magenta

【推荐】2019 Java 开发者跳槽指南.pdf(吐血整理) >>> 本文首发于个人博客 https://kezunlin.me/post/91b7cf13/ ，欢迎阅读最新内容！ tutorial to compile and use esay profiler with c++ on ubuntu 16.04 <!--more--> Guide compile git clone https://github.com/yse/easy_profiler.git cd easy_profiler && mkdir build && cd build && cmake-gui .. make -j8 sudo make install usage CMakeLists.txt find_package(easy_profiler REQUIRED) #easy_profiler_Dir /usr/local/lib/cmake/easy_profiler target_link_libraries(my_application easy_profiler) code #include <easy/profiler.h> void foo() { EASY_FUNCTION(profiler::colors::Magenta); // Magenta block with name

在过去的几年中，机器学习在许多行业中开辟了新的视野，出现了一些高级用例：Facebook的面部识别，Netflix推荐的电影，PrismaAI的图像样式转换，Siri的语音识别，Google Allo的自然语言处理， 而这样的例子不胜枚举。 GitHub上有大量精彩的开源机器学习项目。以下是最受开发者们欢迎的项目列表。我希望通过这些项目能让你学到一些新东西，并激发自己的开发项目灵感。 1、TensorFlow TensorFlow是一个用于研究和生产的开源机器学习库。 TensorFlow为初学者和专家提供了针对桌面、移动端，Web和云开发的API。TensorFlow最初由Google Brain团队开发，供内部Google使用，并于2015年11月9日根据Apache 2.0开源许可发布。TensorFlow的最新版本支持Keras，这是高级神经网络API，使用Python编写，并且能够在TensorFlow，CNTK或Theano之上运行。 还有用于Javascript和Swift的接口。 2、Scikit-learn Scikit-learn最初由David Cournapeau在Summer of Code的Google活动中撰写。 它的名称或多或少地引用了SciPy Toolkit。 Scikit-learn具有基于NumPy

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Cesium中文网： http://cesiumcn.org/ | 国内快速访问： http://cesium.coinidea.com/ What is a particle system? 什么是粒子系统？ 粒子系统是一种图形技术，可以模拟复杂的物理效果。粒子系统是小图像的集合，当它们一起观看时，会形成一个更复杂的“模糊”物体，如火、烟、天气或烟花 fireworkds 。通过使用诸如初始位置、速度和寿命等属性指定单个粒子的行为，可以控制这些复杂的效果。 粒子系统效应在电影和电子游戏中很常见。例如，为了表示飞机的损坏，技术艺术家可以使用粒子系统来表示飞机引擎上的爆炸，然后渲染不同的粒子系统，表示飞机坠毁时的烟雾轨迹。 Particle system basics 粒子系统基础 请看下面基础粒子系统的代码： var particleSystem = viewer.scene.primitives.add(new Cesium.ParticleSystem({ image : '../../SampleData/smoke.png', imageSize : new Cesium.Cartesian2(20, 20), startScale : 1.0, endScale : 4.0, particleLife : 1.0, speed : 5.0, emitter : new

人工智能越来越渗透到我们的日常生活中了。比如之前新闻报道，人工智能产生的艺术品在佳士得(Christie’s)的赞助下登上了世界拍卖的舞台，这不仅仅证明人工智能具有创造性，还可以创作出世界级的艺术品。 想成为艺术家吗？想知道如何利用AI创作艺术吗？如何用人工智能打造卢浮宫级别的艺术品？这里有生成AI艺术的奇妙小工具，人人都是达芬奇！快来开开眼界吧！ 国外最受欢迎的 AI 艺术类工具： nway ML——简单，又无需代码的一款AI工具，可以使用机器学习模型创造更多创意艺术品。 Magenta——一个开源研究项目，探索机器学习在创作过程中作为工具的作用。 GANBreeder ——使用 GANBreeder 衍生出两个图像以创建更加新奇的图像。 Processing——灵活的软件速写本和语言，用于学习如何在视觉艺术的背景下进行编程。 包括p5js（Java处理）和Processing.py（Python处理）。 [处理过程不使用AI，而是视觉艺术的绝佳工具]。 ml5.js —— ml5.js 旨在通过互联网让广大艺术家、编程人员和学生群体，可以通过机器学习激发、创作更多创意作品。 音乐/声音类 AI 工具: Magenta Studio ——基于 Magenta 的开源工具和模型，构建的音乐插件合集。 AI Duet ——可以与你一起互动的钢琴演奏。 NSynth Sound