程序员欢乐送(第54期)

2020年3月13日09:00:28 2 493 °C
摘要

程序员欢乐送:COVID-19、摄像头神经网络、ChineseOcrLite、MNIST clock、CNNDetection、文言文编程、MediaPipe

程序员欢乐送(第54期)

一直保持的追求有三点:技术、快乐、财富,这里记录每周值得分享的内容,周五把欢乐送达。

技术

1、COVID-19

没错,这又是一个关于新冠状病毒的项目。

现在,人们的目光转移到了国外,海外不少国家进入了水深火热的状态。

在约翰霍普金斯大学,两位中国博士生和他们的导师一起,开发了一个可视化、可交互的全球疫情地图。目前在GitHub开源,获得了超过6.6k+ star,也登上了GitHub热榜。

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数据为实时更新的,数据来源全球各大权威组织,例如世卫组织WHO,还有包括中国CDC、美国CDC、欧洲CDC在内的各个国家和地区的疾病控制部门,通过半自动的方式实时更新。

同时,你也可以根据自己的喜好,修改底图。可以选择真实地图作为底图,支持放大,可清晰的看到一排排房屋。

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对于全球疫情数据关注的朋友,可以看一看。

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2、摄像头神经网络

Nature新研究:摄像头是天生的神经网络速度超越传统方法千倍

对于计算机视觉,镜头是它的眼睛,获取丰富的视觉信息后就可以传递给处理单元(CPU、GPU),并依靠它实现各种视觉能力。这是 CV 最常规的范式,也最符合我们的直觉,但是你会发现有两大问题。

首先,从镜头传递信息给处理单元,这一步并不简单,尤其是在使用云计算的情况下,这都怪视觉信息太丰富了。其次,处理单元的工作也不简单,计算量庞大的视觉模型常常让人望而却步。

而在这篇 Nature 最新研究中,研究者表明图像传感器本身也可以「印刻」神经网络,它能同时担当感光与处理图像这两大功能,且还没有延迟。更重要的是,这种机器视觉芯片比传统卷积神经网络要快上千倍。只要一块芯片,相机秒变智能终端

作为各家厂商比拼的重点,今天手机上的摄像头已经做到了一亿像素,而摄像头感光器件也是典型的半导体芯片,本质是二极管,这类精密的结构通过改造,就可以将神经网络「印刻」到图像传感器上。

研究者在芯片上构造了一种光电二极管网络,这些光电二极管非常微小,且对光非常敏感。我们可以通过改变电压来增加或减少每个二极管对光的响应,从而调整每个二极管的灵敏度

实际上,这些光电传感器网络就等同于神经网络,它们能够执行简单的计算任务。改变光电二极管的光响应强度会改变网络中的连接强度,也就类似于神经网络中的权重。因此,该芯片巧妙地将光学传感与神经形态计算相结合。

通过固定这些光电二极管的结构,并训练它们的光响应强度,就相当于搭建好了一个训练好的网络模型。这样摄像头即能采集图像,又能对图像进行处理。

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虽然目前没有商用案例,但是这个理论对于对产品意义非凡。

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3、ChineseOcrLite

OCR 技术应用广泛,例如支付宝拍照识别身份证信息、银行的发票识别、百度翻译的实时翻译等等,都用到了 OCR 技术。

目前比较常用的中文 OCR 开源项目是 chineseocr,它基于 YOLO V3 与 CRNN 实现中文自然场景文字检测及识别。

ChineseOcrLite 相比 ChineseOcr,它采用了轻量级的主干网络 PSENet,轻量级的 CRNN 模型和行文本方向分类网络 AngleNet。尽管要实现多种能力,但 ChineseOcrLite 总体模型只有 17M。

轻量级的中文 OCR 识别框架,方便好用。

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4、MNIST clock

MNIST clock,是的,你没看错,用 MNIST 数据集做的时钟。

MNIST 是计算机视觉中不老的经典,当第一代卷积神经网络在这个手写数字数据集上绽放出耀眼的光芒,它注定会载入「史册」。

我想,很多人入门深度学习,第一个使用的数据集就是 MNIST。

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作者 Dheera 突发奇想,用 MNIST 数据的样式,做出了一个钟,钟上显示的数字都是从 MNIST 数据集中采样的。

24 小时随机抽万张不同的手写数字,每天都不带重样。做出来的效果是这样的:

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浓浓的复古风,作者对硬件和代码都进行了开源,感兴趣的朋友可以动手试一试。

