这将会打开一个交互式向导，对 package.json 文件进行配置。对于所有问题，你只需简单的按回车键（或者如果需要，可以提供一些信息）。...将你的 Discord Bot 添加到你的服务器 为了测试我们的机器人，需要一台Discord服务器。你可以使用现有服务器或创建新服务器。...为了简单起见，我们的机器人只做一件事：它将扫描传入的消息，如果其中包含单词“ping”，我们将用一个 Discord bot 命令让机器人对那个用户响应“pong！ “。...为了展示如何将自定义对象注入 Bot 对象并对它们进行单元测试，我们将创建两个类： PingFinder 和 MessageResponder。...主要区别在于这些测试中的依赖关系不会被模拟。但是，有些依赖项不应该像外部 API 连接那样进行测试。在这种情况下，我们可以创建模拟并将它们 rebind 到容器中，以便替换注入模拟。
通过 immutable-js 构造的数据一旦创建，就不会更改；原理是：每当对其进行修改时，会返回一个新的 immutable 对象，以此来保证先前数据不可变（底层数据结构 Trie 前缀树 + 结构共享...Redux.js Redux 并非 React 人专用，它借用函数式编程思想，旨在提供可预测的状态管理； 具体的，在 Redux 中的 state 没有 setter 方法，取而代之的是：state 经过一个接一个的...reducer 函数计算后得值，state 只读，不可修改； 这正是 FP 中 把原始不可变的数据放入不同函数组合成的管道进行计算 的思想！...SurveyJS SurveyJS 是目前可用的最多的 feature-rich 调查/表单库；并且它可以很容易地定制和扩展，以满足您的需要。 配置后生成代码： 6....Discord.js discord.js 是一个强大的 Node.js 模块，可让您轻松与 Discord API 交互； Discord 是一款专为社群设计的免费网路即时通话软体与数位发行平台，拥有
摘要 本文提出了一种使用FAST+BRIEF特征的二进制词袋进行视觉地点识别的新方法，首次构建了一个离散化二进制描述子空间的词袋树，并使用该树加速对几何验证的对应关系。...通过对与每个节点关联的描述子进行此操作，重复进行多次以创建后续层，最终得到一棵具有W个叶子节点的树，它们是词袋表的单词。 回环检测算法 A....总结 该论文提出了一种用于图像序列中快速地地点识别的算法，该算法基于字典学习方法，将图像序列转换为二进制的视觉单词表示，并使用快速搜索技术进行匹配。...这样，每个图像就可以表示为一系列的二进制编码。为了进行地点识别，将每个图像的二进制编码序列称为一个词袋。使用倒排索引技术，将每个单词映射到包含该单词的所有图像的词袋中。...这样，当要识别某个地点时，只需要在倒排索引中查找与当前图像词袋相似的词袋，并选择其中最相似的图像作为匹配结果，实验结果表明，该算法可以在实时性要求较高的情况下实现快速的地点识别，并且在不同场景下表现出较好的性能
如果在段内没有检测到音调，则将其视为高能噪声段并设置为零。 在第二遍检测中，该方法通过语音增强对语音信号进行去噪。该方法进一步评估了RedDots 2016挑战数据库中的数据以验证性能。...该研究是聚焦于训练游戏代理仅通过音频线索玩电子游戏的初步实验。...研究人员扩展了视频游戏描述语言，引入了音频的描述规范，并且使用通用视频游戏AI框架（General Video Game AI Framework）提供新的音频游戏和API，以训练代理利用音频进行观察。...该模型从字符标记中动态构建单词嵌入，可以与任意序列模型无缝集成，包括连接型时间分类模型和注意力编码-解码模型。 该算法还可以在语音识别子词级模型的基础上实现单词错误率的降低。...此外，研究人员还证实，我们所学习的词级嵌入包含重要的声学信息，这使得它们更适合用于语音识别。这种新的直接对单词的方法，具有预测训练时没有出现的单词的能力，并且不需要重新训练。
回环检测判断机器人是否回到了先前经过的位置，如果检测到回环，它会把信息传递给后端进行优化处理。回环是一个比后端更加紧凑、准确的约束，这一约束条件可以形成一个拓扑一致的轨迹地图。...在图像检索过程中，寻找最接近的节点进行匹配，根据匹配结果对每个关键帧进行投票，获得的票数即可作为该帧的分数，从而生成与当前帧相似的关键帧候选集[1]。...通过将学习问题分成两部分，可以仅通过对一个地方的单个观察来在线学习新地点模型。算法复杂度在地图中的位置数是线性的，特别适用于移动机器人中的在线环闭合检测。...，并且有效的对不同帧之间相似性进行评估。...在该体系结构中，将图片进行投影变换，提取HOG描述子的操作仅针对整个训练数据集计算一次，然后将结果写入数据库以用于训练。在训练时，批量大小N设置为1，并且仅使用boxed区域中的层。 ?
