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提起韩国流行音乐，充满感染力的舞蹈肯定是最重要的部分。那么，哪家的舞跳的最齐呢？ 机器之心报道，参与：魔王、泽南。 各类团综火爆今夏，青你、创造营 2020、乘风破浪的姐姐，还有刚开播的少年之名，都试图打造独一无二的男团女团。 对于多人组成的团体而言，与个人 solo 不同，成员间的默契度尤为重要，体现在舞蹈上可能就是「齐」了。「刀群舞」成为团体舞蹈实力的高评价词汇（刀群舞指非常整齐的群体舞蹈，动作就像军刀划过一样干净利落不拖泥带水）。 那么，在娱乐产业链发展较为完善、各种男团女团层出不穷的韩国，哪些团体的舞蹈最齐呢？ 最近， 油管博主 techie_ray 利用机器学习和数学分析了多个韩国男团的舞蹈整齐度，包括防弹少年团（BTS）、EXO、SHINee、GOT7、NCT、SEVENTEEN、MONSTA X 等，成为人们热议的话题 。 用软件计算韩团舞蹈整齐度_腾讯视频 ​ v.qq.com techie_ray 强调这一分析没有偏见，仅使用纯数学方式进行评估，评估结果仅基于计算机的严格计算。 计算方法 那么，对舞蹈整齐度的分析是如何实现的呢？techie_ray 在视频中介绍了具体步骤： 1. 找到干净的舞蹈样本 想要做横向对比，首先得有干净的数据。由于此次分析涉及舞蹈整齐度，因此 techie_ray 希望的样本是团体中所有个人舞蹈动作一样，没有单人 part

　　美国首个新冠疫苗 3 期临床启动，Moderna 疫苗可望年底推出。 　　这款疫苗三期临床试验将在 89 个试验点开展，规模多达 3 万人，以测试疫苗的安全性与效果，这也是获得监管批准前的最后一道障碍。 　　周一，Moderna 股价收盘大涨 9.15% 至 79.91 美元。 　　 　　图 | Moderna 疫苗在纽约开始接种。（来源：美联社） 　　 3 万人的 3 期试验 　　Moderna 称，一半的志愿者将接受相隔 28 天的两剂共 100 微克的疫苗接种，另一半则接受安慰剂接种，并且志愿者和医务人员均对接种的是疫苗还是安慰剂不知情。最终研究人员将确认这款疫苗是否能实现预防新冠病毒感染的目的。同时，研究者希望疫苗能减少重症患者和死亡病例。 　　美国国家过敏症和传染病研究所所长福奇说，志愿者中若是少于 150 例到 160 例感染的话，就可以判断 Moderna 疫苗有效，也就是这款疫苗保护了 60% 的志愿者。 　　Moderna 疫苗用的是全长的刺突（S）蛋白基因信息，用脂质纳米颗粒包裹了其 mRNA。刺突蛋白是病毒附着并进入到人体细胞的关键，所以被称为疫苗研发的靶标。 　　7 月 15 日，Moderna 公司新冠 mRNA 疫苗（ mRNA-1273）1 期临床试验结果正式发布，这款疫苗在所有参试者体内均诱导出新冠病毒免疫反应。这款疫苗耐受性良好

前言 本文的文字及图片来源于网络,仅供学习、交流使用,不具有任何商业用途,版权归原作者所有,如有问题请及时联系我们以作处理。 作者：一粒米饭 喜欢的朋友欢迎关注小编，除了分享技术文章之外还有很多福利，私信“学习资料”可以领取包括不限于Python实战演练、PDF电子文档、面试集锦、学习资料等。 本教程基于Python3，使用Jupyter上进行调试开发。 涉及的Python基础包括： 变量和函数的定义和使用 列表和字典等数据结构的使用 条件和循环语句，if、for等 模块的导入和使用，import语法 需要安装以下依赖库： jupyter - 交互式笔记本 matplotlib - Python2D绘图库 jieba － Python中文分词组件 pillow - Python图像处理库 wordcloud － Python词云库 目标 从海贼王的歌词中提取出关键词，然后生成乔巴形状的云图，最后效果如下： 1.准备数据 1. 事先我已准备好15首海贼王的歌词文本文件, 放在本地的data目录下。 ls data BON VOYAGE.txt free will.txt 向著阳光.txt Jungle P.txt memories.txt 心的地图.txt Run!Run!Run!.txt share the world.txt 未来航海.txt Shining Ray.txt

