在机器学习，模式识别中，我们做分类的时候，会用到一些指标来评判算法的优劣，最常用的就是识别率，简单来说，就是acc=Npre/Ntotalacc=N_{pre}/N_{total}这里的 NpreN_{pre}表示预测对的样本数，NtotalN_{total}表示测试集总的样本数。识别率有的时候过于简单， 不能全面反应算法的性能，除了识别率，还有一些常用的指标，就是我们要介绍的

这个特效的实现，可以先利用前面提到的渐变特效，做一个图像的渐变

下列公式中，A代表了上面图层像素的色彩值（A=像素值/255），B代表下面图层像素的色彩值（B=像素值/255），C代表了混合像素的色彩值（真实的结果像素值应该为255*C）。该公式也应用于层蒙板。        不透明度模式：C=d*A+(1-d)*B相对于不透明度而言，其反义就是透明度。这两个术语之间的关系就类似于正负之间的关系：100%的不透明度就是0%的透明度。该混合模式相

在生成领域，迄今为止有几个主流的模型，分别是 GAN, VAE，Flow 以及 Diffusion 模型。上面几类模型它们在生成高质量样本方面取得了巨大成功，但每个模型都有其自身的局限性。生成对抗网络（GAN）模型因其对抗训练的特性，存在训练可能不稳定以及生成多样性不足的问题。变分自编码器（VAE）依赖替代损失。流模型（Flow）则必须使用专门的架构来构建可逆变换。扩散模型的灵感源自非平衡热力学。

聚类算法，作为机器学习里常用的一种无监督方法，一直以来都受到很大的关注，聚类算法，简单来说就是希望把同一类的样本或者样本聚到一起，比如说常见的图像分类，我们希望猫的图片能聚到一起，狗的图片能聚到一起，不希望猫和狗的图片混在一起。聚类算法发展到现在，已经有了很多不同的算法，常见的比如 K-means 就是比较经典的一种聚类算法。今天介绍发表在 science 2014 上的一篇文章，Cluste..

不同于将冻结的大型语言模型（LLMs）和视觉语言模型（VLMs）用于构建人工智能智能体，我们也可以采用单一的智能体 Transformer 模型，该模型接收视觉令牌（visual tokens）和语言令牌（language tokens）作为输入，类似 Gato（Reed et al., 2022）。除视觉和语言外，我们新增了第三种通用输入类型，称为智能体令牌（agent tokens）。

多模态人工智能系统有望在我们的日常生活中普及。让这些系统具备更强交互性的一个有效途径，是将其作为智能体（Agent）嵌入物理与虚拟环境中。目前，现有系统以大型基础模型为核心构建模块来打造具象化智能体（embodied agents）。将智能体嵌入此类环境，能助力模型处理和解读视觉信息与上下文数据 —— 这对于开发更复杂、更具上下文感知能力的人工智能系统至关重要。例如，一个能够感知用户动作、人类行为

去马赛克与降噪是数字成像流程中关键的初始步骤，但同时也是一类严重不适定的重建问题：需要从单次含噪测量中，为每个像素恢复出三个颜色分量。传统方法依赖手工设计的滤波器或先验约束，在摩尔纹、细边缘等困难场景中仍会出现明显的视觉伪影。本文研究者针对上述挑战提出一种全新的数据驱动方案：不使用手工调优的滤波器，而是在大规模图像数据集上训练深度神经网络。尽管深度学习已取得巨大成功，但直接使用现有数据集进行朴素训

Canonical Correlation Analysis(CCA)典型相关分析也是一种常用的降维算法。我们知道，PCA(Principal Component Analysis) 主分量分析将数据从高维映射到低维空间同时，保证了数据的分散性尽可能地大, 也就是数据的方差或者协方差尽可能大。而LDA(Linear Discriminant Analysis) 线性判别分析则利用了类标签，利用一种

传统的 CV 问题，一般把特征提取和分类模型的构建训练分成两个步骤，CNN 可以把这两者合在一个网络里，目前很多实验证明，利用大量数据训练过的 CNN 可以用作很好的特征提取器，类似一种特征迁移。今天介绍一下，如何利用 Tensorflow 和 预先训练好的模型，做特征提取，我们可以用 TensorFlow GitHub 官网上的预训练模型来做特征提取：https://github.com/t..