，完事具备，就差背景了。...背景合成也就是填补前景动作中开始被遮挡的部分，如上图第五列所示~ 整个网络的架构就是这样了，接下来我们去看看研究人员具体是如何训练它的。精挑细选的数据集模型准备就绪，还欠数据。...把它们混在一起，再经过一些缩放、旋转、反转之类的扩增操作，就形成了要用的数据集，从中留出10%，用作测试集。就是用这些数据，几位科学家检验了他们模型的合成能力。

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Elasticsearch实战(五)-倒排索引与分词

1.3.2 倒排列表( Posting List ) 记录了单词对应的文档集合，由倒排索引项( Posting )组成。...单词字典与倒排列表整合在一起的结构 ? ES存储的是JSON格式文档，其中包含多个字段，每个字段都有自己的倒排索引。...比如：乒乓球拍/卖/完了乒乓球/拍卖/完了以下是 ES 中常见的分词系统： IK 实现中英文单词的切分，可自定义词库，支持热更新分词词典 jieba python 中最流行饿分词系统，支持分词和词性标注...目标是普及自然语言处理在生产环境中的应用。...自定义的分词需要在索引的配置中设定，示例如下所示：自定义如下分词器 ?

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Google Earth Engine（GEE）——服务器端错误（指南）！

以下示例演示了尝试获取不存在的乐队时会发生什么：错误— 此代码不起作用！...您可以通过打印图像并在控制台中检查它来发现波段名称，或者通过打印由返回的波段名称列表 image.bandNames()。...具体来说，映射函数指定的操作在云中运行，因此客户端函数，例如print()，getInfo()或上的任何方法Map，Chart或Export将无法在映射函数中工作。例如：错误— 此代码不起作用！...例如，您不能从映射到的函数返回日期ImageCollection：错误— 此代码不起作用！...print(badMap2); 为避免这种情况，请返回具有新属性集的输入图像。然后，如果您需要集合中图像的日期列表，您可以使用aggregate_array()：解决方案——设置一个属性！

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Google Earth Engine（GEE）——调试（语法和客户端）错误指南！

例如，图 1 说明了当列表编码不正确时会发生什么。...以下示例演示了使用不存在的变量和方法所导致的错误：错误— 此代码不起作用！...作为解决方案，设置变量或为参数提供列表bands参数。第二个错误演示了selfAnalyze()调用不存在的函数时会发生什么。...对返回的对象执行某些操作get()（存储在属性中的元素类型未知）。当参数的类型未知时对函数参数（在函数中）做一些事情。以前者为例：错误— 此代码不起作用！...具体来说，这段代码错误地将服务器端对象 ( image) 与客户端 JavaScript 运算符 ( +)混合在一起。结果可能令人惊讶。

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HAWQ + MADlib 玩转数据挖掘之（七）——关联规则方法之Apriori算法

MADlib——基于SQL的数据挖掘解决方案（27）——关联规则之Apriori算法

学界 | UC伯克利提出新型视觉描述系统，物体描述无需大量样本

真·手把手教学！早稻田大学利用VR设备，让机械臂教你正确的乒乓球挥拍姿势

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如何用 Caffe 生成对抗样本？这篇文章告诉你一个更高效的算法

人脑细胞在培养皿中学会打游戏，比AI学习速度快18倍还省电，有黑客帝国那味了

伯克利人工智能研究项目：为图像自动添加准确的说明

一文入门深度强化学习

在图像中标注新的对象

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