Tensorflow深度学习入门与实战

时间:2024-09-21 00:28:26来源:仁义之师网 作者:卢广仲

为了筹备一部动画片,深度皮克斯一般会动用一个导演再加5至8名插画师,深度为一部90分钟的影片制作2700多张镜头脚本的故事板(storyboard),每张故事板讲述大约两秒钟的故事,再加上由员工念的对白和简单的音效。

林肯曾经说过,学习如果有5分钟时间砍倒一棵树,他至少会花3分钟磨斧头。为了让1976年的奥运会能够在蒙特利尔举行,入门该市的市长尚·达坡(JeanDrapeau)不惜说出这样的大话:入门蒙特利尔奥运会不可能出现赤字,就像男人不可能生孩子一样。

Tensorflow深度学习入门与实战

这时候需要分两步走,深度剔除肥尾之外的情况,算出平均数作为起步的参照系,同时对可能出现的异常现象做好预案。复杂大项目需要找到现实中的参照系复杂大项目很多时候被认为是独一无二的,学习根本没有参照系,也因此无法做好准备和规划。这对前卫的设计师而言是巨大的商业机会,入门但对有效管理项目而言,无疑是灾难性的。

Tensorflow深度学习入门与实战

外部视角看到整体、深度看到群体、看到真实的世界,内部视角则见树不见林。此外,学习理解这些案例的分布状况也很重要。

Tensorflow深度学习入门与实战

详尽规划,入门在规划中注意吸收反馈、不断迭代,但执行起来要快,千万不要有拖延症,或者让外部因素有干扰的机会。

同样,深度成熟的设计、模块化可复制的设计也是如此。其实不仅仅是大型建筑,学习无形的项目(比如一部大制作的电影一部电视剧,学习甚至一个重要的创业项目)也都需要充分的准备,这也是为什么为了拍摄《繁花》,王家卫要十年磨一剑。

但有些时候却是肥尾分布的,入门这时就需要非常小心,因为肥尾意味着异常点很多,比如蒙特利尔奥运会的实际花销约是预算的7倍,高得离谱。摘要:深度为什么许多大项目,深度无论是铁路、桥梁、隧道、体育馆、太空望远镜或者奥运会,还是复杂重要的IT项目,都很可能超预算或者延迟交付?换句话说,为什么许多项目完成了之后与开工前的承诺差距非常大?吴晨/文《怎样做成大事》提出了一个非常重要的题目:为什么许多大项目,无论是铁路、桥梁、隧道、体育馆、太空望远镜或者奥运会,还是复杂重要的IT项目,都很可能超预算或者延迟交付?换句话说,为什么许多项目完成了之后与开工前的承诺差距非常大?答案很简单,有两方面的原因。

对于蒙特利尔奥运会的教训,学习愤世嫉俗的政客会对新手说,千万不要太天真,所有的大项目一开始的预算都只能当作预付款,后续总是要增加款项的。虽然不断修改剧本很花费时间和精力,入门但相比真正制作动画而言,入门准备的成本仍然很小,而且让外部人士可以直观地感受到片子想要呈现的故事和剧情演进,并据此给出反馈。

相关内容
推荐内容