利用谷歌AIY小纸盒,外国妹子做了一个人脸“晴雨表”!

Google推出的AIY套件包括VisionKit视觉套件和VoiceKit语音套件,让用户能在树莓派上实现图像识别和语音交互功能。VisionKit可运行基于TensorFlow的神经网络模型,实现上千种对象和面部表情的识别;VoiceKit则利用GoogleAssistantSDK和CloudSpeechAPI创建虚拟语音助手。

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AI和机器学习概念正在以惊人的速度增长。 对这些发展感兴趣的人需要一种有效实践和实施这些技术的方法。 幸运的是,Google让我们更容易深入人工智能世界。 随着他们的AIY套件的发布,我们现在能够创建自己的智能音箱和智能相机。

Google AIY套件

AIY是由Google创建的DIY(自己动手)和AI(人工智能)的组合。 而这些关键字基本上就已经准确地告诉了你这些工具包的用途:自己动手做人工智能。 Google AIY目前提供两种不同的套装。

Vision Kit视觉套件:可以看到和识别物体的智能相机。

Vision Kit则是一套简单的电脑视觉系统,可运行多种基于TensorFlow的神经网路模型应用。通过VisionKit,用户可以将图像识别和电脑视觉功能添加到基于树莓派Raspberry Pi Zero WH的项目中,能识别上千种常见对象和面部表情。

Voice Kit语音套件:具有语音识别功能的智能音箱。

用户可通过Voice Kit,借助Google Assistant SDK和Cloud Speech API,创建虚拟语音助手,为自己的项目添加语音交互功能,比如控制电灯开启关闭、电器开关等等。

AI 遇见 DIY

几周前,我们从订购了几款Vision Kit,用来发现以及DIY更多的可能性。 这些套件包括由Raspberry Pi Zero提供驱动、智能相机摄像头、以及一些零部件。拿到手的盒子,是未组装的,这需要我们动手组装一下。

我们花了大约一个小时将Vision Kit全部组装完成,组装好之后心情很激动,因为很有成就感! Vision Kit是一种能够使用神经网络进行图像识别的智能相机。 它可以检测人脸,识别动物,植物和物体,以及辨别人的面部情绪! 所有这些都运行在设备本地,而不连接到谷歌云。

据报道,Google AIY系列开发套件已经抵港销售了,价格分别是港币706和港币392。感兴趣的开发者们,可以关注Google AIY系列开发套件的香港线上商城——引力互联GravitylinkStore。

JOY-O-METER

我们突发奇想,制作一个能够检测相机前面的人数,并且能记录他们的情绪并提供这些信息的对象。 我们的最新作品“Joy-O-Meter”使用Google AIY Vision Kit中的智能相机创建了一个有趣的设备,该设备不仅可以记录相机前面的人数,还可以测量他们的快乐值。

谷歌的工具包是一个小规模学习和实验人工智能的完美方式,而不必花费很多钱。 谷歌可以直达AI,就像他们几年前使用Cardboard可以访问虚拟现实AR一样。 用户可以提供自己的应用程序,甚至可以使用Google的TensorFlow机器学习软件训练他们的模型,使其更加有效。 这既能获得宝贵的学习经验,还能get很多动手的乐趣!

内容概要:本文介绍了基于Python实现的SSA-GRU(麻雀搜索算法优化门控循环单元)时间序列预测项目。项目旨在通过结合SSA的全局搜索能力和GRU的时序信息处理能力,提升时间序列预测的精度和效率。文中详细描述了项目的背景、目标、挑战及解决方案,涵盖了从数据预处理到模型训练、优化及评估的全流程。SSA用于优化GRU的超参数,如隐藏层单元数、学习率等,以解决传统方法难以捕捉复杂非线性关系的问题。项目还提供了具体的代码示例,包括GRU模型的定义、训练和验证过程,以及SSA的种群初始化、迭代更新策略和适应度评估函数。; 适合人群:具备一定编程基础,特别是对时间序列预测和深度学习有一定了解的研究人员和技术开发者。; 使用场景及目标:①提高时间序列预测的精度和效率,适用于金融市场分析、气象预报、工业设备故障诊断等领域;②解决传统方法难以捕捉复杂非线性关系的问题;③通过自动化参数优化,减少人工干预,提升模型开发效率;④增强模型在不同数据集和未知环境中的泛化能力。; 阅读建议:由于项目涉及深度学习和智能优化算法的结合,建议读者在阅读过程中结合代码示例进行实践,理解SSA和GRU的工作原理及其在时间序列预测中的具体应用。同时,关注数据预处理、模型训练和优化的每个步骤,以确保对整个流程有全面的理解。
内容概要:本文详细介绍了如何使用PyQt5创建一个功能全面的桌面备忘录应用程序,涵盖从环境准备、数据库设计、界面设计到主程序结构及高级功能实现的全过程。首先,介绍了所需安装的Python库,包括PyQt5、sqlite3等。接着,详细描述了SQLite数据库的设计,创建任务表和类别表,并插入默认类别。然后,使用Qt Designer设计UI界面,包括主窗口、任务列表、工具栏、过滤器和日历控件等。主程序结构部分,展示了如何初始化UI、加载数据库数据、显示任务列表以及连接信号与槽。任务管理功能方面,实现了添加、编辑、删除、标记完成等操作。高级功能包括类别管理、数据导入导出、优先级视觉标识、到期日提醒、状态管理和智能筛选等。最后,提供了应用启动与主函数的代码,并展望了扩展方向,如多用户支持、云同步、提醒通知等。 适合人群:零基础或初学者,对Python和桌面应用程序开发感兴趣的开发者。 使用场景及目标:①学习PyQt5的基本使用方法,包括界面设计、信号与槽机制;②掌握SQLite数据库的基本操作,如创建表、插入数据、查询等;③实现一个完整的桌面应用程序,具备增删改查和数据持久化功能;④了解如何为应用程序添加高级特性,如类别管理、数据导入导出、到期日提醒等。 阅读建议:此资源不仅适用于零基础的学习者,也适合有一定编程经验的开发者深入理解PyQt5的应用开发。建议读者跟随教程逐步实践,结合实际操作来理解和掌握每个步骤,同时可以尝试实现扩展功能,进一步提升自己的开发技能。
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