35個Github優質開源AI項目，開發者最喜歡的還是計算機視覺！【 德州撲克輔助：挑戰傳統，引領撲克新時代】
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- 35個Github優質開源AI項目，開發者最喜歡的還是計算機視覺！
- 德州撲克輔助：挑戰傳統，引領撲克新時代
* 易遊娛樂百家樂攻略大公開：如何選擇最佳下注策略
35個Github優質開源AI項目，開發者最喜歡的還是計算機視覺！
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機器學習是使計算機無需明確編程即可學習的能力的研究領域。 ML是一個人們曾經遇到過的最令人興奮的技術之一。 從名稱可以明顯看出，它為計算機提供了與人類更相似的能力：學習能力。 如今，機器學習正在被人類用在很多領域。我們比較了將近22,000個機器學習開源工具和項目，從中選出了35個優秀的機器學習項目。
<計算機視覺>
1、Detectron：用於物體檢測研究的FAIRs研究平台，實現了流行的算法，例如Mask R-CNN和RetinaNet。 [Github星星數：13913]
2、Openpose：用於身體，面部和手部預估的實時多人關鍵點檢測庫。[Github星星數：11052]
3、DensePose：一種將2D RGB圖像的所有人類像素映射到基於3D表面的人體模型的實時方法。[Github星星數：4165]
4、Maskrcnn基準測試：實現PyTorch中語義分割和對象檢測算法的快速模塊化參考。 [Github星星數：3888]
5、SNIPER：是一種有效的多尺度目標檢測算法。[Github星星數：1963]
<強化學習>
6、Psychlab：使用Psychlab平台（基於代理的AI的3D平台）實施的實驗範例。[Github星星數：5955]
7、ELF：用於遊戲研究的廣泛，輕便且靈活的平台。 查看更多 OpenGo，與四個全球排名前30位的玩家相比，創下了14-0的記錄。[Github星星數：2406]
8、TRFL：一個有用的構建庫，用於在TensorFlow中編寫增強學習（RL）代理。[Github星星數：2312]
9、Horizon：第一個用於大型產品和服務的開源強化學習易遊娛樂平台。[Github星星數：1703]
10、Chess-alpha-zero（國際象棋-阿法狗升級版）：通過AlphaGo Zero方法進行國際象棋強化學習。 [Github星星數：1307]
11、Dm_control：DeepMind控制套件和控制包。[Github星星數：1231]
12、MAMEToolkit：街機遊戲強化學習Python庫。[Github星星數：437]
13、Reaver：模塊化深度強化學習框架，專注於《星際爭霸II》，支持Gym，Atari和MuJoCo。 [Github星星數：355]
14、Bert：BERT的TensorFlow代碼和預訓練模型。[Github星星數：11703]
15、Pytext：基於PyTorch的自然語言建模框架。[Github星星數：4466]
16、Bert-as-service：由Google開發的用於預訓練語言表示的NLP模型。它利用了在網絡上公開提供的大量純文本數據，並且以無人監督的方式進行了訓練。 [Github星星數：2055]
17、UnsupervisedMT：基於短語和神經的非監督機器翻譯。[Github星星數：1068]
18、DecaNLP：自然語言十項全能：NLP的多任務挑戰。 [Github星星數：1648]
19、Nlp架構師：英特爾AI實驗室的NLP架構師，基於Python庫，用於探索NLP的最先進的深度學習拓撲和技術。[Github星星數：1751]
20、Gluon-nlp：讓NLP變得簡單。[Github星星數：1263]
22、Progressive_growing_of_gans：逐步增長GAN以提高質量，穩定性和變化性。[Github星星數：4046]
23、MUNIT：多模式無監督圖像到圖像翻譯。[星星數：1339]
24、Transparent_latent_gan：使用監督學習來闡明GAN的潛在空間，以控制生成並編輯。[Github星星數：1337]
25、Gandissect：基於Pytorch的工具，用於可視化和理解GAN神經元。 [Github星星數：星星數：1065]
26、GANimation：來自單個圖像的解剖學感知的面部動畫。[Github星星數：869]
<神經網絡>
27、Fastai：使用現代最佳實踐簡化了快速，準確的神經網絡的訓練。[Github星星數：11597]
28、DeepCreamPy：使用Deep Neural Networks 來修飾Hentai。[Github星星數：7046]
