同时也可以运行 Keras、TensorFlow、PyTorch、OpenCV 等框架进行深度学习的开发与应用。...近日，有人发现，自己在运行 Colab 时获得的 GPU 是 Tesla V100：「是 V100，而不是 P100。因为我是 Colab 专业版用户 ，所以不确定是否所有用户都这样。」 ? ?...另外一位专业版的用户也晒出了截图：「我是 Google colab 专业版用户。每当连接到服务时，我都会习惯性检查获得了哪个 GPU。...目前，还没有任何官方消息确认 Colab 将免费提供 V100，或许这只是给专业版用户的一点福利。不过话说回来，P100 都免费了，V100 还会远吗？...如果现在有时间，你可以打开 Colab 运行一下，也许能收获惊喜。 © THE END 转载请联系本公众号获得授权 投稿或寻求报道：content@jiqizhixin.com
Project Tango是谷歌2014年成立的AR项目，Tango的技术实现主要通过特殊硬件模组，需要专门的视觉计算芯片、摄像头、深度摄像头和传感器，可以说不论从硬件还是软件上讲技术含量都很高。...问题一：Tango硬件要求太高带来的问题 Tango的计算机视觉工作负载以及图形需要密集的数据处理，这对硬件本身提出了很高的要求。...联想Phab2 Pro 联想于2016年12月发布的Phab2 Pro搭载了经过优化的Tango版高通骁龙652八核处理器，这在同年的手机中也算旗舰机顶配了。...华硕ZenFone AR 此外，高配置也导致价格的高昂，如今一年过去了，当年性能不逊色于Phab2 Pro的S7 Edge早已跌破三千元，而Phab2 Pro竟然还是高达四千。...苹果可以完全控制自己后续手机的硬件配置，而ARCore为了增加普及难免会牺牲体验，如联想和华硕两款Tango手机的体验就不一致。 明年AR的究竟会怎样发展？我们拭目以待。
而高精度深度相机的出现极大的推动了人脸技术的发展，从二维直接跃升到三维。不得不说，iPhoneX的前置深度相机可谓是把三维人脸技术提升到了一个新的高度。...5、三维人脸活体识别 我在《一张照片就能破解vivo x20人脸解锁？普通人也能看懂的人脸解锁专业解读在这里！》...第一个广泛的应用就是游戏娱乐：比如在射击类游戏中，你只要把手握成手枪状，食指扣动就可以“放枪”，这种从孩童时期就很熟悉的身体语言被运用到游戏中，让用户感觉自然而亲切。...三维重建 & 机器人 1、三维空间测绘 深度相机本身就可以直接测距，下图是Phab2 pro手机后置TOF深度相机在三维空间测量示意图。 ?...但三维视觉SLAM距离商用还有一段路要走，主要的原因有两个：一是深度相机的远距离测量精度还不够理想，它比激光雷达测到的平面数据在精度和稳定性都要差一些；二是RGB-D SLAM的算法和应用还需进一步发展完善
结合现代深度学习反向传播提高精准度，为生产过程中错综复杂的参数条件找到最优方案。...开发者(AI爱好者)可以通过对实际生活与业务需求的细微观察入手，基于百度大脑 EasyDL 专业版功能，创造出价值卓群的模型。无论你是 AI 入门或是资深专家，都可以轻松上手！...适用人群 专业AI工程师且追求灵活、深度调参的企业或个人开发者 支持定制模型类型 支持视觉及自然语言处理两大技术方向 专业版产品特性 预置百度百亿级数据规模的预训练模型，包括丰富的视觉模型及自然语言处理模型...支持从数据管理，模型训练到模型部署一站式AI服务 视觉：支持图像分类及物体检测两类模型训练 任务类型 预置算法 图像分类 Resnet(50,101)、Se_Resnext(50,101)、Mobilenet...EasyDL 专业版预置了优秀的网络结构和基于百度海量数据训练的预训练模型，Master 模式轻快开发，少量数据轻松获得高精度模型！
我非常喜欢这款数据恢复软件的界面设计。因为我不是资深的电脑玩家，所以作为一名用户，我会更加在意软件的设计和用户体验。...如果一般的扫描不能满足你的需要的话，EasyRecovery还有深度扫描功能，可以满足用户绝大多数的需求了。总的来说，EasyRecovery是一款比较好用的数据恢复软件了。...EasyRecovery有免费版吗EasyRecovery共有三个官方版本，分别是个人版、专业版、企业版，这三种都可以免费下载并使用，但只有够麦秘钥才可解锁全部功能。...EasyRecovery三种版本有何区别三种版本均提供基础的数据恢复功能，支持多种文件格式、从多种文件介质中恢复文件，而拓展功能则按照技术难度在专业版和企业版中依次开放。三个版本的共有功能!...专业版功能增项企业版最重要的是增加了商业使用许可，企业可以为自己的客户使用软件的恢复功能，且在专业版的基础上增加了修复数据的功能，包括图片、视频等，更加贴合企业需求。企业版功能增项!