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5、CNNDetection

鉴别图像“造假”、视频“造假”的研究越来越多了。

近日,Adobe和UC伯克利的科学家们发表了他们的新成果 CNNDetection 。

它具备鉴别各种假图的能力,识别出那些图片、视频,是通过 AI 合成的,目前研究成果已经被 CVPR 2020 收录。

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虽然生成这些图片所用的算法大相径庭、风格迥异,但是总有会有一些固有缺陷,这里面既有CNN本身的问题,也有GAN的局限性。

这是因为常见的CNN生成的内容降低了图片的表征能力,而这些工作大部分集中在网络执行上采样和下采样的方式上。

研究发现,真实照片的频谱图上的信号主要集中在中心区域,而GAN生成的图像,频谱图上会出现四个小点。

抓住这些局限性问题,CNNDetection 提出了一种基于频谱而不是像素的分类器模型,在分辨假图像上达到了最先进的性能。

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6、文言文编程

还记得曾经在《程序员欢乐送(第46期)》推荐过的文言文编程语言 Wenyan 吗?

Wenyan 这种堪称『诡异』的编程语言再次放出大招。

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star 量是推动项目更新的源动力果然没错。

如今,Wenyan 编程语言经过三个月的时间,已经初具规模,逐渐发展成为了一门完整的「编程语言」。

它有wiki官方文档、有 IDE、有第三方库、有官方教程、有代码高亮方案等等。

感受一下在线 IDE:

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代码示例很多,都是一些数据结构算法。

同时,整个 IDE 的主题、编译方式、展现方式都能自由选择。

还有官方教程带你入门,还有第三方库供你调用,也有 IDE 供你调试,是不是很刺激?

而它的官方教程名为《文言陰符》,它的风格是这样的:

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酷炫就完了!

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7、MediaPipe

近日,谷歌宣布推出 MediaPipe Objectron,这是一种适用于日常物体的移动端实时 3D 目标检测 pipeline,它能够检测 2D 图像中的目标,并通过新创建 3D 数据集上训练的机器学习模型来估计这些目标的姿态和大小。

具体而言,MediaPipe 是一个用于构建 pipeline 进而处理不同模态感知数据的跨平台开源框架,Objectron 则在 MediaPipe 中实现,其能够在移动设备上实时计算目标的定向 3D 边界框。

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MediaPipe 是谷歌去年 7 月份发布的一个多媒体框架,它在安卓、IOS 网页等各种平台上都能应用机器学习媒体模型。近日 MediaPipe 发布 0.7 版,并加入了移动端实时 3D 检测模型。

目前 MediaPipe 包含人脸检测、手部检测、头发分割和视频自动横竖屏转换等功能。

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快乐

1、外婆剪发

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2、一节逃不掉的网课

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财富

2020年,可以拍一部大片了。

幽灵一样的全球疫情,突然打响的石油大战,美股活久见的多次熔断,比特币的飞速崩盘。

全球市场,很直观的感受就是:恐慌、恐慌、恐慌。

美股第一次熔断:

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熔断,可以简单理解为,股指波动太大,交易所为控制风险采取的暂停交易措施。

就是交易所看股市跌的太狠了,就大家都喘口气,别紧张,别恐慌,咱们都缓一缓,冷静一下,暂停交易15分钟。

比特币崩盘:

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单日最大跌幅,十分钟跌近30%,惨烈!

虽然国内疫情控制不错,但是A股市场也不容乐观,这几天股市大幅震荡,暴涨暴跌,每天振幅被放大到4%-5%。

我的 500ETF 和科创板在本周二再次触发止盈条件,跌破30日均线。

这回我没有犹豫,直接清仓了。

因为,首先,我已经等了一周,对市场信心没那么足了。其次,因为近期振幅太大,经常触发止盈条件,上着班经常看股市很分心,索性都抛了。

目前,整个市场受情绪影响严重,暂时不要轻举妄动,很容易左右打脸。

国外股市跌的这么惨,这确实是个机会,但是不要轻易探底,静观其变,等突破下跌趋势线再来分析也不迟。

最后

本周的程序员欢乐送,到此结束,下周再会。

weinxin
微信公众号
分享技术,乐享生活:微信公众号搜索「JackCui-AI」关注一个在互联网摸爬滚打的潜行者。
Jack Cui

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目前评论:2   其中:访客  1   博主  1

    • avatar 戴德拉恩 来自天朝的朋友 谷歌浏览器 Windows 10 山东省 电信 1

      国内情况怎么样,影响大不大?

        • avatar Jack Cui Admin 来自天朝的朋友 谷歌浏览器 Mac OS X 10_14_4 北京市 百度网讯科技联通节点

          @戴德拉恩 也开始跌了,现在处于压力位,一时半会儿上不去,观察吧。