Quantum Mechanics Helps in Learning for More Intelligent Robots

一个基于Web的工具，用于标记可用于训练dlib或其他对象检测器的对象的图像。 随着大多数用户切换到新版本的imglab，旧版本的imglab已被删除。 如果您想成为该项目/组织的维护者/合作者，请告诉我。 唯一的条件是您需要对任何用户反馈保持礼貌。 寻找互助/贡献者 产品特点 ImgLab是独立于平台的，可直接从浏览器运行，并且没有任何先决条件。 它需要最少的CPU和内存。 自动建议 外挂程式 不同形状 键盘快捷键： 放大/缩小： 其他功能： dlib用户特别注意。 您可以轻松调整零件/地标/特征点的顺序。 开源，永远免费。 您可以绘制特征点和形状（圆形，矩形，多边形）。 如果需要，将来会添加其他形状，例如椭圆，直线，曲线。 小项目文件，因此可以通过邮件共享。 以数据格式 支持多种格式 dlib XML dlib点 帕斯卡VOC 可可 Tensorflow（计划中） 其他生活质量功能： 拖动或调整任何注释形状的大小。 选择并删除任何注释形状或界标点。 通过上下拖动标签来按特定顺序排列地标点，而不是按特定顺序创建它们。 自动保存在浏览器缓存中。 导出以保存到

毫升矩阵 矩阵处理和计算库。 由维护 安装 $ npm install ml-matrix 用法 作为ES模块 import { Matrix } from 'ml-matrix' ; const matrix = Matrix . ones ( 5 , 5 ) ; 作为CommonJS模块 const { Matrix } = require ( 'ml-matrix' ) ; const matrix = Matrix . ones ( 5 , 5 ) ; 例子 标准作业 const { Matrix } = require ( 'ml-matrix' ) ; var A = new Matrix ( [ [ 1 , 1 ] , [ 2 , 2 ] ] ) ; var B = new Matrix ( [ [ 3 , 3 ] , [ 1 , 1 ] ] ) ; var C = ne

tensorflow-chatbot-中文 :person_running: [中文聊天机器人]具有bahdanau注意和Word2Vec预训练嵌入的seq2seq模型的Tensorflow实现 此基于撰写的。 如何 [选项1]重新训练模型 $ git clone https://github.com/AdrianHsu/tensorflow-chatbot-chinese.git # put your own training/eval data in the correct path, as shown above $ ./run.sh [选项2]使用预先训练的保护程序文件测试模型 您应该在下载经过预训练的模型，然后将其放入save/目录。 确保您的输入已经放置在正确的路径中，并且已通过文本分段API（例如jieba）进行了预处理。 $ ./hw2_seq2seq.sh 操作方法（网络） 您必须先下载冻结

第一章：介绍机器学习研究的总体思路，发展历史与关键问题； 第二章：介绍线性模型，包括线性预测模型，线性分类模型和线性高斯概率模型； 第三章：介绍神经网络的基础知识、基础结构和训练方法； 第四章：介绍深度神经网络的基础方法和最新进展； 第五章：介绍核方法，特别是支持向量机模型； 第六章：介绍图模型的基本概念和基于图模型的学习和推理方法； 第七章：介绍无监督学习方法，特别是各种聚类方法和流形学习； 第八章：介绍非参数贝斯模型，重点关注高斯过程和狄利克雷过程； 第九章：介绍遗传算法、遗传编程、群体学习等演化学习方法； 第十章：介绍强化学习，包括基础算法及近年来兴起的深度强化学习方法； 第十一章：介绍各种数值优化方法。

计算机视觉注释工具（CVAT） CVAT是用于计算机视觉的免费，在线，交互式视频和图像注释工具。 我们的团队正在使用它来注释数百万个具有不同属性的对象。 许多UI和UX决策都是基于专业数据注释团队的反馈。 在线尝试 。 文献资料 截屏 支持的注释格式 单击“上传注释”和“转储注释”按钮后，可以选择格式。 数据集框架允许通过其命令行工具和Python库进行其他数据集转换。 有关支持的格式的更多信息，请参阅。 注释格式 进口 出口 X X X X X X X 分割蒙版 X X X X X X X X X X X X X X X X 用于自动标记的深度学习模型

决策算法在许多不同的应用中被使用。传统的设计决策算法的方法采用原则和简化的建模，在此基础上，人们可以通过易于处理的优化来确定决策。最近，深度学习方法正在变得越来越流行，这种方法使用从数据调整的高度参数架构，而不依赖于数学模型。基于模型的优化和以数据为中心的深度学习通常被认为是不同的学科。在这里，我们将它们描述为一个在特异性和参数化方面不断变化的连续光谱的边缘，并为位于这个光谱中间的方法提供一个教程式的展示，称为基于模型的深度学习。在我们的演示中，我们还附带了超分辨率和随机控制方面的运行示例，并展示了如何使用所提供的特性和每种详细方法来表示它们。将基于模型的优化和深度学习结合在一起，在生物医学成像和数字通信等各种应用中使用实验结果，证明了这种结合的好处。

e-learning与知识管理概述.

3dgan-chainer 3D生成对抗网络的Chainer实现。 结果 一些好的样品产生了椅子。 （50纪元） python generate_samples.py result/trained_models/Generator_50epoch.npz 要求 链接器（2.0.1） 科学的 scikit图像 h5py pip install scipy scikit-image h5py 可选的 如果要绘制体素，则需要 。 截至2017年10月19日，未发行版本的matplotlib仅包含功能 matplotlib 2.1.0 + 323.ge6448bafc pip install git+https://github.com/matplotlib/matplotlib 数据集 我使用了ShapeNet-v2数据集。 培训脚本支持.binbox或.h5扩展名。 描述你的数据集路径DATASET_PATH在train.py 。 .binvox 只需在ShapeNet-v2中使用.binvox文件

AI游戏 use AI to play some games. You can star this repository to keep track of the project if it's helpful for you, thank you for your support. 内容 名称 实施算法的数量 码 用中文（表达 AISnake 2 AI贪吃蛇 车手 1个 AI俄罗斯方块 五子棋 1个 AI五子棋 AITRexRush 3 AIChrome浏览器小恐龙游戏 爱庞 1个 AI乒乓球 AIPianoTiles 1个 AI别再踩白块了 艾帕克曼 1个 AI吃豆人 AIFlappyBird 2 AI飞扬的小鸟 更多 微信公众号 查尔斯·皮卡丘