Невозможно отучить людей изучать самые ненужные предметы.
Введение в CSS
Преимущества стилей
Добавления стилей
Типы носителей
Базовый синтаксис
Значения стилевых свойств
Селекторы тегов
Классы
CSS3
Надо знать обо всем понемножку, но все о немногом.
Идентификаторы
Контекстные селекторы
Соседние селекторы
Дочерние селекторы
Селекторы атрибутов
Универсальный селектор
Псевдоклассы
Псевдоэлементы
Кто умеет, тот делает. Кто не умеет, тот учит. Кто не умеет учить - становится деканом. (Т. Мартин)
Группирование
Наследование
Каскадирование
Валидация
Идентификаторы и классы
Написание эффективного кода
Вёрстка
Изображения
Текст
Цвет
Линии и рамки
Углы
Списки
Ссылки
Дизайны сайтов
Формы
Таблицы
CSS3
HTML5
Блог для вебмастеров
Новости мира Интернет
Сайтостроение
Ремонт и советы
Все новости
Справочник от А до Я
HTML, CSS, JavaScript
Афоризмы о учёбе
Статьи об афоризмах
Все Афоризмы
Помогли мы вам |
Австралийский инженер Дэн Макниш (Dan Macnish) создал камеру, которая превращает снятый кадр в набросок и сразу же печатает его на бумаге. Алгоритм камеры распознает объекты в кадре, а затем ищет найденные объекты в базе данных Google Quick, Draw!, состоящей из миллионов набросков, созданных добровольцами. Об этом со ссылкой на сайт разработчика пишет N+1.
В 2016 году компания Google запустила экспериментальный сервис Quick, Draw!, на котором пользователям предлагается сделать простой рисунок объекта, например, нарисовать кошку, а алгоритм машинного обучения пытается распознать, что именно нарисовал человек.
С помощью этого сервиса компания накопила огромный набор данных, позволяющий обучать алгоритмы сопоставлять рисунки людей с объектами реального мира. Google не только стала использовать эти данные в своих сервисах, но и открыла их для других специалистов в области машинного обучения, опубликовав их на GitHub. База данных состоит из 50 миллионов рисунков, классифицированных по 345 категориям.
Инженер из Мельбурна Дэн Макниш (Dan Macnish) использовал эту базу в своем проекте в обратном виде — он научил алгоритм не распознавать объекты реального мира в набросках, а наоборот — превращать реальный мир в рисунки.
В основе созданной системы лежат натренированные нейросетевые модели. Они распознают объекты в кадре и относят их к соответствующей категории. После этого алгоритм соотносит эти объекты с категориями из Quick, Draw! и составляет изображение, состоящее из набросков соответствующих предметов, расположенных подобно тому, как располагаются объекты на исходном кадре с камеры.
Для создания камеры разработчик использовал миниатюрный компьютер Raspberry Pi 3, модуль Raspberry Pi Camera Module V2, термопринтер, кнопку затвора и светодиод, помещенные в картонный корпус. После нажатия кнопки светодиод загорается на 2?3 секунды, запечатляются необходимые для обработки изображения, после чего принтер печатает черно-белую рисованную интерпретацию того, что алгоритм увидел в кадре.
Смотрите, сколько у нас стоят обычные фотоаппараты:
В Минске представили Honor 10: названы официальная цена и дата старта продаж
Китаец положил пауэрбанк под подушку на ночь, а тот взорвался
СМИ: Xiaomi Mi Mix 3 оснастят полностью безрамочным дисплеем и выдвижной камерой
Если вы заметили ошибку в тексте новости, пожалуйста, выделите её и нажмите Ctrl+Enter
|
|