这篇文章主要介绍了python实现人工智能Ai抠图功能,本文通过实例代码给大家介绍的非常详细,具有一定的参考借鉴价值,需要的朋友可以参考下 自己是个PS小白,没办法只能通过技术来证明自己. 话不多说,直接上代码 from removebg import RemoveBg import requests import os if __name__ == '__main__': path = '%s\picture'%os.getcwd() ispath = os.path.exists(path)…

一个Python 的 AI Chatbot框架 建立一个聊天室可以听起来很棒,但它是完全可行的. IKY是一个内置于Python中的AI动力对话对话界面. 使用IKY,很容易创建自然语言会话场景,无需编码工作. 平滑的UI使得轻松创建和训练机器人的对话,并且随着从与人们的对话中学习而不断变得更聪明. IKY可以通过将API与该平台集成在您所选择的任何渠道(如Messenger,Slack等)上. 您不需要成为人工智能的专家来创建具有人工智能的真棒聊天机. 有了这个基本的项目,你可以随时创建一个人…

是不是看到标题感觉很高大上?其实就是人工智障啦hhh~,本篇文档是典型的标题党,虽然是人工智能,但是没有算法,只是站在巨人的肩膀上而已. 好了,步入正题.此篇是人工智能应用的重点,只用现成的技术不做底层算法,也是让初级程序员快速进入人工智能行业的捷径.目前市面上主流的AI技术提供公司有很多,比如百度,阿里,腾讯,主做语音的科大讯飞,做只能问答的图灵机器人等等...这些公司投入了很大一部分财力物力人力将底层封装,提供应用接口给我们,尤其是百度,完全免费的接口.既然百度这么仗义,咱们就不要浪费掉怎么…

最近在朋友圈转起了一张图.抱着试一试的心态,我肝了些课程.都是与python相关的.     课程一:你不知道的python         讲师:王玉杰  (混沌巡洋舰联合创始人 & web开发工程师 & 数据工程师) 这门课主要是简单介绍了人工智能,人工智能与python的关系以及python的特点等. 零.思维导图预览:                              一.人工智能方面的应用 1.手机app方面: ——人脸识别 (face++) 也就是图像识别 —— 购物推…

无监督机器学习算法没有任何监督者提供任何指导. 这就是为什么它们与真正的人工智能紧密结合的原因. 在无人监督的学习中,没有正确的答案,也没有监督者指导. 算法需要发现用于学习的有趣数据模式. 什么是聚类? 基本上,它是一种无监督学习方法,也是用于许多领域的统计数据分析的常用技术. 聚类主要是将观测集合划分为子集(称为聚类)的任务,以同一聚类中的观测在一种意义上相似并且与其他聚类中的观测不相似的方式. 简而言之,可以说聚类的主要目标是根据相似性和不相似性对数据进行分组. 例如,下图显示了不同群集中…

你要的答案或许都在这里:小鹏的博客目录 代码下载:Here. 很久以前微信流行过一个小游戏:打飞机,这个游戏简单又无聊.在2017年来临之际,我就实现一个超级弱智的人工智能(AI),这货可以躲避从屏幕上方飞来的飞机.本帖只使用纯Python实现,不依赖任何高级库. 本文的AI基于neuro-evolution,首先简单科普一下neuro-evolution.从neuro-evolution这个名字就可以看出它由两部分组成-neuro and evolution,它是使用进化算法(遗传算法是进化算…

Python 很强大其原因就是因为它庞大的三方库 , 资源是非常的丰富 , 当然也不会缺少关于音频的库 关于音频, PyAudio 这个库, 可以实现开启麦克风录音, 可以播放音频文件等等,此刻我们不去了解其他的功能,只了解一下它如何实现录音的 首先要先 pip 一个 PyAudio pip install pyaudio 一.PyAudio 实现麦克风录音 然后建立一个py文件,复制如下代码 import pyaudio import wave CHUNK = 1024 FORMAT = py…

在这个问题陈述中,将通过提供名字来训练分类器以找到性别(男性或女性). 我们需要使用启发式构造特征向量并训练分类器.这里使用scikit-learn软件包中的标签数据. 以下是构建性别查找器的Python代码 - 导入必要的软件包 - import random from nltk import NaiveBayesClassifier from nltk.classify import accuracy as nltk_accuracy from nltk.corpus import name…

回归是最重要的统计和机器学习工具之一. 我们认为机器学习的旅程从回归开始并不是错的. 它可以被定义为使我们能够根据数据做出决定的参数化技术,或者换言之,允许通过学习输入和输出变量之间的关系来基于数据做出预测. 这里,依赖于输入变量的输出变量是连续值的实数. 在回归中,输入和输出变量之间的关系很重要,它有助于我们理解输出变量的值随输入变量的变化而变化. 回归常用于预测价格,经济,变化等. 在Python中构建回归器 在本节中,我们将学习如何构建单一以及多变量回归器. 线性回归器/单变量回归器 让我…

分类技术或模型试图从观测值中得出一些结论. 在分类问题中,我们有分类输出,如“黑色”或“白色”或“教学”和“非教学”. 在构建分类模型时,需要有包含数据点和相应标签的训练数据集. 例如,如果想检查图像是否属于汽车. 要实现这个检查,我们将建立一个训练数据集,其中包含与“车”和“无车”相关的两个类. 然后需要使用训练样本来训练模型. 分类模型主要用于人脸识别,垃圾邮件识别等. 在Python中构建分类器的步骤 为了在Python中构建分类器,将使用Python 3和Scikit-learn,这是一…