用神经网络模型给你的照片打分(Part I)
为了更好地表征图像信息并,这次采用卷积神经网络对照片评分进行预测。而且这次评分的高低并不绝对代表照片的优劣,而是在人群中真实的评价分数。为了确保数据的完整,这次下载了全部 7.85w 张照片,约20G。
为了更好地表征图像信息并,这次采用卷积神经网络对照片评分进行预测。而且这次评分的高低并不绝对代表照片的优劣,而是在人群中真实的评价分数。为了确保数据的完整,这次下载了全部 7.85w 张照片,约20G。
拿到一张照片,不管是黑白还是彩色,它的明暗分布总是最先刺激视觉系统的特征,无论是在拍摄还是后期处理过程中,我们都可以通过直方图直观地了解当前照片的明暗分布情况。
众所周知, Python 是一门强类型、动态类型检查的语言。所谓动态类型,是指在定义变量时,我们无需指定变量的类型,Python 解释器会在运行时自动检查。
在 Automator 中执行 Python 脚本
总体来说这块黑轴的60%蓝牙键盘还算令人满意,只是以后在选择键盘的时候(尤其是60%尺寸),键位布局是否合理(是否真正完美适配特定的操作系统)也需要着重考虑一下。至于这块键盘是否能够对得起两倍于 Poker 的价格,为了避免认知失调,既剁之,则安之(默默期待下一代 Poker iv 有蓝牙版…
与 Windows 上贴边停靠、甩一甩甩掉其它窗口的功能相比,macOS 窗口左上角红黄绿的三个小圆点几乎毫无存在感,抛开面积太小不易点击不说,绿色的放大按钮只能进入或退出全屏模式,虽然后来加入了长按进入双全屏模式,也基本上是个鸡肋:在小屏幕笔记本上没什么用,有扩展屏的时候更没必要用。
Python 官方文档(V3.5.1)国内镜像。
很多人都在谈论函数式编程(Functional Programming),只是很多人站在不同的角度看到的是完全不一样的风景。
当你在自己的 Python 程序中采用了基于事件循环的异步编程方法之后,你就会发现自己不自觉地被其牢牢吸引住,并不是说这一方法多么棒,而是因为你不得不想办法保证程序中的任意环节都不能是阻塞的!
上一部分([Python 异步网络爬虫 I])整理了如何利用 aiohttp 和 asyncio 执行异步网络请求,接下来我们将在此基础上实现一个简洁、普适的爬虫框架。