所有类型的编程都在某种程度上使用数学，而机器学习是对数据进行编程以学习最能描述数据的函数。使用数据找到函数的最佳参数的问题（或过程）在 ML 中称为模型训练。...因此，简而言之，机器学习是编程以优化最佳可能的解决方案，我们需要数学来理解该问题是如何解决的。 学习机器学习中数学的第一步是学习线性代数。...处理文本意味着理解大量单词的含义，每个单词代表不同的含义，可能与另一个单词相似，线性代数中的向量嵌入使我们能够更有效地表示这些单词。...如果没有，这里是一个列表，仅举几例： 数据统计 化学物理 基因组学 词嵌入——神经网络/深度学习 机器人 图像处理 量子物理学 我们应该知道多少才能开始使用 ML / DL 现在，重要的问题是如何学习对这些线性代数概念进行编程...答案是不必重新发明轮子，只需要在计算上了解向量代数的基础知识，然后学习使用 NumPy 对这些概念进行编程。 NumPy 是一个科学计算包，它使我们可以访问线性代数的所有基本概念。
我们已经在某个帧上捕获了对象的图像。在随后的视频中，我们可以不断跟踪该对象的变化和状况。这不是一件容易的事。难以准确识别物体，因为物体会不断受到阳光和光线的影响。 另一个是计算机查看图片和说话的功能。...参观者仅需使用手机或其他设备即可扫描展品或展区中的某些指定位置，以听到相关的指导词。 自然语言处理 从现在开始，我们的计算机可以听我们说的话并看到我们看到的内容。但是我们想要更多。...我们可以分析当前道路是否拥堵以及情况如何，然后使用人工智能自动做出决策。例如，让AI调整交通信号中的时间以指挥交通，或者实施大规模的交通联动调度以提高整个城市的运营效率。...例如，现在许多银行都设有自动问答机器人，该机器人可以引导来银行进行业务，排队排队或只是介绍一些业务的人，这提高了银行的效率，并且为了方便客户，大多数人去银行开展业务。...它会自动检测移动网络的状况，自动进行故障排除，并执行流量分类，异常检测和预测。同时，你可以优化资源利用率并执行相关的网络优化，以增强移动网络的智能性，并通过优化来增强用户体验。
开放问题 以下列出了一些开放的，并非详尽无遗的问题，需要特别注意以提供更好的机器人技术强化学习模型： 我们如何使状态动作空间表示过程自动化？ 机器人技术中的状态作用空间是连续的并且是多维的。...在这里，我们将简要讨论在对象检测领域进行的其他一些研究。 本节中对以下研究的详细说明超出了本书的范围，但这将为您提供对象检测领域中取得的进展的基本知识。...在这里，我们将尝试通过强化学习框架来实现对象检测问题，在强化学习框架中，强化学习智能体将与环境图像进行交互，并且每步，智能体将决定关注哪个区域，以实现目标。...按照这种方法，我们学习了如何创建 MDP 框架以进行对象检测，并以最短的时间步长以自上而下的探索方法分层检测对象。 图像中的对象检测是计算机视觉中的一种应用。...因此，对精度的定义进行了修改，以得到修改后的公式，在该公式中放置了片段计数。 此处，片段计数是单词在任何参考中出现的最大次数。
这可能会导致SLAM算法在两个解耦的线程中运行:一个执行主要的SLAM功能，另一个只是进行闭环检测，就像[5]中的那样。 本文利用普通的CPU和单目相机可以实时的检测闭环，建立图像间的对应点的匹配。...本文引入了一组离散化二进制空间的单词，并使用一个直接索引(除了通常的反向索引之外)对其进行扩充。这是第一次利用二进制单词进行闭环检测。反向索引用于快速检索可能与给定图像相似的图像。...在Fast and incremental method for loop-closure detection using bags of visual words的工作中，两个视觉单词(外观和颜色)以增量的方式在线创建...在大多数闭环检测的系统中利用的是尺度不变的SIFT或者SUFT。因为他们对尺度光照和旋转具有不变性，而且在轻微的视角变化中表现出良好的行为，然而，这些特征通常需要100到700毫秒之间进行计算。...我们根据单词在树中的层数l对节点进行分离，从叶节点开始，层数为l = 0，直到根节点l = Lw。对于每个图像It，我们存储他的直接索引。
