探索 explore ( 原創lynn_freesoul )
這幅作品展示了一個女孩被複雜、精緻的抽象圖案包圍的畫面。
- 主題發想：這幅畫可能表達了人在複雜、多變的世界中尋找自我和內心平靜的探索。
- 創作理念：女孩被各種形式和顏色所包圍，就像我們每個人都被生活中無窮無盡、
千變萬化的元素所包圍。她的姿勢顯得沉思或放鬆，彷彿在探索自己的
內心世界。
在這個由無數線條和形狀組成的世界裡， 有一個女孩安靜地坐著。
她被各種形式和顏色所包圍， 就像我們每個人都被生活中無窮無盡、
千變萬化的元素所包圍。
她的手放在膝蓋上，沉思著。 前景和背景之間沒有明確的區別，
因為重疊的元素創造了深度。
整體的色調主要是土色調，如棕色、米色和橙色。
在繁複交織的世界裡，
一個自由靈魂尋找屬於自己的光芒，
每一條線條都是命運的指引，
引領她走向未知而美好的未來。
錯綜複雜如夢姈，
自由之魂居其中。
尋覓自我明萬象，
如夢似幻皆是真。
這幅畫充滿了神秘和想像力，讓人不禁沉浸其中，探索其中的意義。
有空也可以到部落格看看 https://tslv.pixnet.net/blog 感謝您!!
22會員
350內容數
一直尋找 " 真正 " 的師傅 , 行行出狀元!! 業業有老師!!
感謝您的支持 也可以到下方連結逛逛喔!
https://tslv.pixnet.net/blog
https://vocus.cc/user/@tslv
https://www.youtube.com/@tslv80
留言0
查看全部
你可能也想看
Google News 追蹤
本專欄將提供給您最新的市場資訊、產業研究、交易心法、精選公司介紹，以上內容並非個股分析，還請各位依據自身狀況作出交易決策。歡迎訂閱支持我，獲得相關內容，也祝您的投資之路順遂！
每年 $990 訂閱方案👉 https://reurl.cc/VNYVxZ
每月 $99 訂閱方案👉https://re
Near (the downstream side of )BeiNan Creek, photo taken at LiJi Bridge.
Earth moving, under going. Pressing/rising, being continued.
Orogenic movemen
走在街上或巷弄裡，總能發現某處矗立著老房子。本期《貢丸湯》邀請具有建築背景的藝文工作者林思駿，聊聊他對於新竹「北門街」的創作計畫，探討老屋如何落實生活，而不再只是古蹟或面臨被遺忘的命運。
本文提到如何以類神經網路為主的深度學習方法，來進行物體偵測。文中包括基礎的物體偵測簡介：如影像問題分類，影像處理和傳統非類神經網路為主的物體偵測方法。這些傳統方法，仍可以在類神經網路的方法中找到其應用。最後簡略敘述當前使用深度卷積網路作為物體偵測的主要研究方向，並對學術界常用的訓練資料集做分析介紹。
在此篇文章終將會簡述機械學習的發展，簡介深度學習以 Sequence to Sequence 為架構，並在多場機械翻譯的學術年會，獲得成績斐然的結果。在本文中，會粗略介紹 Sequence to Sequence 架構並以 google 在 2017 對Seq2Seq 所進行的大規模參數。
來自ZKM德國新媒體藝術中心的機器人實驗室之所以成立，起因於原本機器、機械主要用於工業生產，但他們將其帶入表演藝術中，讓機器人的角色有自主及創意的可能。「我們不創造新的機器人，而是運用現成的機器人進行創作。」
目前深度學習是人工智慧領域中最熱門的研究領域，許多美國科技巨頭紛紛推出他們的深度學習架構，以期能夠在人工智慧的商業應用上，能夠給使用者最無縫的服務。在本篇文章中，會以開發者和 DevOps 的角度，來談論該如何選擇最適合公司以及個人需求的深度學習架構。
538 這個網站，以預測美國總統大選起家，在 2014 開始進行世界盃賽事的預測，包括賽前預測以及賽事現場預測，在 2014 年世界盃後，538 網站也對五大洲各俱樂部的季賽做預測。在此篇中，將介紹 538 為 2018 世界盃所做的預測互動網頁，並介紹 538 ，所使用的國家隊及隊員的評比系統。
本文接續上篇直覺式強化學習教學，著重於解釋強化學習中常見的探索和竭盡難題，以及如何利用不同的方法來進行策略函式的學習，並與策略梯度做比較。同時，介紹 A2CS 所使用的損失函式，以及應用這個損失函示於深度學習時會遇到的訓練難題。最後，總結強化學習和深度學習的未來方向，以及本系列文章所企圖達到的目標。
本文介紹由 OpenAI 發表的強化學習中基準模型，並藉由國外軟體工程師所繪畫的生動動畫來做直覺式的強化學習介紹以及教學。在漫畫中，將會比較蒙地卡羅和 Advantage Actor Critic (A2C) 模擬方法的不同，並將強化學習中的基礎觀念融入漫畫中。
<p>給定一份文件，如何在網際網路的無盡文件大海中找到相似的文件？ 主要應用：偵測剽竊，搜尋引擎要尋找的鏡像網頁、網路購物或電影推薦系統中的協同過濾。本篇文章以史坦福大學熱門課程「Mining Massive Dataset」為骨架，讓有志從事大量資料分析的電腦工程師可以從這篇文章入門。</p>
本專欄將提供給您最新的市場資訊、產業研究、交易心法、精選公司介紹，以上內容並非個股分析，還請各位依據自身狀況作出交易決策。歡迎訂閱支持我，獲得相關內容，也祝您的投資之路順遂！
每年 $990 訂閱方案👉 https://reurl.cc/VNYVxZ
每月 $99 訂閱方案👉https://re
Near (the downstream side of )BeiNan Creek, photo taken at LiJi Bridge.
