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From: Tech Crunch; 作者：Iris ????或许你曾留心过狗是怎么行走的——它们走起路来肌腱运动流畅，步履灵活，并不必去思考下一步要怎么走，走路这个动作是自然而然发生的事情。 而同样的动作，机器狗能够处理得这样自然吗？ 假设你有一只机器狗，你想让它像一只普通的狗一样跳起来接飞盘，但糟糕的是，它总是会迟疑那么几秒，或者误判了你的动作，只能笨笨地在原地打转。简单的走路和跳跃的动作，在机器狗身上却变得难以实现。为了解决这一难题， 谷歌联合加州伯克利大学，捕捉真实动物的动作，将运动数据输入机器狗的学习库中，尝试让机器狗也能变成“有血有肉”的宠物。 ????‍???? 谷歌AI：“没有什么动作口令，是我应付不了的” 首先让我们来看看Boston Dynamic公司研发的新型机器狗SpotMini。它由一套编程好的AI系统掌控自己的思维，有3D视觉效果的眼睛让内部AI看到外部环境。它能够踮足行走，像真的狗一样活泼地摇头晃脑着走路。 它也能打开门，任凭人类用绳子怎样拽着它，它都能“一往无前”。???? 为什么SpotMini能够这样灵活运动呢？ 事实上，它所使用的技术与谷歌AI项目的研究有着异曲同工之妙。 类人型机器人似乎并不比四足机器人好用，因此谷歌致力于找到一种将“敏捷行为”（如轻快的小跑或旋转的动作）从源目标转移到四足机器人的有效方法。换言之

Keras之队鸢尾花识别 任务目标 对鸢尾花数据集分析 建立鸢尾花的模型 利用模型预测鸢尾花的类别 环境搭建 pycharm编辑器搭建python3.* 第三方库 numpy pandas sklearn keras 处理鸢尾花数据集 了解数据集 鸢尾花数据集是一个经典的机器学习数据集，非常适合用来入门。 鸢尾花数据集链接： 下载鸢尾花数据集 鸢尾花数据集包含四个特征和一个标签。这四个特征确定了单株鸢尾花的下列植物学特征： 花萼长度 花萼宽度 花瓣长度 花瓣宽度 该表确定了鸢尾花品种，品种必须是下列任意一种： 山鸢尾 Iris-Setosa(0) 杂色鸢尾 Iris-versicolor(1) 维吉尼亚鸢尾 Iris-virginica(2) 数据集中三类鸢尾花各含有50个样本，共150各样本 下面显示了数据集中的样本: 机器学习中，为了保证测试结果的准确性，一般会从数据集中抽取一部分数据专门留作测试，其余数据用于训练。所以我将数据集按7：3（训练集：测试集）的比例进行划分。 数据集处理具体代码 # 读取数据集 iris = pd.read_csv("iris.data", header=None) # 数据集转化成数组 iris = np.array(iris) # 提取特征集 X = iris[:, 0:4] # 提取标签集 Y = iris[:, 4] # One-Hot编码

　　目前的主流智能手机大多配有多个摄像头，每个都有不同分工，有的是黑白摄像头，负责提供更准确的对比度信息，有的则负责捕捉人物或场景深度，测量物体和手机之间的距离。 　　 近日，谷歌 AI 研究团队发明了一种测量距离的新方法：通过机器学习模型捕捉和追踪用户的眼球（虹膜），就可以判断其与手机的距离。 整个过程只用到普通的 RGB 摄像头，无需深度传感器或专用摄像头。 　　 如果这项技术未来获得实装，那么手机上的摄像头数量终于有望减少了。 　　这项研究名为 MediaPipe Iris，属于谷歌 MediaPipe 机器学习开源项目的一部分。该项目旨在为研究人员和开发者提供免费、成熟的跨平台机器学习解决方案，其中还包括脸部识别、面部五官追踪、手势捕捉和物体识别等常见的计算机视觉任务。 　　 　　眼球或虹膜追踪并非新技术，三星最早在 8 年前的 Galaxy S3 上就实装了眼球追踪技术。然而受到硬件性能、光照条件和潜在遮挡物的限制，这项技术的易用性较差，近几年已经被指纹和面部识别所取代。 　　不过， 在某些应用场景下，虹膜追踪仍然有不可替代的地位，比如操控 VR 和 AR 设备很依赖虹膜追踪，手机相机的人像模式也需要追踪虹膜来确定眼睛和人脸的位置。 通常来说，这些设备需要专用的传感器来获取这些数据，限制了设备的使用场景和潜力。 　　谷歌 AI 团队发表的最新研究成果，只需要一个普通的