但是对于许多的任务来说，这是一个很糟糕的假设。如果你想预测一个句子中的下一个单词，你最好知道哪些前面的单词是什么。...6.2 机器翻译 文本翻译可以在没有对序列进行任何预处理的情况下进行，它允许算法学习单词之间的依赖关系及其与另一种语言之间的映射。大型LSTM循环神经网络的堆叠网络可用于机器翻译。...6.3 照片中物体的分类及检测 该任务是将照片中的对象归类到已知的对象组中去。在样例评测中，通过使用非常大的卷积神经网络能够获得非常好的结果。...6.5 自动打游戏 在这个应用中，模型将学习如何仅基于屏幕上的像素点来玩电脑游戏。...6.6 生成模型聊天机器人 使用基于序列的模型来创建聊天机器人，该机器人在很多真实的对话数据集上进行训练，并学会生成自己的答案。
深度学习的基本知识以及如何将其与移动应用集成对于接下来的章节非常重要，在这些章节中，我们将广泛使用该知识来创建一些实际应用。 在下一章中，我们将学习使用设备上模型进行面部检测的知识。...处理图像 在本节中，我们将讨论如何对图像进行一些常见的操作以帮助图像处理。 通常，对图像进行一些简单的操作可以导致更快，更好的预测。 旋转 假设我们希望将示例中的图像旋转 90 度。...该实现主要介绍了使用 Flutter 插件选择图像文件以及选择图像后如何对其进行处理。 给出了设备上人脸检测器模型用法的示例，并深入讨论了实现方法。...Dialogflow 如何工作？ 在上一节中，我们简要介绍了一些可用于根据需要使用文本和语音开发聊天机器人和对话界面的工具。 我们遇到了 Dialogflow，我们将在本节中对其进行深入讨论。...总结 在本章中，我们研究了一些可用于创建聊天机器人的最常用工具，然后对 Dialogflow 进行了深入讨论，以了解所使用的基本术语。
真正的 AI 聊天机器人！...将新单词储存到字典，并且玩英文游戏牢记单词。 eJOY 还能帮您定义单字、英语成语、常用片语、最新俚语和搭配用词。 如果您正在加紧准备英文考试，eJOY 会帮您掌握字彙表。...eJOY 提供广泛主题字彙，包括托益、托福、雅思、SAT（学术能力检测）。当您加入新单词到字典后，您可以使用 eJOY 游戏永远记住您的字典，这都归功于最新的间隔重复演算法。 3....程序员英语词汇宝典 [14] 本列表中的单词是英语类计算机书籍、文档、文章中高频常见的技术词汇，也是程序员工作中常见的英语词汇，最终目的是希望程序员集合自身的英语基础，在掌握列表中的词汇后，可以无障碍阅读英语技术文章和文档...教程更偏向实践，将会把重点放在如何写代码上，而不会花太多的篇幅讲解背后的计算机基础原理，涉及到的地方会给出相应书籍的具体章节。
