对于我来说,一直保持的追求有三点:技术、快乐、财富。因此,从此三点出发,记录过去一周,我所看到的,值得分享的内容,每周五把欢乐送达。
技术
1、树莓派4
不知道有没有和我一样,本科是自动化的。
身为自动化专业的学生,对树莓派应该一点都不陌生,都曾幻想着用树莓派做个家庭自动化工具、Web服务器、家用VPN等各式各样的小而美的工具。
尽管真相往往是买回来放着“吃灰”,但无法阻挡我们的热爱。
近期,树莓派(Raspberry Pi 4)第四代发布。
这是有史以来最强大的树莓派,性能强大、重新改写“黄金标准”的树莓派。
当然,也是有史以来最贵的树莓派——顶配55美元(378元)。
喜欢做自己的小玩具的朋友,可以买来玩一玩。
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2、Speech-Driven Animation
这是一个有趣的GAN项目。根据一段音频和一个人物静态图,可以生成一个嘴型可以对上这段音频的人物说话视频。
例如,可以使用一张爱因斯坦的图片和一段音频,可以生成如下的假视频:
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3、Obj-GAN
不得不感慨的是,GAN网络的研究越来越多了。Obj-GAN也是近期的研究成果。
让AI认得图像,根据自己的理解给出一段叙述,已经不是什么新鲜事了。从图像到文字容易,把这个过程反过来却很难。
Obj-GAN的功能就是:给它一句描述,它就能根据描述作画。
这是微软和京东AI研究院合作提出的方法,Obj-GAN可以理解一段说明文字,生成草图布局,并根据确切描述完善图像细节。
虽然生成的效果一般,但这确实是一个好玩有趣的方向,感兴趣的朋友可以看下。
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4、XLNet
谷歌大脑和CMU联合团队提出面向NLP预训练新方法XLNet,性能全面超越此前NLP领域的黄金标杆BERT,在20个任务上实现了性能的大幅提升,刷新了18个任务上的SOTA结果。
XLNet引入了自回归语言模型以及自编码语言模型的提法,对于阅读理解类任务,相对Bert,性能有极大幅度地提升。
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5、MASS
MASS是微软亚洲研究院开源全新的通用预训练方法。
BERT 和 XLNet 在自然语言理解任务(例如:情感分类、自然语言推理和 SQuAD 阅读理解)方面取得了巨大成功。
然而, NLP 领域除了自然语言理解任务之外,还存在很多序列到序列的语言生成任务,例如机器翻译、文本摘要生成、对话生成、问答、文本风格转换等。对于这些任务,使用编码器-注意力-解码器框架是主流方法。
MASS在此类序列到序列的语言生成任务中,表现更好。
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6、Chinese-BERT-wwm
很多自然语言处理针对的语言都是英文,为了进一步促进中文自然语言处理的研究发展,哈工大和科大讯飞联合发布了Chinese-BERT-wwm,它提供了中文全词覆盖(Whole Word Masking)BERT的预训练模型。
该项目在多个中文数据集上得到了较好的结果,覆盖了句子级到篇章级任务。同时,对现有的中文预训练模型进行了对比,并且给出了若干使用建议。
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7、FALdetector
PS很强大,拍照一分钟,P图俩小时,变美变帅,不在话下。
近期,Adobe发布“反向PS利器”,知道你修了哪,再帮你修回去,一秒回到解放前。
Adobe官方推出的新杀器充满了恶意,一能识别哪张照片修过了,二能看出修了哪里,三能还原最初的模样:
人艰必拆的节奏啊~
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快乐
1、抗寒蚊子
感谢 @蚕豆味蟹黄 投稿。
2、好有道理
财富
有朋友在后台留言,对理财一窍不通,有什么适合理财入门的书籍吗?
没看过太多关于理财的书,但是可以推荐下我的理财启蒙书:《穷爸爸,富爸爸》。
如果没有看过的朋友,还是推荐看一下的。这本书,大名鼎鼎,是许多人理财的起点。
穷爸爸富爸爸就是有一种入门魔力,让你走进完全陌生的理财世界,看到金钱世界里纷飞的交易数字,能够看到真正赚钱的玩法。
对于新手构建基本的理财观念非常友好。
故事从作者的亲生父亲(穷爸爸)和朋友迈克的父亲(富爸爸)对他的影响开始讲起。
穷爸爸:为钱工作,努力学习专业,努力工作攒钱,但财务上永远是在捉襟见肘;
富爸爸:让钱为自己工作,努力让资产赚钱,实现了人生的财务自由。
作者选择了向后者学习,而且47岁就和妻子退休,享受生活,当然,这是在依然有被动收入的情况下。
可以简要概括下书中所讲的道理:
- 努力找个赚钱多的好工作
- 如果找不到好工作,就节约开支存钱
- 把存下来的钱买资产,绝不持币,让钱生钱
- 资产就是可以给你带来被动收入的东西
- 当被动收入超过你的开支的时候,你可以把所有的时间拿来创业
- 奔向财务自由
每个人看完这本书都会有不同的感受,有时间的,可以自行品味一番。
除了这本启蒙书,其他的理财知识,我都是在网上学习的。
刚开始想玩股票,就在网上找股票的知识,学习股票基础,学习k线、KDJ、MACD等指标。学完理论知识,开始实操。
所以,看完理财的启蒙书后,可以根据个人喜好,去找资料,先学理论后实践。
不过有一点要记住,一定不要涉足自己不了解的领域,充分了解学习后,再动手不迟。
最后
本周的程序员欢乐送,到此结束,下周再会。
2019年6月28日 下午1:21 沙发
adobe 恶意满满
2019年6月28日 下午3:42 1层
@咕咕咕 哈哈
2019年7月1日 下午4:17 板凳
我也不是计算机专业的,最近刚转行,感觉压力好大
2019年7月1日 下午6:17 1层
@George 转行压力必然大,慢慢积累,加油~
2019年7月22日 上午9:44 2层
@Jack Cui 谢谢~我喜欢这里,有技术又有快乐^ _ ^