此外，ARCore支持开发者使用Java/OpenGL、Unity和Unreal开发虚拟角色，并允许开发者从《Tilt Brush》 VR绘画应用或Google上个月推出的VR建模工具《Blocks》上绘制角色...联想Phab2 Pro Tango最基础的核心就是，赋予设备拥有人类一样去看、理解周围环境的能力。通过专门的传感器和处理器，设备可以连接多个信息源，并加以理解。...目前市面上，仅有联想Phab2 Pro、华硕ZenFone AR这两款手机支持谷歌Tango。 缺乏设备的支持严重阻碍了Tango平台的发展。...当然这并不是说，所有的设备都可以顺利运行ARCore，其对于一些处理能力还是有一定要求的，如拥有深度感应摄像头，因此，谷歌在一定程度上还是排除了一些入门级的安卓设备的。...软件方面 谷歌必须先说服安卓应用开发者和设备厂商采用其软件，毕竟以Google Pixel那微乎其微的市场占有量，别说推广了，就冲那点量，真的有开发者愿意苦哈哈地冒着风险为其开发内容吗？
那么神经进化会成为深度学习的未来吗？来自微软的 Lars Hulstaert 撰文介绍了自己的观点，同时介绍了梯度下降和神经进化及其区别。...神经进化是深度学习的未来吗？神经进化究竟是什么？本文将走近神经进化算法，并与传统的反向传播算法做个比较。同时，我也会尝试回答上述问题，摆正神经进化算法在整个 DL 领域中的位置。...无论是分类、回归还是强化学习，最终目标基本都是要找到一个函数，从输入数据映射到输出数据。我们用训练数据来推断参数和超参数，用测试数据来验证近似函数是否适用于新数据。...输入可以是人为定义的特征或者原始数据（图像、文本等），输出可以是分类问题中的类或标签、回归问题中的数值，或者强化学习中的操作。...神经进化会成为深度学习的未来吗？很可能不会，但我相信，它在诸如强化学习场景之类的高难度优化问题中会大展拳脚。并且，我相信神经进化和梯度下降方法的结合会显著提升强化学习的性能。
主要贡献 本文的主要贡献是提出了一种基于深度图像的杆状物提取算法，用于自动驾驶系统的长期定位，与直接使用从3D激光雷达传感器获得的原始点云不同，该方法研究了如何使用深度图像进行杆状物提取，深度图像是旋转...在这样的图像上计算要比在原始3D点云上快得多。此外，深度图像在其二维结构中隐含了邻域信息，我们可以使用这些信息进行分割。...如图1所示，在建图阶段，首先将原始点云投影到距离图像中，然后从该图像中提取杆状物，在获得深度图像中杆状物的位置后，使用机器人的地面真值姿势将其重新投影到全局坐标系中，以构建全局地图，在定位的过程中，这里利用蒙特卡罗定位...从表1可以看出我们的方法在两种环境下都具有更好的性能和提取更多杆状物点。...，实验表明，我们的方法可以准确地提取环境中更多的杆状物点，并在长期定位任务中获得更好的性能。
第3步：建立自己的知识地图 当用MECE原则梳理完成之后，基本上就出现了一个初略的地图框架。此时，就可以开始建立自己的知识地图。这里，我觉得一个比较简单可视的方式是“知识雷达”。...这个过程中，两个小贴士是: 在第三步选取维度时，如果自己从0开始想很困难，可以参考一个既有的知识体系，比如《数字产品经理的培养》一文中的知识图谱，但要根据自己组织的情况调整； 不要太过于看重知识地图的表达形式和表达细节...如果需要，可以用echarts 这样的工具生成一个雷达图，但“勿以器御心”，识别自己优劣势和需补足之处才是最关键的。 ---- 2. 如何获得必要的深度？...但有另外一部分人，他们这种获得深度的学习，却不花钱反而挣钱。...于是，逃避这种压力，转而去依赖于既有的认证培训，“我拿到证了，难道还不优秀吗？”但本质的发展问题并没得到实质性解决。如果真去看看周围的人——优秀的人才去考证，卓越的人好像都没有考证，不是吗？ ?
