SpaceX向FCC提交申请 希望在Boca Chica搭建雷达风力模型

  根据 SpaceX 上周向联邦通信委员会(FCC)实验技术办公室(OET)提交的文件,公司计划在美国德克萨斯州的 Boca Chica 搭建一套全新的测试设施,能够生成基于雷达的风力模型。该文件概述了该公司使用第三方制造商的对流层雷达风向分析器的,计划在“ Boca Chica Range 生成历史风向模型”。

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特斯拉再发言论:超级快充网络将100%采用可再生能源

  据外媒报道,根据特斯拉中大西洋市场的超级快充主管 Justin Lange 的一篇文章了解到,这家公司的超级快充(Supercharger)网络今年将只使用可再生能源。这番言论听起来是不是让人觉得很欣慰,因为可再生能源的使用对于我们星球的生存来说至关重要。

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一文看懂USB4

  准备好迎接全新一代的 USB 吧!  “USB4”(官方拼写缺少空格,但我们在本文中使用它来反映读者的搜索方式)于 2019 年首次发布,并被一些电脑所采用,其中包括苹果新推出的 M1 驱动的 iMac、基于 M1 的 Macbook 和 Mac Mini,以及搭载英特尔第 11 代 Gen Tiger Lake 的笔记本电脑。虽然目前采用 USB 4 的设备并不多,但是新一代 USB 4 供电的扩展坞和外设正在涌入。

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Fedora 35新提案:允许使用LLVM Clang构建更多软件包

  Phoronix 报道称,目前除了上游仅支持 LLVM / Clang 的项目之外,Fedora Linux 目前主要还是使用 GCC 作为默认的系统编译器。然而随着技术的不断发展,预计将有越来越多的软件会采用 LLVM Clang 来构建封包。最新消息是,Jeff Law 及现任 LLVM 版本管理者 —— 受 Red Hat 聘用的 Tom Stellard —— 已经为 Fedora 35 制定了新的编译器政策。

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6月15日起 谷歌在Roku和电视上停用Play Movies & TV应用

  谷歌宣布自 6 月 15 日开始,Google Play Movies & TV 应用将会从三星、LG、Vizio 和 Roku 智能电视以及所有 Roku 机顶盒下架。如果你已经通过该服务购买或者租赁电影或者电视剧,那么用户在这些设备上依然可以通过 YouTube 应用中的“Your movies and shows”中进行查看。

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如何实现以头部姿势移动鼠标?

介绍在本文中,将会详细介绍如何使用卷积神经网络(深度学习)和名为pyautogui的鼠标/键盘自动化库来创建Python程序,实现以头部姿势移动鼠标。我们之所以使用pyautogui,是因为它是简单易用的Python库,以编程方式控制计算机的各种组件。下面将介绍有关如何使用此库的更多详细信息。首先,我们必须创建一个深度学习模型,该模型可以将你当前的头部姿势分为5种不同的类别,即中(未指示方向),左,右,上和下。Google Teachable MachineGoogle Teachable Machine是Google免费的无代码深度学习模型创建网络平台。使用该平台你可以构建模型来对图像,音频甚至姿势进行分类。完成上述操作后,你可以下载经过训练的模型并将其用于你的应用程序。你可以使用Tensorflow或PyTorch之类的框架来构建自定义的卷积神经网络,或者如果你想要一种简单的无代码方式进行此操作,则可以使用 Google Teachable Machine(https://teachablemachine.withgoogle.com/)平台为你完成相同的操作。

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一文教你使用卷积神经网络进行图像分类

介绍卷积神经网络属于深度学习的子域。深度学习中的算法以与人脑相同的方式来处理信息,但其规模很小,因为我们的大脑太复杂了(我们的大脑大约有860亿个神经元)。为什么使用CNN进行图像分类?图像分类通过从图像中提取特征,以观察数据集中的某些模式。由于可训练参数变得非常大,因此使用ANN进行图像分类最终会在计算上造成很高的成本。例如,如果我们有一张50 X 50的猫图像,并且我们想在该图像上训练传统的ANN,以将其分类为狗或猫,则可训练参数变为–(50 * 50)* 100图像像素乘以隐藏层 + 100 偏差+ 2 * 100 输出神经元+ 2 偏差= 2,50,302我们在使用CNN时使用了过滤器,过滤器根据其用途而存在许多不同类型。

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一文教你如何使用计算机视觉和人工智能玩转逻辑游戏

我喜欢逻辑游戏,同时也喜欢 和 算法。为了把这两样结合起来,开发了一个软件来检测、分析和解决一些逻辑难题,比如数独和摩天大楼。本文主要解释“LogicGamesSolver”项目,你可以在这个github存储库中找到源代码以及运行它的说明。

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如何使用Transformer在Twitter数据上进行情感分类

介绍Transformer的发明最近取代了 的世界。transformers是完全无视传统的基于序列的网络。RNN是用于基于序列的任务(如文本生成,文本分类等)的最初武器。但是,随着LSTM和GRU单元的出现,解决了捕捉文本中长期依赖关系的问题。但是,使用LSTM单元学习模型是一项艰巨的任务,因为我们无法使其并行学习。

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