点击此处进入下载地址 提取码：2wg3 资料简介： 本书采用独创的黑箱模式，MBA案例教学机制，结合一线实战案例，介绍Sklearn人工智能模块库和常用的机器学习算法。书中配备大量图表说明，没有枯燥的数学公式，普通读者，只要懂Word、Excel，就能够轻松阅读全书，并学习使用书中的知识，分析大数据。本书具有以下特色：独创的黑箱教学模式，全书无任何抽象理论和深奥的数学公式。首次系统化融合Sklearn人工智能软件和Pandas数据分析软件，不用再直接使用复杂的Numpy数学矩阵模块。系统化的Sklearn函数和API中文文档，可作为案头工具书随时查阅。基于Sklearn Pandas模式，无须任何理论基础，全程采用MBA案例模式，懂Excel就可看懂。 资料目录： 第 1 章 从阿尔法狗开始说起1 1.1 阿尔法狗的前世今生.......1 1.2 机器学习是什么.....2 1.3 机器学习大史记.....3 1.4 机器学习经典案例......... 11 第 2 章 开发环境......13 2.1 数据分析首选 Python.....13 2.2 用户运行平台.......18 2.3 程序目录结构.......19 2.4 Spyder 编辑器界面设置.20 2.5 Python 命令行模式.........26 2.6 Notebook 模式......27 2.7

瑞士纳沙泰尔--(美国商业资讯)-- Masimo (NASDAQ: MASI)今天发布《肺炎》( Pneumonia )杂志发表的一项研究结果，该研究中，印度新德里的独立研究人员调查Rad-G™脉搏血氧饱和度仪搭配Masimo RRp®在儿科患者中的精度，并与门急诊收住患儿开展常规评估时临床工作者确定的数值进行比较1。RRp提供的呼吸率由脉搏血氧饱和度仪中使用的体积描记法确定。 此新闻稿包含多媒体内容。完整新闻稿可在以下网址查阅： https://www.businesswire.com/news/home/20200705005031/en/ Alwadhi博士及其同事指出，世界许多地方儿童肺炎发病率高，肺炎筛查指南纳入氧饱和度(SpO2)和呼吸率测量，许多资源匮乏地区医疗设备稀缺、医疗培训参差不齐，他们寻求确定“多模式”脉搏血氧饱和度仪Masimo Rad-G能否同样精确测量呼吸率，支持将来用作一种更简化、更可靠的肺炎筛查病例处治方法。Rad-G使用单枚Masimo SET®脉搏血氧饱和度传感器同时测量SpO2和RRp，以及脉率(PR)、灌注指数(Pi)和脉搏灌注变异指数(PVi®)。 在这项特殊的研究中，研究人员将Rad-G与传统的儿科医生评估相结合，测量新德里Kalawati Saran医院门急诊科2周内收住的97例患儿（年龄2至59个月）的呼吸率

比较一下常用的golang web框架 令人敬畏的Web框架 如果你为自己设计一个小应用程序，你可能不需要一个Web框架，但如果你正在进行生产，那么你肯定需要一个，一个好的应用程序。 虽然您认为自己拥有必要的知识和经验，但您是否愿意自行编写所有这些功能的代码？ 您是否有时间找到生产级外部包来完成这项工作？ 您确定这将与您应用的其余部分保持一致吗？ 这些是推动我们使用框架的原因，如果其他人已经做了这些繁琐且艰苦的工作，我们不想自己编写所有必要的功能。 介绍 Go 是一种快速增长的开源编程语言，旨在构建简单，快速，可靠的软件。 看看哪些 伟大的公司 使用Go来为他们的服务提供支持。 本文提供了所有必要的信息，以帮助开发人员了解有关使用Go开发Web应用程序的最佳选项的更多信息。 本文包含了最详细的框架比较，通过从尽可能多的角度比较最知名的Web框架：流行度，支持和内置功能： Beego：Go编程语言的开源，高性能Web框架。 https://github.com/astaxie/beego https://beego.me Buffalo：快速Web开发w/Go。 https://github.com/gobuffalo/buffalo https://gobuffalo.io Echo：高性能，极简主义的Go Web框架。 https://github.com/labstack