如果获得环境和行为的海量数据，就可以通过 数据驱动的方式学习无人驾驶决策。道路环境可以通过视觉感知获得，而司机的驾驶行为如何获得 ？...依赖高精地图，我们可以获得驾驶轨迹这一驾驶行为数据 。通过众包，就可以获得海量环境和行为数据，通过数据驱动的方式学习无人驾驶决策。 第二方面，无人驾驶测试。测试，找出问题，非常重要，也极具挑战。...在现有道路标线、标牌体系下，就可以大幅改善无人驾驶的可靠性和安全性 。 7 问：视觉高精度地图如何实现？是SLAM技术吗？ 不是SLAM也不是SFM，这些方法都不适用。...要建真正可用的视觉高精地图，需要从第一原理出发 重新设计整个算法。我们构建高精地图的第一原理是：多张图像存在视差，利用点的对应关系，可 以从2D点恢复出3D点。人眼双目视觉获得深度也是这一原理。...8 问：无人驾驶端到端的学习（end-to-end learning）靠谱吗？ 端到端是深度学习中的一个概念，具体指通过深度学 习网络直接学习从输入到输出的映射关系。
对于从未体验过手机地图导航和 AI 语音助手之前生活的小伙伴们，让我来描述那是什么样的吧 -- 你要全靠方向感、对路径的熟悉程度，还得能够看清周围的情况才行。...正如你可能已经猜到的，性能指示灯会告诉你总体上来说系统资源是否可以获得实时回放，或是流畅的回放体验；而 FPS 告诉你系统每秒可以负担的帧数。...这就像工作时（编辑、颜色分级等）在项目设置中把时间线的分辨率从超高清（HD）改为高清（UHD），等最终输出时再改回超高清一样。你所有的素材和效果仍是超高清数据，只是在回放期间他们被当作高清处理了。...我推荐先试试半分辨率，看看这样能否在回放时获得一个绿色的 GPU 状态指示。如果还不行，四分之一分辨率几乎不会有差池了（除非你在编辑 8K RED Helium 拍摄的影片之类的）。...比如，如果你在使用 raw 源文件，并打算先从优化过的文件中开始配色，可以指定 ProRes 4444 或 DNxHR 444 以避免剪辑或数据的损失。
一个更好的置信度测量是有效正确数据计数，其可以将正确数据所在的区域作为整体图像区域的一个部分来进行审查。你真正希望得到的是整体图像上的特征匹配——如果信息散布在整个图像上，你能得到更好的姿态估计。...所以我们有望见到为室外环境设计的不同系统吗？Tango 项目将成为一个室内地图构建设备吗？...，导致 SLAM 的关注重点从机器人转移到了大规模地图构建（包括谷歌地图）和增强现实上。研讨会上没人谈论过机器人。...想想看我们使用大规模 SLAM 已经构建出的地图以及这些系统所提供的对应——这难道不是一个构建能帮助深度学习的万亿级图像到图像相关数据集的清晰路径吗？...其基本思路是：今天的 SLAM 系统是大规模的对应引擎，可以用来生成大规模数据集，而这正是深度卷积神经网络所需要的。
如何设计绘图系统来处理原始数据并生成精确的AR地图，局部区域的深度和几何精度对于某些任务至关重要，例如AR系统中的遮挡检测和真实感渲染。 如何评估AR地图以确保其精度满足AR应用的要求。...通过使用足够的观测值强制地图点，此模块确保即使在高度动态的环境中也能获得干净的地图，一旦获得优化的全局轨迹和点云图，就可以从lidar姿态中插值彩色图像的相机姿态，并从重建的三维网格中绘制相应的深度图，...AR建图系统 A.系统概述 从背包扫描设备生成的原始数据包括激光雷达每次扫描的点云、IMU测量值和4个鱼眼镜头的图像，然后将原始数据输入AR建图系统以生成AR地图，首先，激光雷达里程计系统为每次扫描数据输出不倾斜的点云和...E .图像位姿插值与深度图绘制 到目前为止，我们已经为每次扫描优化了位姿和一个完整的点云地图，然后根据时间戳对彩色图像的相机姿态进行插值, 使用泊松曲面重建从点云地图生成3D模型，并用于渲染稠密的深度地图...总结 在本文中，我们提出一个端到端架构来建立和评估AR地图，设计了一个背包扫描系统，采用统一的校准方法进行有效的数据采集，并通过AR建图系统对原始数据进行进一步处理，生成精确的AR地图，特征滤波策略和基于子地图的全局优化模块保证了轨迹估计的准确性
