通俗易懂，一文理解神经网络的本质。

【计算机视觉处理5】阈值处理1、阈值处理阈值处理就是设定某个阈值，然后对大于阈值的像素或者小于阈值的像素统一处理的过程。比如下面这个简单的图像：每个格子表示一个像素，格子中的数字表示图片的像素值。如果设定阈值为8，那我们可以把图片分成两个区域，如下图：然后我们统一对绿色区域或者蓝色区域进行操作，这就是阈值处理了。我们通常的操作是将高于某一阈值的像素值处理为255，或者低于某一阈值的像素值处理为0。

从Conditional GAN的实现来AI绘画并不是简单的照搬，在训练Conditional GAN的时候，我们在做的时学习到图像的分布。对于一张64×64×3的8bit图，可以有12288^256种组合，而这么多组合里面只有极小一部分是我们需要的图像，而Generator网络就是把z从一个简单的分布（比如高斯分布），映射一个复杂的分布（图像的分布）。当学习到这个分布后，我们只需要从z的分布中采

【计算机视觉处理三】图像基本处理1、图像切片在前面我们了解到opencv中的图像实际上就是一个ndarray数组，我们对ndarray数组进行操作就是对图像进行操作。我们先来看一下切片查找，这是我们非常常用的一个操作。（1）一维数组的切片我们来看看切片的语法，对于一维的数组我们可以通过下面的操作获取第0个到第4个元素：array[0:5]从上面可以知道我们的切片操作是左闭右开的。上面的切片操作我们

文本情感分析是自然语言处理中非常基本的任务，我们生活中有很多都是属于这一任务。比如购物网站的好评、差评，垃圾邮件过滤、垃圾短信过滤等。文本情感分析的实现方法也是多种多样的，可以使用传统的朴素贝叶斯、决策树，也可以使用基于深度学习的CNN、RNN等。本文使用IMDB电影评论数据集，基于RNN网络来实现文本情感分析。

机器学习一直是Python的一大热门方向，其中由神经网络算法衍生出来的深度学习在很多方面大放光彩。那神经网络到底是个个什么东西呢？

前言GitHub作为程序员们的开源宝库，有着很多非常好的项目。对于初学者来说，游戏有着一种特殊的魅力。今天统计了GitHub上比较有趣的10个开源小游戏，其中有许多可以称之为经典。笔者是一名90后，《贪吃蛇》、《坦克大战》、《超级马里奥》和《太空侵略者》作为儿时的玩伴，陪伴笔者度过了很多时光，给笔者带来了非常多的回忆。1、Pacman（吃豆人游戏）项目演示地址： https://passe...

从2017年起，RNN系列网络逐渐被一个叫Transformer的网络替代，发展到现在Transformer已经成为自然语言处理中主流的模型了，而且由Transformer引来了一股大语言模型热潮。从Bert到GPT3，再到如今的ChatGPT。Transformer实现了人类难以想象的功能，而且仍在不停发展。本文将基于Transformer的Encoder部分，实现文本情感分析任务。

在某个App中有一个加密水印的功能，当帖子的主人开启了之后。如果有人截图，那么这张截图中就是添加截图用户、帖子ID、截图时间等信息，而且我们无法用肉眼看出这些水印。

【计算机视觉处理5】阈值处理1、阈值处理阈值处理就是设定某个阈值，然后对大于阈值的像素或者小于阈值的像素统一处理的过程。比如下面这个简单的图像：每个格子表示一个像素，格子中的数字表示图片的像素值。如果设定阈值为8，那我们可以把图片分成两个区域，如下图：然后我们统一对绿色区域或者蓝色区域进行操作，这就是阈值处理了。我们通常的操作是将高于某一阈值的像素值处理为255，或者低于某一阈值的像素值处理为0。