29、Augmentor v0.2：Python中的圖像增強庫，用於機器學習。 [Github星星數：2805星]
30、Graph_nets：在Tensorflow中構建圖網。[在Github星星數：2723星]。
31、Textgenrnn：Python模塊，可使用基於預訓練的基於字符的循環神經網絡輕鬆生成文本。 [Github星星數：1900]
32、Person-blocker：使用預先訓練的神經網絡自動「攔截」圖像中的人物（例如「黑鏡」）。 [Github星星數：1806]
34、Video-nonlocal-net：用於視頻分類的非本地神經網絡。[Github星星數：1049]
35、Ann-visualizer：一個用於可視化人工神經網絡（ANN）的python庫。[Github星星數：922]
當然僅僅知道這些項目還是不夠的。被譽為「人工智能學習電腦」的鈦靈AIX，內置了英特爾 Movidius Myraid X 運算加速晶片，全球最受歡迎的開源硬件樹莓派、以及多種傳感技術。這樣小小的一個「盒子」，支持語音交互和視覺識別。
AIX極大降低了AI的學習與開發門檻，幫助編程初學者/高階玩家、以及AI愛好者及開發者們學習、和快速構建會聽、會説、會看的 AI 應用及解決方案。動手去做，學以致用，才能真正理解和學習人工智能。
發佈於 2019-11-26 15:32
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人工智能
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“德州撲克輔助：挑戰傳統，引領撲克新時代”
易遊娛樂德州撲克輔助：挑戰傳統，引領撲克新時代
易遊娛樂德州撲克是一種受歡迎的撲克遊戲，玩家必須根據手上的牌和公共牌來組合最好的牌型。傳統上，玩家完全依靠自己的技巧和直覺來進行遊戲，但現在有許多德州撲克輔助工具可以幫助玩家在遊戲中做出更明智的決策。
1. 手牌分析工具
手牌分析工具可以幫助玩家分析自己手上的牌的價值和潛在的牌型組合。這些工具通常會根據德州撲克的規則，計算出每種可能的牌型的概率，並給出相應的建議。
2. 對手範圍分析工具
在德州撲克中，瞭解對手可能的牌型範圍對於做出正確的決策至關重要。對手範圍分析工具可以根據對手的下注行為和過去的遊戲記錄，估計對手可能的牌型範圍。這些工具可以幫助玩家更好地判斷自己的牌的價值，並做出相應的下注或放棄決策。
3. 洗牌分析工具
洗牌分析工具可以幫助玩家分析發牌過程中的洗牌算法是否公平。這些工具可以檢測洗牌算法是否存在偏差，並提供相應的統計數據。這樣的工具可以幫助玩家確保遊戲的公平性。
4. 在線教學工具
除了輔助工具，還有許多在線教學工具可以幫助玩家學習易遊娛樂德州撲克的策略和技巧。這些工具通常包括教學視頻、策略文章和實戰演練等。通過使用這些工具，玩家可以更好地理解遊戲規則和策略，提高自己的技能。
5. 社交媒體易遊娛樂平台
在撲克界，有許多社交媒體易遊娛樂平台可以讓玩家交流、分享和學習。這些平台可以讓玩家與其他撲克愛好者交流心得，分享自己的遊戲經驗，並從他人的經驗中學習。這樣的平台為玩家提供了一個互相學習和成長的環境。
總結來説，德州撲克輔助工具和相關的線上資源為玩家提供了更多的學習和優化遊戲策略的機會。這些工具和資源的出現挑戰了傳統的德州撲克玩法，同時也引領着撲克遊戲進入一個新的時代。
“易遊娛樂百家樂攻略大公開：如何選擇最佳下注策略”
百家樂攻略大公開：如何選擇最佳下注策略
百家樂是一個非常受歡迎的賭博遊戲，而選擇正確的下注策略可以大大提高你的勝率。以下是一些關於如何選擇最佳下注策略的詳細指南：
1. 研究歷史記錄
在易遊娛樂百家樂中，過去的結果並不會影響未來的結果，但觀察歷史記錄可以幫助你識別出一些趨勢。使用歷史記錄來判斷哪一方（莊家或閒家）在過去的局中經常獲勝，然後根據這些趨勢來下注。
2. 使用追蹤法
追蹤法是一種常見的下注策略，它基於一個簡單的原則：如果一方連續贏了幾局，那麼在下一局中你應該下注給另一方。這種策略利用了遊戲的隨機性，並假設贏家不會連續出現。
3. 跟隨趨勢
另一種常見的下注策略是跟隨趨勢。這意味着你根據遊戲中的趨勢來下注，如果一方連續贏了幾局，你就下注給這一方。這種策略基於一個假設，即趨勢在一段時間內會持續下去。
4. 使用計算方法
一些玩家喜歡使用計算方法來選擇下注策略。他們會根據遊戲中的數據和統計來計算出最佳的下注選擇。這種策略需要一定的數學知識和技巧，但可以提供更準確的下注建議。
5. 混合使用不同策略
最後，你也可以混合使用不同的下注策略。例如，在一局中你可以使用追蹤法，而在下一局中使用跟隨趨勢的策略。這樣可以增加你的下注選擇，並提高你的勝率。
總結來説，選擇最佳的下注策略是一個個人的選擇，你可以根據自己的風格和偏好來選擇合適的策略。無論你選擇哪種策略，記住賭博是一種娛樂活動，請合理使用資金，不要過度沉迷。