它使用深度卷积神经网络，并在一个非常大的数据集上进行训练，这个数据集大约有10万个标记的迷你地图图像（见下图），我以编程方式创建并免费赠送修改为我编了个程序完成了标注工作，并免费发布给大家。...硅谷AI公司花了很多钱来获得标签上的数据。我没有钱，但有时把钱扔在一个问题上不一定是最好的解决办法。有时候你只是需要一点小聪明！...在哪里他守卫吗?他从哪里开始他的打野?所有这些信息都必须手动聚合。有些人可能会说，“为什么不能直接将数据与客户端聚合?”，1)这是违反服务条款的，2)它是加密的，尤其难以破解。...对于你的数据集来说，这是一种非常好的获得数据的方式，尤其是在深度学习的时候，因为这意味着你的算法可能会更容易学习。 ? 小地图还提供了与游戏状态相关的惊人数量的信息。...我能在小地图上训练一个深度神经网络来预测边界框，并分类冠军队员么？ 在过去，我曾使用过深度神经网络来处理与自动驾驶汽车相关的任务，而且很明显它们的功能非常强大。
，而拓扑地图则基于其情景记忆和观测之间的时间距离构建．运动网络是规划模块的补充，它可以帮助智能执行所规划的路径。...２.２、深度递归犙网络 DQN已被证明能够在不同ATARI游戏上从原始视觉输入学习人类级别的控制策略，正如它的名字一样，DQN根据状态中每一个可能动作的犙值或回报）选择动作，在犙值估计足够准确的情况下，...动作ai对应式中第一个观测oi，该样本以情景记忆｛o1，o2，·········on}和动作序列{a１，a２，…， an｝为原始数据，｝为原始数据，并使用K个时间步分割而成．网络训练被定义为学习函数L：...在训练过程中，多个智能体与多个环境并行交互．尽管后续实验证明该模型可从原始视觉输入中学习目标导向行为，但部分数据显示智能体学习效率与拓扑地图构建速度密切相关．也就是说，导航策略越快趋于稳定，地图就越快覆盖整个空间...其中，Wa为起始节点，Wg为目标节点．然而从图10可以看出，由于拓扑地图是在全连通环境下构建的， 规划的路径（黑色路径）可能包含跨越堵塞的连接， 而这在实际导航中并不可行．类似的不可用连接应被发现，并避免在接下来的路径规划中使用
数据猿报道 知道自动驾驶汽车安全上路前需要进行多少里程的测试吗？特斯拉CEO马斯克说至少要96亿公里以上，兰德智库认为需要至少跑177亿公里，相当于在地球和太阳间往返50多趟。...MIT CSAIL 据介绍，VISTA是一款数字驱动型平台，所使用的数据与真实路况、驾驶情境内所涉及的目标物无论在距离还是行为动作上都可以保持一致，这就可以防止自动驾驶汽车在仿真软件里所学的驾驶技巧与真实环境下的车辆操控存在不匹配的情况...基于雷克萨斯LS 500h改装的自动驾驶测试车 为了训练 VISTA，研究人员会从多条道路的路测中采集视频数据。...然后，VISTA就会使用上述轨迹绘制逼真的场景并编制深度地图，其中包含从车辆视点到物体的距离有关的信息。...通过将深度地图与估算 3D 场景中相机方向的技术相结合，引擎可精确定位车辆的位置及与虚拟模拟器中所有物体的相对距离，同时重新定位原始像素，从而以车辆的新视角中再现这个世界的景象。