大豆，东北人是有理由骄傲的。东北平原沃野千里河网交织，富得流油的黑土地长出了品质极好的大豆，也养出了贼会吃大豆的一群人。 从一颗颗圆润饱满的大豆本豆，到清爽嫩滑的豆腐脑，鲜香柔韧的卤水豆腐，轻薄如纸的干豆腐，坚挺内秀的冻豆腐，再到那东北菜灵魂之味的大豆酱……东北人吃起大豆，挑剔又讲究，狂野又实在，想不服都不行。 　　 　　东北乱炖全在大酱香｜豆果美食网网友亦荷yihe 01 东北大豆不谦虚 / 水煮生芽，破豆成浆 / 　　一颗好豆子是好吃的前提，像豆芽、豆浆等豆制品对豆子本身的品质要求很高。托天时地利的福气，东北的豆子也卓尔不群。 　　 　　pixabay 　　吃豆子盛夏时节，在东北人的烧烤摊上，穿过淌油的羊肉串、结实的大腰子、酥脆的烤蚕蛹……一盘盐水毛豆才是东北人“青岛不倒我不倒，雪花不飘我不飘”的底气，一串串毛豆被嗦进嘴里，鲜嫩软糯，入口化渣，一眨眼外壳便堆成了小山，肉香缭绕，杯盘交错，人声鼎沸，一起撸过串的哥们，大块吃肉掏心掏肺，青春献给小酒桌儿，肩膀能抗事，两肋可插刀。 　　 　　撸串伴侣｜souhu.com 　　生豆芽大豆泡水后发芽，白白嫩嫩的胖豆芽，拿来清炒、醋溜、吊鲜汤…… 除了米饭，东北人也很喜欢吃饼，街上的春饼、筋饼店比比皆是。豆芽、肉丝、韭菜等炒制的卷饼菜，裹进半透明又劲道的筋饼里，抹上大豆酱，豆芽的鲜重新定义了春的味道，也很下饼。 　　 　　卷饼菜

后处理（Post-Processing），在图形学和游戏开发等领域是提升最终画面呈现品质的重要渲染技术。后处理渲染技术的好坏，往往决定了游戏画面是否能够达到令人惊艳的级别。 图像模糊算法在后处理渲染领域中占据着重要的地位。很多产品级后处理的实现，都会直接或间接依赖于图像模糊算法中的一种或多种。无论是基于高斯模糊（Gaussian Blur）或其改进算法的Bloom特效，还是基于径向模糊（Radial Blur）的Sun Shaft（God Ray），或是基于方向模糊（Directional Blur）的镜头眩光光晕（Glare Lens Flare），抑或是景深（Depth of Field）特效中摄影级失焦感的散景模糊（Bokeh Blur），都以模糊算法作为重要的支撑。所以说，后处理中所采用模糊算法的优劣，决定了后处理管线最终的渲染品质和消耗性能的多少。 本文将对后处理管线中会使用到的如下十种模糊算法进行总结、对比和盘点，以及提供了这十种模糊算法以及其衍生算法对应的Unity Post Processing Stack v2版本的实现： 高斯模糊（Gaussian Blur） 方框模糊（Box Blur） Kawase模糊（Kawase Blur） 双重模糊（Dual Blur） 散景模糊（Bokeh Blur） 移轴模糊（Tilt Shift Blur） 光圈模糊（Iris

第一讲 深度学习概述 1.1 深度学习的引出 特点： 通过 组合低层特征 ，形成了更加抽象的 高层特征 。 表达式中的 u，w参数需要在训练中通过 反向传播多次迭代调整 ，使得整体的 分类误差最小 。 深度学习网络往往 包含多个中间层（隐藏层） ，且网络结构要更复杂一些。 1.2 数据集及其拆分 Iris（鸢尾花）数据集 分类特征：花萼和花瓣的宽度和长度 数据集在数学上通常表示为 $\{(x_1,y_1),(x_2,y_2),...,(x_i,y_i),...,(x_m,y_m)\}​$ 其中 $x_i$ 为样本特征。由于样本（即一行）一般有多个特征，因而 $x_i = \{x_i^1, x_i^2,..., x_i^n\} ​$ 而 $y_i$ 表示 样本i 的 类别标签 。 类别标签的ground truth 与 gold standard ground truth ：翻译为地面实况。机器学习领域一般用于表示 真实值、标准答案 等，表示 通过 直接观察收集到 的真实结果。 gold standard ：金标准，医学上一般指诊断疾病 公认的最可靠的方法 。 机器学习领域更倾向于使用ground truth，如果用gold standard则表示可以很好地代表ground truth。 1.21 数据集与有监督学习 有监督学习中数据通常分成 训练集 、 测试集 两部分。 训练集(

Golang(go语言)的框架 2020–07–25 框架名称 stars 描述 基于net/http的框架或基于fasthttp库 统计时间 gin 34686 Gin是一个用Go（Golang）编写的HTTP web框架。它提供了一个类似马提尼的API，性能更好，速度快了40倍 net/http 2020-01-13 beego 23023 beego可以用来快速开发API、Web、后端服务等各种应用，是一个RESTFul的框架，主要设计灵感来源于tornado、sinatra、flask这三个框架，但是结合了Go本身的一些特性(interface、struct继承等)而设计的一个框架 net/http 2020-01-13 iris 17287 最快的社区驱动的Go网络框架。Webassembly、带有公共域的自动HTTPS、MVC、会话、缓存、版本控制API、问题API、Websocket、依赖注入等等。与标准库和第三方中间件包完全兼容 2020-01-13 echo 16206 高性能、极简的Go-web框架 2020-01-13 kit 16018 微服务的标准库。 2020-01-13 revel 11518 一个用于Go语言的高生产率、全栈web框架 2020-01-13 go frame 1988 GoFrame是golang的一个模块化、功能齐全