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人工智能改变世界

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如何让语音助手通过图灵测试

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2020-08-11 10:27:32

知乎上提供NLP数据集合

https://zhuanlan.zhihu.com/p/163616279

2020-08-10 17:17:04

python生成固定形状的词云图

首先制作好自己想要的形状图片形状为黑色背景为白色如图所示import matplotlib.pyplot as pltimport jiebafrom wordcloud import wordcloud# 1.读出词语# text = open('text/test.txt', 'r', encoding='utf-8').read()# print(text)# 2.把歌词剪开# cut_text = jieba.cut(text)# print(type(cut_text)

2020-08-10 10:45:20

js各种图表组件网站

https://www.highcharts.com.cn/demo/highcharts/spline-symbols

2020-08-10 09:13:48

人类对话只分为两类

人类对话只分为两类

2020-08-09 16:37:54

pytorch 之手写数字生成网络

EPOCH = 10BATCH_SIZE = 64LR = 0.005 # learning rateDOWNLOAD_MNIST = FalseN_TEST_IMG = 5# Mnist digits datasettrain_data = torchvision.datasets.MNIST( root='./mnist/', train=True, transform=tor

2020-08-09 11:12:11

自然语言处理 的 一些环境和包

NLTK是一个开源免费的项目,只需要下载即可支持三个平台直接安装pip3 install nltk -i https://pypi.doubanio.com/simple中文分词模块CRFNShort安装Ltp Python pip3 install pyltp -i https://pypi.doubanio.com/simple遇到这个bugerror: command 'x86_64-linux-gnu-gcc' failed with exit status 1请使

2020-08-08 14:52:16

我复现了我的梦

在无数的程序心中都有一个梦,那就是和一个女神在一起修仙。也许这个听来并不像,走上人生巅峰的梦想那么高大上。但是,这就是,BQZ的梦想。BQZ是一个正儿八经的90后,毕业后独自一个人来到S城市发展。和普通的人一样,他并没有任何超乎常人的特点,普通的不能在普通。长相不丑,个子不高不矮,身材不胖不受,要非说是特长那么就是做梦比较长。且每个梦都能记得清楚。就这样,平平常常的上下班已有三年了。一个平常的夜晚,BQZ走在自己的梦里突然一个,女神出现。那女孩有一双晶亮的眸子,明净清澈,灿若繁星,不知她想到了什么,

2020-08-07 20:51:50

pytorch使用horovod多gpu训练

https://www.cnblogs.com/ywheunji/p/12298518.html

2020-08-07 16:10:43

python游戏创新大赛

https://gitee.com/Selected-Activities/Adapted-game/blob/master/exhibition.md

2020-08-07 15:16:24

DFCNN-TCN

import osimport torchimport torch.nn as nnimport torch.nn.functional as Fdef conv_bn(inp, oup, stride, conv_layer=nn.Conv2d, norm_layer=nn.BatchNorm2d, nlin_layer=nn.ReLU): return nn.Sequential( conv_layer(inp, oup, 3, stride, 1, bias=Fal

2020-08-07 14:55:29

DFCNN-LSTM

import osimport torchimport torch.nn as nnimport torch.nn.functional as Fdef conv_bn(inp, oup, stride, conv_layer=nn.Conv2d, norm_layer=nn.BatchNorm2d, nlin_layer=nn.ReLU): return nn.Sequential( conv_layer(inp, oup, 3, stride, 1, bias=Fal

2020-08-07 14:19:22

测试tensorflow-gpu

import tensorflow as tf with tf.device('/gpu:0'): a = tf.constant([1.0, 2.0, 3.0, 4.0, 5.0, 6.0], shape=[2, 3], name='a') b = tf.constant([1.0, 2.0, 3.0, 4.0, 5.0, 6.0], shape=[3, 2], name='b') c = tf.matmul(a, b) with tf.Session

2020-08-06 09:39:56

pytorch ctcloss 参数详解

https://zhuanlan.zhihu.com/p/67415439

2020-08-04 15:30:07

条件概率计算代替RNN

当已知A B独立时可以,p(a并b)=p(a)+p(b)-p(a交b),p(a交b)=p(a)*p(b),当a,b不独立时,要用条件概率,p(a交b)=p(b|a)*p(a)=p(a|b)*p(b),事实上,当a,b独立时,p(a|b)=p(a),p(b|a)=p(b)如何根据图中p1和p2 ,p3 计算A的时候B的概率更具公式p(a交b)=p(b|a)*p(a)p(b|a)=p(a交b)/p(a)=p2[0]/p3[0]假设...

2020-08-04 14:02:52

如果算力足够根本不需要标注太多数据

A数据集有n个数据,每个数据有可能是m个类别的一个,假设一个数据有一个类别把所有情况都使用B数据集合验证一遍效果最好的那个就是标注好的而且我们可以根据哪个类识别的好就证明哪个类别标注的对这样会排除一部分不断的验证几次即可标注好...

2020-08-04 09:36:37

DFCNN网络pytorch版本

import torchfrom torch import nnimport torch.nn.functional as Fclass dfcnn(nn.Module): def __init__(self, num_classes, input_nc): super(dfcnn, self).__init__() self.layer1 = nn.Sequential( nn.Conv2d(input_nc, 32,

2020-08-03 10:11:21

裸眼3D将是未来移动端的显示的主要技术

为什么本人会谈这个,因为近几天本人成功实现了眼球追踪,不是特别的精确,但是面对裸眼3D的实现足够了,只要摄像头可以捕捉到你的眼睛就可以了最后就是实现双眼投射,那么问题来了,投影如何调整自己的方向和位置,通过红外和光感解决距离计算,并计算焦距,其实通过摄像头也是可以计算的但是这个算的比较准确,还有就是方向问题,这个其实问题不是特别重要只要能360度 偏转30度即可,还有就是自动调焦距,这个并不难对于今天的手机来说应该是 so easy 摄像头可以50倍变焦,还解决不了这个问题好这些实现后就是手机要不

2020-08-02 15:47:21

python3 PIL、opencv, 二进制、base64 四种图片格式转换

https://blog.csdn.net/cnmnui/article/details/105831908

2020-07-30 09:18:25

opencv-python之机器视觉

人一眼就可以定位两个图中圆的位置那么机器如何定位圆的位置呢很简单粗暴的方法就是将图纵向分成n个部分,每个部分都会对应一个位置,计算每个部分的数值之和如第二幅图,图中心的部分的数值一定是最大或者最小,这样就能计算出圆的位置,这就是人的视觉机器化...

2020-07-30 09:16:38

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