小编Mat*_*gro的帖子

我需要将OpenCV与GigE Vision以太网相机一起使用,但我找不到有关如何执行此操作的任何有用信息,任何指针,文档和示例代码？

我需要从相机读取帧.

在更新的"App Store评论指南"中,我们可以看到:我们放宽了用于创建iOS应用程序的开发工具的所有限制,只要生成的应用程序不下载任何代码.

这绝对是Adobe的好消息.但对于Qt来说,这是否意味着可以将Qt移植到iPhone/iPhone上,以便我们不需要在此之后添加可可特定层？

或者有没有Qt到iApps的解决方案？

任何评论都表示赞赏.

- Piaoger

我试图弄清楚是否有任何现有的AI工具/框架/目标C的库或Cocos [井OpenGL + Obj C],这对于从未做过任何形式的AI之前的人来说是好事[除了简单的跳棋或者tic-tac-toe AI's].这里的场景是我完成了iPad游戏的基本控制,适用于多人游戏.AI只需要移动,类似于经典的游戏蛇,并以某种方式"陷阱"人类玩家.我现在想为此写一个AI.

我找到了一个名为http://opensteer.sourceforge.net/的东西,看起来相当不错,但它最后一次更新是在2004年.这是7年前的事情,如果还有其他的话,我不确定是否应该使用它.

如果有人对我应该看的东西有任何其他建议,请引导我到正确的区域.

大家好我只是在netbeans/ubuntu(x64)下开始开发c ++,现在我正在用MPI盯着看.如何编译,测试,运行mpi应用程序.非常感谢.

有没有办法GL_RGBA8在iPhone/iPad上使用？当我尝试使用时,我的纹理显示为空白GL_RGBA8_OES.GL_RGBA使用透明度时会导致问题.

我没有在真实设备上试过它,只在模拟器中试过.

我正在尝试使用这个模型来训练石头、纸、剪刀图片。然而，它是在 1800 张图片上训练的，准确率只有 30-40%。然后我尝试使用 TensorBoard 来查看发生了什么，但出现了标题中的错误。

from keras.models import Sequential
from keras.layers import Dense, Dropout, Flatten
from keras.layers import Conv2D, MaxPooling2D
from tensorflow.python.keras.callbacks import TensorBoard

model = Sequential()
model.add(Conv2D(256, kernel_size=(4, 4),
            activation='relu',
            input_shape=(64,64,3)))
model.add(Conv2D(196, (4, 4), activation='relu'))
model.add(MaxPooling2D(pool_size=(2, 2)))
model.add(Dropout(0.25))

model.add(Conv2D(196, (4, 4), activation='relu'))
model.add(Conv2D(196, (4, 4), activation='relu'))
model.add(Dropout(0.25))

model.add(Conv2D(128, (4, 4), activation='relu'))
model.add(Conv2D(128, (4, 4), activation='relu'))
model.add(MaxPooling2D(pool_size=(2, 2)))
model.add(Dropout(0.25))

model.add(Conv2D(96, (4, 4), activation='relu'))
model.add(Conv2D(96, (4, 4), activation='relu'))
model.add(Dropout(0.25))

model.add(Flatten())
model.add(Dense(128, activation='relu'))
model.add(Dropout(0.5))

model.add(Dense(3, activation='softmax'))

''' here it instantiates the …

我正在 kaggle 上使用 KNN 对 MNSIT 数字进行分类，但在最后一步执行需要很长时间，而且 mnsit 数据突出 15 mb，就像我还在等待，您能指出我代码中的任何问题吗？谢谢。

import numpy as np # linear algebra
import pandas as pd # data processing, CSV file I/O (e.g. pd.read_csv)

import os
print(os.listdir("../input"))
#Loading datset

train=pd.read_csv('../input/mnist_test.csv')

test=pd.read_csv('../input/mnist_train.csv')

X_train=train.drop('label',axis=1)

y_train=train['label']

X_test=test.drop('label',axis=1)

y_test=test['label']

from sklearn.neighbors import KNeighborsClassifier

clf=KNeighborsClassifier(n_neighbors=3)

clf.fit(X_train,y_train)

accuracy=clf.score(X_test,y_test)

accuracy

我目前正在阅读 Harrison Kinsley 的 nnfs 书，在描述反向传播中 ReLU 函数的导数时，他使用了这段代码

drelu \xe2\x80\x8b= \xe2\x80\x8bdvalues.copy()\ndrelu[z \xe2\x80\x8b<= \xe2\x80\x8b0\xe2\x80\x8b] \xe2\x80\x8b= \xe2\x80\x8b0\n

他实质上是用零替换 drelu 的所有值，其中 z 中的相应元素小于或等于 0。第二行的含义/作用是什么，发生了什么特定的事情（只是询问以便我能理解什么）正在进行中并将其用于未来的项目）。

顺便说一句，Python

我得到了一个与 z 数组等效的 np 数组，但每个 <=0 的值都是 0 （预期输出）