一、OpenCV简单介绍在实现人脸识别之前，我们先简单了解一下OpenCv的一些基本操作。在此之前，我们需要先安装OpenCv，我们使用pip安装：pip install opencv-python另外我们还需要另外一个模块：pip install opencv-contrib-python接下来我们就可以学习OpenCv了。1.1、OpenCv操作图像我们来简单读取一个图像，并...

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

在日常生活中，我们经常会使用到扫描文稿的功能。包括IOS备忘录自带的扫描功能、等，文稿扫描给我们带来了许多便利。文稿扫描可以应对的范围非常广、包括身份证、银行卡、纸质表格等。我们扫描文稿的目的在于更好的辨别文字信息。但在扫描文稿时会遇到千奇百怪的问题，包括阴影、文稿褶皱、文稿形变等，我们今天主要来讨论一下文稿形变的问题。

让AI玩游戏的思想早在上世纪就已经有了，那个时候更偏向棋类游戏。像是五子棋、象棋等。在上世纪“深蓝”就击败了国际象棋冠军，而到2016年“Alpha Go”击败了人类围棋冠军。到现在，AI涉略的不仅仅是棋类游戏。像是超级马里奥、王者荣耀这种游戏，AI也能有比较好的表现。今天我们就来用一个实际的例子讨论AI自动玩游戏这一话题，本文会用非常简单的机器学习算法让AI自动玩Google小恐龙游戏。

Python10行以内代码能有什么高端操作

神经网络虽然非常强大，但是对神经网络的理解仍是一个待解决的问题。由于神经网络非常庞大，我们难以把握每一个细节，很难确定网络如何推理出结果，正因为此，一个看似训练良好的模型在应用的实际任务时会出现很多离奇现象。只有理解这些离奇现象为何会发生，才能更好地理解模型，并改进模型。因为现在大多数网络都是使用梯度下降来更新模型，因此梯度是攻击网络的一个很好的突破点。在上面对网络进行了两种攻击，看似都非常有效。

文心千帆大模型平台是百度智能云推出的全球首个一站式企业级大模型平台，为企业提供大模型训练及推理的全流程工具链和整套环境，让企业以最简单最高效的方式用上大模型、用好大模型。在文心千帆上，企业不但可以直接调用文心一言服务，也可以开发、部署和调用自己的大模型服务，是企业拥抱大模型的最佳选择。简单来说就是文心一言是提供给普通用户的应用，而文心千帆则是提供了企业开发者的开发平台。在平台中内置了从数据集构建、

Amazon SageMaker是一个完全托管的机器学习服务平台，包含了机器学习的各个流程，从标注到部署。开发人员可以快速构建模型并训练，还可以部署到托管环境。Amazon SageMaker提供了Jupyter笔记本，而且可以执行各种流行框架，不止是MXNet，还可以使用PyTorch、TensorFlow等主流框架。自编码器是一个非常简单网络，通常由编码器和解码器两个部分组成。编码器解码器的结

一、指针的概念要知道指针的概念，要先了解变量在内存中如何存储的。在存储时，内存被分为一块一块的。每一块都有一个特有的编号。而这个编号可以暂时理解为指针，就像酒店的门牌号一样。1.1、变量和地址先写一段简单的代码：void main(){int x = 10, int y = 20;}这段代码非常简单，就是两个变量的声明，分别赋值了 10、20。我们把内存当做一个酒店，而每个房间就...

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