在笔记本上安装Centos

1.下载系统与Win32DiskImager

2.将系统刻录到U盘里

3.开机选择U盘启动

4.安装系统 如果是centos 开机进入安装   按TAB     之后将vmlinuz initrd=initrd.img inst.stage2=hd:LABEL=CentOS\x207\x20x86_64 rd.live.check quiet改为vmlinuz initrd=initrd.img inst.stage2=hd:/dev/sdb4: quiet

剩下的和普通的装系统就差不多了,记得先备份好数据,数据无价!

 

TFLearn 简介以及 入门基础示例链接

TFLearn是把常见的例子做了个抽象和封装,使用更加方便,对于学习tensorflow有很大帮助。网络结构包括Alexnet、VGGNet、Network in Network、Highway Network、Residual Network、GoogleNet、AutoEncoder等,使用数据集包括MNIST和CIFAR-10等,地址:

TFLearn(https://github.com/tflearn/tflearn)

例子(https://github.com/tflearn/tflearn/tree/master/examples)

API(http://tflearn.org/doc_index/#api). Continue reading “TFLearn 简介以及 入门基础示例链接”

人工智能发展前景与应用概述

在市场上, 目前有

  1. TensorFlow
    1. 一个使用数据流图(data flow graphs)进行数值计算的开源软件库,tf.contrib:https://www.tensorflow.org/tutorials/tflearn 一个更高层的库,简化了造轮子的过程。
    2. 支持 Python 和 C++,也允许在 CPU 和 GPU 上的计算分布,甚至支持使用 gRPC 进行水平扩展。
    3. 总结:TensorFlow 非常好,但必须了解它好在哪里。如果不想什么事都自己手动去做和重新发明轮子,可以使用更简单的库(安利一下 Keras)
  2. TensorFlow on spark
    1. 雅虎开源
    2. 为 Apache Hadoop 和 Apache Spark 集群带来可扩展的深度学习。 通过结合深入学习框架 TensorFlow 和大数据框架 Apache Spark 、Apache Hadoop 的显着特征,TensorFlowOnSpark 能够在 GPU 和 CPU 服务器集群上实现分布式深度学习
    3. 为了利用TensorFlow在现有的Spark和Hadoop集群上进行深度学习。而不需要为深度学习设置单独的集群
  3. Keras
    1. 一个非常高层的库,可以工作在 Theano 和 TensorFlow(可以配置)之上。另外,Keras 强调极简主义——你只需几行代码就能构建一个神经网络。在这里你可以比较一下 Keras 和 TensorFlow 实现相同功能时所需的代码:https://gist.github.com/ricgu8086/0ba44ce3aab19ec50425383a4d778b50
  4. PMLS
    1. 专为机器学习设计的,没有其它杂乱的历史。它引入了参数服务器(PS: parameter-server)的抽象概念,支持密集迭代的机器学习训练过程
  5. Caffe
    1. 基于表达体系结构和可扩展代码的深度学习框架
    2. 一天之内只用一个 NVIDIA K40 GPU 处理 6000 万多个图像
  6. CNTK
    1. 计算网络工具包Computational Network Toolkit的缩写
    2. 微软的开源人工智能工具
    3. 不论是在单个 CPU、单个 GPU、多个 GPU 或是拥有多个 GPU 的多台机器上它都有优异的表现
    4. 微软主要用它做语音识别的研究,但是它在机器翻译、图像识别、图像字幕、文本处理、语言理解和语言建模方面都有着良好的应用
  7. Deeplearning4j
    1. java 虚拟机(JVM)的开源深度学习库
    2. 它运行在分布式环境并且集成在 Hadoop 和 Apache Spark 中,使它可以配置深度神经网络,并且它与 Java、Scala 和 其他 JVM 语言兼容
  8. DMTK
    1. 分布式机器学习工具Distributed Machine Learning Toolkit的缩写,和 CNTK 一样,是微软的开源人工智能工具
    2. 作为设计用于大数据的应用程序,它的目标是更快的训练人工智能系统
    3. 它包括三个主要组件:
      1. DMTK 框架
      2. LightLDA 主题模型算法
      3. 分布式(多义)字嵌入算法
    4. 为了证明它的速度,微软声称在一个八集群的机器上,它能够“用 100 万个主题和 1000 万个单词的词汇表(总共 10 万亿参数)训练一个主题模型,在一个文档中收集 1000 亿个符号,”。这一成绩是别的工具无法比拟的。
  9. H2O
    1. 更注重将 AI 服务于企业用户,因此 H2O 有着大量的公司客户,比如第一资本金融公司、思科、Nielsen Catalina、PayPal 和泛美都是它的用户
    2. 它声称任何人都可以利用机器学习和预测分析的力量来解决业务难题
    3. 它可以用于预测建模、风险和欺诈分析、保险分析、广告技术、医疗保健和客户情报。
    4. 它有两种开源版本:
      1. 标准版 H2O
      2. Sparking Water 版
      3. 它被集成在 Apache Spark 中。也有付费的企业用户支持
  10. ParlAI
    1. facebook开源,但是似乎对硬件有要求
  11. ML.NET
    1. 微软开源
    2. 基于.net
    3. 将一些方案封装到了ML.NET里。
    4. 本来这里是想选取ML.Net ,因为我们的出发有许多人都是C#出身的,但是社区生态目前暂时还没有发展开来,微软似乎也跟着开源过一些,但是没看到什么效果。