但问题是，它们不像激光雷达那样为我们提供“深度信息”。该相机的输出是一个高分辨率，但平坦的二维图像。而且几乎不可能从单张图像中获得“深度信息”。目前有一些利用立体视觉从图像中获得深度的方法。 ?...你甚至可以闭上一只眼睛，仍然可以合理地估计深度！ 哇！这里发生了什么？人类真的学会了如何感知深度吗？我们不能真正回答这个问题，因为我们不能回忆起我们刚出生时的世界是什么样子的。...保存这些类型的深度图像的问题在于，图像通常以 uint8的形式存储。uint8的数据范围是从0到255，太离散而无法存储深度。...所以现在我们可以开始存储 RGB 图像和它们相应的“原始 RGB 深度图”。...这看起来简直就是一幅完美的深度图！ 我对三维重建的效果感到非常兴奋。 要做三维重建，你需要懂一些数学。 ? 下面是对没看过的数据进行三维重建的结果: 有意思！
关键词： 物种注释；测序深度和覆盖度；真菌plug；宏基因组sam；SEM变量；跨域网络；OTU相关矩阵；中国地图；数据标准化/归一化；metaphlan2 1....我感觉是unassigned，直接删掉不合理，会丢掉很多OTU。 2.测序深度和测序覆盖度的差异 测序深度就是reads数，覆盖度是coverage。...多元线性回归不是要有确切的自变量和因变量吗？这里的因变量是啥？方法中说是通过多远回归，选择了具有最小AIC指数的复合方程。...利用Gephi软件绘制网络图 https://blog.csdn.net/woodcorpse/article/details/82753718 数据量小时可以用psych包corr.test求相关性矩阵...比原始Python2快几千倍的Sparcc算法：fastspar https://github.com/scwatts/fastspar 8. 中国地图绘制 参考： 1.
常见的SLAM系统由前端和后端组成，如图1所示，前端一般从一些原始的传感器数据中采集一些特征，后端利用概率的推断模型对采集的模型进行融合生成全局一致的环境地图。...现在对于物体位姿的估计都是从深度学习模型得到的，也就是说传感器变成了模型，对噪声没有非常可靠的理解，预测没有办法很好的量化。在这种情况下，如何指定协方差矩阵？...当然可以很多其他的方面，由于时间的分享，讨论告一段落。 05 问题 1. 深度学习对于堆叠物体位姿估计有什么建议吗？...在利用深度学习的方法进行6自由度物体位姿估计时，如果要建立RGBD数据集的话，有什么好的方法推荐吗？...我的理解是如何选择采集到的RGBD图片对不对，可以在网上找一些图，然后放在tool中进行学习产生标注。可以使用优化方法只采用标注关键帧的方法，利用优化进行复制，有效快速的标注。 3.
痛点 前些日子，我写了一篇《Markdown懒办法排版微信公众号文章》，很受读者欢迎。简书平台上该文的统计数据如下： ? 在留言和私信中，读者们问了不少问题。 有人特别烦插图。...本地图片链接是没法正确在微信公众平台显示的。因此先要找到图，存到电脑上，然后上传到某个图床。传完了之后还得获得链接，然后再插入到 Markdown 里面。一两张图也就罢了，多了可着实受不了。...思考 问题来了：既然存在这么方便的编辑器，为什么那么多人还在用极为原始的手动方式排版微信公众号文章，而且为之烦恼不已呢？ 是因为软件太新，大家没听说过吗？ 不是。...在这些报道中，刚才我提到的功能都获得了大篇幅的介绍。 是因为软件太贵，大家买不起吗？ 标准版50多元，专业版100多元。...用户只知道软件产品某个功能存在是不够的，只有他自己可以上手这个功能，实际获得了收益，他才有意愿付费，甚至是进行口碑宣传。
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