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深度学习动手入门:GitHub上四个超棒的TensorFlow开源项目
本文来自AI新媒体量子位(QbitAI) 作者简介:akshay pai,数据科学工程师,热爱研究机器学习问题。Source Dexter网站创办人。 TensorFlow是Google的开源深度学习库,你可以使用这个框架以及Python编程语言,构建大量基于机器学习的应用程序。而且还有很多人把TensorFlow构建的应用程序或者其他框架,开源发布到GitHub上。 这次跟大家分享一些Gi...
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使用 Python 生成二维码
新时代,人们有人信新的追求,自然而然会有新发明的诞生。去年,在“一带一路”国际合作高峰论坛举行期间,20国青年投票选出中国的“新四大发明”:高铁、扫码支付、共享单车和网购。其中扫码支付指手机通过扫描二维码跳转到支付页面,再进行付款。这种新的支付方式,造就二维码满天飞的现象。那么让我们来扒一扒如何使用 Python 来生成二维码图片。 1 二维码 二维码(2-dimensional bar cod...
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OpenCV 实时人脸检测
目的 试验OpenCV的实时图像捕获 实时窗口内对每一帧的图片进行处理 识别视频窗口内的人脸,并用一个矩形画出来 人脸检测方法有许多,比如opencv自带的人脸Haar特征分类器和dlib人脸检测方法等。 对于opencv的人脸检测方法,有点是简单,快速;存在的问题是人脸检测效果不好。如图3-1所示,正面/垂直/光线较好的人脸,该方法可以检测出来,而侧面/歪斜/光线不好的人脸,无法检测。因此...
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教你在Python中构建物体检测系统(附代码、学习资料)
引言 当有一幅图像展示在面前时,我们的大脑会立即识别出其中包含的物体。而另一方面,机器却需要花费大量时间并训练数据以识别这些物体。但随着最近硬件和深度学习的升级,计算机视觉领域变得更加容易和直观。 请查看下面示例图片,该系统能够以令人难以置信的准确度识别图像中的不同物体: 物体检测技术已经在各行各业中得到了迅速应用,这有助于为自动驾驶汽车在交通中保驾护航,在拥挤的地方识别出暴力行为,协助体育团...
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带你读《Python编程从0到1》之一:基 础
Python编程从0到1(视频教学版) 张頔 著 第1章 基 础   本章将介绍程序设计的入门方法,主要分为以下3个阶段进行介绍。  第1阶段:1.1~1.6节  这部分介绍最基本的知识,如历史(1.1节)、表达式(1.2节)、运行程序(1.3节)、内建类型(1.4节)、流程控制结构(1.5节)和输入输出(1.6节)。这部分内容力图精简(尤其是内建类型一节),其目的在于让学习者尽快进入...
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拍张照片求解数独,计算机如何看懂题目,这个GitHub项目告诉你
云栖号:https://www.aliyun.com/#module-yedOfott8第一手的上云资讯,不同行业精选的上云企业案例库,基于众多成功案例萃取而成的最佳实践,助力您上云决策! 现在只需拍张照片,就能快速解决数独问题了。 数独对计算机来说不是什么难事,但就是这样一个“平平无奇”的项目却登上了GitHub今日的热榜。 这个登上热榜的项目,名字就叫AI Sudoku,其实就是用AI里的计...
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骨灰级乐高粉讲述:我是怎么用算法给两吨积木自动分类的
本文来自AI新媒体量子位(QbitAI) 本文的作者Jacques Mattheij自小就是一名乐高粉。在接触乐高的过程中,他发现了这么一种现象:不同种类的乐高售价是不同的。比如精装乐高的售价大概是每公斤40欧元,散装的乐高只需要10欧元;而一些限量、稀有版本以及乐高机械组的售价能达到每公斤100欧元。 为此甚至有人专门去买那些散装和精装新品的乐高,然后把它们进行重新分类以获取更高的价值...
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创作能手——LSTM“诗人”
代码是诗歌,这是WordPress的哲学的一部分,作为一名程序猿和一位诗人的我一直喜欢这句话。我一直有一个疑问:可以做一个可以写出原创诗歌的机器人吗? 带着这个疑问我一直思考,我知道如果我的机器人学习写诗,首先必须先会读诗。在2017年,有人使用WordPress发布了超过五十万个标签为诗歌的帖子。我向一些多产的诗人询问,问他们是否愿意和我一起进行有趣的实验:他们是否允许我的机器人阅读他们的作...
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深度学习网络教你如何玩自拍!
编者按:本文作者 Andrej Karpathy,由阅面科技翻译整理。 卷积神经网络是非常强大的,它能在你的个人照片里识别出物体,地点和人物,又能在自动驾驶汽车里能识别出路标,行人和交通灯,还能在航空影像中识别出庄稼,森林和道路,在医疗图像中识别出多种异常,诸如此类,不胜枚举。在这些严肃的问题之外,这种高大上的视觉识别模型也可以用在消遣和娱乐上,博众一笑。 在接下来我要给大家介绍的这个趣味实验中...
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【翻译】Sklearn 与 TensorFlow 机器学习实用指南 —— 第10章 人工神经网络介绍(下)
使用神经网络 现在神经网络被训练了,你可以用它进行预测。 为此,您可以重复使用相同的建模阶段,但是更改执行阶段,如下所示: with tf.Session() as sess: saver.restore(sess, "./my_model_final.ckpt") # or better, use save_path X_new_scaled = mnist.test.images[...
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