鉴于目前的情况(包含潮流,基础,并且限于无发展目标),推荐使用tflearn,因为使用门槛低,同时tf 作为Google的开源项目。

点击查看TFLearn文档

像我这样的人

像我这样优秀的人
本该灿烂过一生
怎么二十多年到头来
还在人海里浮沉

像我这样迷茫的人
像我这样寻找的人
像我这样碌碌无为的人
你还见过多少人
像我这样庸俗的人
从不喜欢装深沉
怎么偶尔听到老歌时
忽然也晃了神
像我这样懦弱的人
凡事都要留几分
怎么曾经也会为了谁
想过奋不顾身
像我这样迷茫的人
像我这样寻找的人
像我这样碌碌无为的人
你还见过多少人
像我这样孤单的人
像我这样傻的人
像我这样不甘平凡的人
世界上有多少人
像我这样莫名其妙的人
会不会有人心疼

Continue reading “像我这样的人”

材质类型

  1. 2D MAPS
    Bitmap 位图       亦称为点阵图像或绘制图像
    Checker 棋盘格贴图       用黑白相间的格子构成。(一半透明,一半不透明)
    Combustion       一种连接MAX与Combustion的特殊贴图
    Gradient 渐变贴图       产生多种颜色的渐变效果
    Gradient ramp 梯度渐变贴图       可以自定义渐变的色级和渐变方式的贴图
    Swirl漩涡贴图       可以产生漩涡效果的贴图,常用于表现水和空间扭曲。
    Tiles平铺效果贴图       产生上下连续的平铺图案,制作地板,砖等效果。
  2. 3DMAPS
    1. cellalar 细胞贴图 产生类似细胞形状的纹理,多用于生物皮肤、裂纹
    2. dent 凹痕贴图 产生类似刮痕或者侵蚀效果的纹理,使用凹凸通道表现破损效果
    3. falloff 哀渐贴图 特殊贴图,根据物体表面的法线方向或受光方向自动分布贴图色彩。常用于制作光线,透明,X射线等
    4. marble 大理石贴图
    5. noise噪波贴图 产生有节奏变化的噪化纹理,常用于制作凹凸不平的质感
    6. particle age 粒子年龄贴图
    7. particle mblur 粒子动态模糊贴图
    8. perlin narble 珍珠岩贴图 产生非常细致的石头纹理贴图,常用于制作自然纹理效果。还能制作手绘风格的材质效果。
    9. planet 星球贴图
    10. smoke 烟雾贴图 类似于noise贴图效果 常用于噪化贴图效果
    11. speckle 石纹贴图 产生丰富的石头纹理效果,常配合其他贴图表现石头或者地形
    12. splat 泼溅贴图 像颜料或者液体泼洒出来的纹理效果贴图,常用于制作物体表面的水滴
    13. stucco 灰泥贴图 有点类似于dent贴图,表达建筑材质表面的凹凸效果
    14. waves波浪贴图 产生水面规则的波浪效果
    15. wood 木纹贴图 产生3dr的木纹效果,配合其他贴图使用
  3. 特别的贴图
    1 camera map per pixel基于像素的摄像机贴图
    2.flat mirror镜面反射贴图
    3.normal bump法线贴图
    4.Raytrace光线追踪贴图
    5.Reflect/refract反射、折射贴图
    6.Thin wall refraction薄壁折射贴图

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