目录 ML-Agents（五）GridWorld Visual Observations Masking Discrete Actions 环境与训练参数 场景基本结构 代码分析 环境初始化代码 Agent脚本 初始化与重置 动作遮罩 Agent动作反馈 FixedUpdate() 手动操作代码 关于GridSetting 关于其他 训练模型 泛化参数配置 开始训练 总结 ML-Agents（五）GridWorld GridWorld这个例子比较有意思，它还是运用了Reinforcement Learning来进行学习的，不同的是它运用了视觉观察值（Visual Observations）来训练agent。 如上图所示，Agent就是蓝色的方块，每次它可以移动一格（上、下、左、右），要求不能碰到红叉，最终到达绿色加号目标。 Visual Observations 先来了解一下视觉观察值是怎么回事。在ml-agents里主要通过 CameraSensor 或 RenderTextureSensor 两种方式来向Agent提供视觉观察。通过这两个组件收集的图像信息输入到agent policy的CNN（卷积神经网络）中，这使得agent可以从观察图像的图像规律中学习。Agent可以同时使用视觉观察值（ Visual Observations）和矢量观察值（ Vector

目录 ML-Agents（九）Wall Jump 一、前言 二、课程训练（Curriculum Learning） 一个教学示例 具体实现 三、环境与训练参数 四、场景基本构成 五、代码分析 Agent初始化 环境观测值收集 Agent动作反馈 Agent重置 其他 六、训练 训练配置参数 开始训练 七、总结 ML-Agents（九）Wall Jump 一、前言 这次我们来看一下 Wall Jump 示例，这个例子又和我们之前学习的示例不同，它引用了 Curriculum Learning （课程学习）的学习方法，简单来讲就是使用授课学习的方式来训练神经网络，学习的样本从易到难，模拟人类学系的过程。先来看看本示例的最终效果： 由图中可以看到本示例的效果，小蓝需要越过蓝色的墙体到达绿色的目标地点，此外还可以留意到，蓝色的墙体高度是随机变化的：当蓝色的墙体较高时，小蓝推动大白块当梯子才能越过墙体；当蓝色墙体高度较低时，小蓝则可以直接跳跃过去。 因此，在本示例中，小蓝拥有两个训练好的训练模型—— SmallWallJump 和 BigWallJump ，分别对应矮墙（无墙）和高墙情况下的行动。 下面我们先来学习一下官方对于Curriculum Learning的相关文档。 二、课程训练（Curriculum Learning） 这一节内容主要是翻译官方文档 Training with

2019年5月时，DT君曾写过一篇《我们研究了B站，发现它很不“二次元”》，认为从二次元出发的B站，已经开始走向更广泛圈层的年轻人，一定程度上能代表当代年轻人的精神内核。 一年过去后，B站的《后浪》刷爆了大家的朋友圈，前浪们被“心里有火，眼里有光”所感动，又一次证明了我们判断的正确性（得意）。 越来越多的人意识到，吃透B站，就能抓住年轻人。本文是我们在几个月前发布过的研究，应该可以帮助大家更好地了解，B站上的后浪到底是怎么浪的。 获取B站的全量内容库工作量太大（也不可能），于是我们决定，搞懂B站最受欢迎的部分就够了。 正好，B站自己每年都会根据“创作力、影响力、口碑力”等维度，评选出数据表现最为出色的百大UP主。翻译一下，就是一张人气高、好评多、产量丰的B站头部UP主名单，给我们提供了一个很好的分析样本。 我们试图通过“解剖”这些最受欢迎的UP主和视频作品，结合一些公开数据，看看年轻的B站用户到底都在看什么、喜欢什么，给大家奉上一份当代年轻人精神生活指南。 1 生活、游戏、鬼畜 B站人气三大台柱 先从大方向看起 在B站公布的2019年百大UP主名单中，有34位来自于生活区，紧跟在生活区后面的是游戏区和鬼畜区。 我们简单算了下，这三个分区合计占去了百大UP主中的7成。所以也可以说，生活、游戏和鬼畜，撑起了B站人气的大半壁江山 不过，对于想要了解年轻人到底在干嘛的我们