Earth moving, under going. Pressing/rising, being continued.
Orogenic movemen
走在街上或巷弄裡，總能發現某處矗立著老房子。本期《貢丸湯》邀請具有建築背景的藝文工作者林思駿，聊聊他對於新竹「北門街」的創作計畫，探討老屋如何落實生活，而不再只是古蹟或面臨被遺忘的命運。
本文提到如何以類神經網路為主的深度學習方法，來進行物體偵測。文中包括基礎的物體偵測簡介：如影像問題分類，影像處理和傳統非類神經網路為主的物體偵測方法。這些傳統方法，仍可以在類神經網路的方法中找到其應用。最後簡略敘述當前使用深度卷積網路作為物體偵測的主要研究方向，並對學術界常用的訓練資料集做分析介紹。
在此篇文章終將會簡述機械學習的發展，簡介深度學習以 Sequence to Sequence 為架構，並在多場機械翻譯的學術年會，獲得成績斐然的結果。在本文中，會粗略介紹 Sequence to Sequence 架構並以 google 在 2017 對Seq2Seq 所進行的大規模參數。
來自ZKM德國新媒體藝術中心的機器人實驗室之所以成立，起因於原本機器、機械主要用於工業生產，但他們將其帶入表演藝術中，讓機器人的角色有自主及創意的可能。「我們不創造新的機器人，而是運用現成的機器人進行創作。」
目前深度學習是人工智慧領域中最熱門的研究領域，許多美國科技巨頭紛紛推出他們的深度學習架構，以期能夠在人工智慧的商業應用上，能夠給使用者最無縫的服務。在本篇文章中，會以開發者和 DevOps 的角度，來談論該如何選擇最適合公司以及個人需求的深度學習架構。
538 這個網站，以預測美國總統大選起家，在 2014 開始進行世界盃賽事的預測，包括賽前預測以及賽事現場預測，在 2014 年世界盃後，538 網站也對五大洲各俱樂部的季賽做預測。在此篇中，將介紹 538 為 2018 世界盃所做的預測互動網頁，並介紹 538 ，所使用的國家隊及隊員的評比系統。
本文接續上篇直覺式強化學習教學，著重於解釋強化學習中常見的探索和竭盡難題，以及如何利用不同的方法來進行策略函式的學習，並與策略梯度做比較。同時，介紹 A2CS 所使用的損失函式，以及應用這個損失函示於深度學習時會遇到的訓練難題。最後，總結強化學習和深度學習的未來方向，以及本系列文章所企圖達到的目標。
本文介紹由 OpenAI 發表的強化學習中基準模型，並藉由國外軟體工程師所繪畫的生動動畫來做直覺式的強化學習介紹以及教學。在漫畫中，將會比較蒙地卡羅和 Advantage Actor Critic (A2C) 模擬方法的不同，並將強化學習中的基礎觀念融入漫畫中。
<p>給定一份文件，如何在網際網路的無盡文件大海中找到相似的文件？ 主要應用：偵測剽竊，搜尋引擎要尋找的鏡像網頁、網路購物或電影推薦系統中的協同過濾。本篇文章以史坦福大學熱門課程「Mining Massive Dataset」為骨架，讓有志從事大量資料分析的電腦工程師可以從這篇文章入門。</p>