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TensorFlow练习14: 使用深度学习给黑白图像上色

网上有很多使用PS给黑白老照片上色的教程,下图是P上颜色的爱因斯坦:

屏幕快照-2016-12-07-上午11.01.28-230x300.png 屏幕快照-2016-12-07-上午11.01.44-236x300.png

于是,有大牛使用深度学习制作了一个自动给黑白图像上色的模型,非常非常的牛叉。

本帖就使用前文的妹子图训练这个模型,看看效果。

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TensorFlow练习13: 制作一个简单的聊天机器人

现在很多卖货公司都使用聊天机器人充当客服人员,许多科技巨头也纷纷推出各自的聊天助手,如苹果Siri、Google Now、Amazon Alexa、微软小冰等等。前不久有一个视频比较了Google Now和Siri哪个更智能,貌似Google Now更智能。

本帖使用TensorFlow制作一个简单的聊天机器人。这个聊天机器人使用中文对话数据集进行训练(使用什么数据集训练决定了对话类型)。使用的模型为RNN(seq2seq),和前文的《RNN生成古诗词》《RNN生成音乐》类似。

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TensorFlow练习12: 判断男声女声

本帖训练一个简单的神经网络模型,用来判断声音是男是女。

本帖数据集取自voice-gender项目,这个项目使用了n种分类模型,并比较了准确率,但是它没有使用神经网络模型,本帖算是一个补充。

数据集

这个数据集是经过R语言处理过的,它提取出了.WAV文件的一些声音属性。如果你想自己从wav文件中提取声音属性,参看voice-gender项目中一个叫sound.R源码文件。

数据集字段:”meanfreq”,”sd”,”median”,”Q25″,”Q75″,”IQR”,”skew”,”kurt”,”sp.ent”,”sfm”,”mode”,”centroid”,”meanfun”,”minfun”,”maxfun”,”meandom”,”mindom”,”maxdom”,”dfrange”,”modindx”,”label”。最后一个字段标记了是男声还是女声,前面字段是声音属性。

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Rust 学习指南 - Rust 基础

环境准备

安装Rust的方式有很多种,最简单的方式是使用官方提供的rustup工具安装。如果是Linux或者Mac直接执行curl https://sh.rustup.rs -sSf | sh即可,如果是windows,MSVC架构 需要安装Visual C++ Build Tools 2013 或者高于2013的版本。(注意:笔者windows下已切换为gnu架构) 使用rustup工具可以很容易的在stablebetanightly版本中间进行切换,同时可以方便的升级rust。rustup会安装rustc,cargo,rsutup和其他的基本工具到Cargo的bin目录下,如果使用Linux或者Mac,需要将$HOME/.cargo/bin 加入到PATH中,如果使用window,则需要将%USERPROFILE%.cargo\bin添加的path中。以后使用cargo install 安装工具的时候也会默认安装在这个目录。更多信息可以参考rustup项目。 安装成功之后可以通过rustc --version 或者rustc -v 验证安装是否成功。

Hello World

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