但这也会让使用者对该领域所有的主要技术有一个更深层次的理解。另一方面，Azure ML 支持图形化界面，以可视化工作流中的每一个步骤。...与基于规则的翻译方法相比，亚马逊声称该功能使用了神经网络，可以提供更好的翻译结果。不过目前该功能仅支持以英语为源语言或目标语言的六种语言的翻译，包括阿拉伯语、汉语、法语、德语、葡萄牙语和西班牙语。...其功能包括： 目标检测和分类（在图像中发现并检测不同的目标，然后定义它们是什么） 在视频中，它可以检测诸如“跳舞”之类的简单动作，也可以检测像“灭火”这样的复杂动作 人脸识别（用于人脸检测和匹配）和面部分析...计算机视觉，用于识别物体，动作(如行走)，并定义图像中的主色彩 内容主持人，用于在图像、文本和视频中检测不适当的内容 Face API，用于检测人脸，对其进行分组，定义年龄、情绪、性别、姿势、微笑和面部毛发...：Google Cloud 服务 云视觉API：该工具是专门为图像识别任务构建的，对查找特定图像属性非常有用： 物体标识 面部表情检测和分析 地标查找和场景描述(如假期、婚礼等) 在图像中寻找文本并进行文字识别
经过一段探索期后，当长时间未观测到的区域重新观测时，标准匹配算法失效。当它们被健壮地检测到时，回环检测提供正确的数据关联以获得一致的地图。...用于环路检测的相同方法可用于机器人在轨迹丢失后的重新定位，例如由于突然运动，严重闭塞或运动模糊。词袋的基本技术包括从机器人在线收集的图像中建立一个数据库，以便在获取新图像时检索最相似的图像。...v_2先对训练样本做k-medians聚类，取中心。然后递归地对每个聚类分支重复，建立 层语义树， 个叶节点作为最终视觉单词。...直接索引存储每个图像相关的单词及其对应的特征。我们只对属于同一个词汇树层次 的父节点的特征进行比较。l=L_w参数 是一个权衡匹配点数量和时间成本的因子。...当 时，仅比较属于同一个单词的特征(速度最快)，但得到的对应点较少。当 时，对应点数量不受影响但时间也没有获得改进。一旦获得足够的对应点，我们用RANSAC算法找出基础矩阵。
如果一台机器能够区分名词和动词，或者它能够在客户的评论中检测到客户对产品的满意程度，我们可以将这种理解用于其他高级NLP任务。 这就是我们在文本分类方面看到很多研究的本质。...这一合并进一步加强了对高级任务（如关系分类和名称识别）模型的训练。 与它的前身一样，ERNIE 2.0以连续增量多任务学习的形式带来了另一项创新。...可以理解的是，这个模型是巨大的，但是我们很有兴趣看到进一步研究如何缩小这种模型的规模，以获得更广泛的使用和分布。...然而，使用Transformer仍然是一个昂贵的过程，因为它使用自我注意机制。自我注意只是指我们对句子本身进行注意操作，而不是两个不同的句子。自我注意有助于识别句子中单词之间的关系。...本文将这些结果与其他深度学习模型进行了实证比较，证明了该模型简单有效，并且结果说明了一切： 对于行业而言，这种模型可以被认为是一种新颖的方法，在该行业中，构建可用于生产的模型并且在指标上取得高分非常重要
为了检测假新闻，从真实新闻文章中传递了GPT-2模型的种子。从该种子中，模型生成长格式的文本，最多可包含500多个令牌（可以将标记视为单词和标点符号。）。...事实证明，在不同的情况下评估相似性无助于提供洞察力，因为该指标仅报告所生成的文本与原始文章有很大不同。 在评估这种相似性度量时，观察到生成的文本倾向于使用不太复杂的词汇，并且通常依赖于重复短语。...这表示绿色单词可能是模型输出的下一个单词，并且随着该单词变得不太可能被模型选择，它会落入其他颜色容器之一中。例如，以下图片是人类撰写的《纽约时报》文章的摘要。...使用这两种区分器，在生成器和人类创造的结果中这两个词之间有明显的区别。这支持了我们的推论，即生成器将仅基于单词的概率而非上下文来构造文本。...尽管Medium文章的原作者对该分类器表示了很高的期望，但是该模型的计算很费时间（估计需要花费15-21个小时才能运行一个流程），并且在该项目的实验运行中，无法对“真实”分类并以比简单猜测更好的速度生成文本
