Удобный для начинающих учебник по обучению и созданию собственной модели определения позы йоги в браузере. Машинное обучение/МО меняет мир и постепенно превратилось в новую среду и дизайнерский материал для художников, дизайнеров и креативщиков; однако алгоритмы и программирование могут стать отличным барьером для многих, чтобы понять и изучить возможности, которые предлагает машинное обучение. ML5.js существует именно для этой цели. Благодаря интерфейсу начального уровня ML5.js..

ml5.js Запрос обратной связи Сегодня мы просим вас о помощи в улучшении ml5.js и, в частности, нашего сообщества. Прошло два года с тех пор, как мы в последний раз обновляли Кодекс поведения, документ, который управляет нашим сообществом и обеспечивает безопасность каждого пользователя и участника ml5.js. В настоящее время мы находимся в процессе создания следующей версии основной библиотеки ml5.js — версии с современными моделями машинного обучения, надежными техническими функциями..

Почему часто простота не означает простоту использования Введение На днях я смотрел много видео Кодинг-поезд . Это действительно прекрасный канал на YouTube с очень забавным и полным энтузиазма ведущим Дэниелом Шиффманом. Одним из основных материалов этого канала являются Вызовы по кодированию , где Даниэль использует в основном фреймворки JavaScript для реализации интересных небольших приложений. Одним из таких фреймворков, о котором он даже сделал серию статей, является ml5.js..

Йога должна быть одним из лучших вариантов для большинства из нас, когда дело касается поддержания формы и здоровья. Но дело в том, что не все из нас достигают хороших результатов, и это может быть из-за того, что мы неправильно выполняем позы, что, в свою очередь, происходит из-за отсутствия надлежащего руководства. Важно выполнять правильные позы йоги, когда мы не предпочитаем, чтобы инструктор руководил нашими позами. Дома легче смотреть видео на YouTube и заниматься йогой дома...

Интервью с Андреасом Рефсгаардом, стипендиатом ml5.js 2020 Стипендии от Processing Foundation 2020 спонсировали шесть проектов со всего мира, которые расширили p5.js и программное обеспечение Processing и взрастили их сообщества. В сотрудничестве с Программой интерактивных телекоммуникаций Нью-Йоркского университета мы также спонсировали четырех стипендиатов для работы над ml5.js . Из-за COVID-19 многим стипендиатам пришлось перенастроить свои проекты, и когорта этого года, как..