实体保留反转：对给定的训练样本运行实体检测器，将非实体也拆分为单词。然后将非实体的单词进行颠倒，而表示实体的单词保留原有词序。...以一对一的方式随机配对实体a和b，训练数据包含所有（a→b）映射对，但仅包含一半的（b→a）映射，另一半作为测试数据。 模型必须从训练数据中推断规则a→b ⇔ b→a，然后将其推广到测试数据中的对。...恢复人名 上表展示了确定人全名的反转任务，当仅给出出生日期确定一个人的全名时，反转任务的准确性仍然接近于零，——这是因为在本文采用的实体检测方法中，日期被视为三个实体，因此在反转中不会保留它们的顺序。...为了测试对现实世界事实的反转能力，研究人员使用了一个名人任务，其中包含“诸如某个名人的母亲是谁”之类的问题，同时还包含更具挑战性的反向问题，比如“某个名人的父母的孩子是谁”。 结果如上表所示。...研究人员对每个问题的模型进行多次抽样，如果其中任何一个包含正确答案，则将其视为成功。 一般来说，由于模型在参数数量方面很小，预训练有限，并且缺乏微调，因此准确性通常相对较低。
我们展示了天气、年龄、风格和表达的滑块，以及滑块的组成。我们展示了滑块如何从 StyleGAN 传输潜在变量，以直观地编辑文本描述困难的视觉概念。...2311.12015 项目代码：https://microsoft.github.io/GPT4Vision-Robot-Manipulation-Prompts/ 摘要： 我们引入了一个管道，通过整合对人类行为的观察来促进机器人操作...在下面的分析中，视觉系统根据任务计划重新分析视频。对象名称是使用开放词汇对象检测器来确定的，而关注手与对象的关系有助于检测抓取和释放的时刻。...各种场景的实验证明了该方法能够以零样本的方式从人类演示中实现真实的机器人操作。...我们提出的方法被称为单词专家混合（MoWE），可以被视为一种记忆增强模型，其中大量特定于单词的专家扮演稀疏记忆的角色。
文章首先引用了ChatGPT通过输入提示“用约600个单词讨论图神经网络如何利用空间上下文用于病理学和放射学”的输出内容，展示了ChatGPT生成语言的优越性。...，例如，自注意力机制使算法在输入序列中考虑单词上下文，以更好地将单词转换为数字表示并保留句子中单词之间关系。...虚假数据关联可能会使模型产生信息幻觉，导致模型提供看似合理但错误的信息，并且可以轻易修改现有的数据集。如图1所示，Transformer仅根据提示就完成了对现有图像的合理修改。...，可以在无监督的情况下对图像进行分类。...该模型利用放射学报告作为上下文线索学习X光图像中的病理特征。 空间上下文可以提高病理学中机器学习任务的性能。
该图像来自 Alfredo Canziani，Adam Paszke 和 Eugenio Culurciello 在 2017 年撰写的论文 对象检测 图像中的对象检测涉及识别各种子图像并在每个识别的子图像周围绘制边界框...它使用一种名为候选区域网络（Region Proposal Network）的技术，该技术负责从根本上对图像中需要分类和处理的区域进行局部化。...图像分割 图像分割涉及基于现有对象对图像进行分割，具有精确的边界。 图像分割有两种类型，语义分割和实例分割。在语义分割中，您必须通过类对象标记每个像素。...因此，给定一个有狗的图像，我们很有可能在图片中识别出一只狗。但这对于机器来说并非如此。机器可能仅针对一定数量的狗图像进行训练，因此可能很容易被愚弄。...以同样的方式，在强化学习中，agent 执行随机动作，并且每个动作都具有相关的奖励。agent 从奖励中获知它为动作获得的动作，即 agent 以这样的方式选择动作，使得它获得的总未来奖励最大化。
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