意间ai绘画发布的能删吗
能意间ai绘画发布的删除方法:1.用户进入意间ai绘画软件,打开之后选择注册登录。2.进入到软件页面,在素材当中找到一张满意的作品作为模板或者即兴创作。3.在生成页面选择自己喜欢的画风,输入关键词,例如说:画质、神作等。4.点击我的,在草稿箱内可以打开刚刚生成的作品,点击进入查看可以选择:下载、重新绘制或者发布。
AI是什么格式
ai是矢量图软件Adobe Illustrator的默认保存格式，普通的看图软件打不开可以用Adobe Illustrator、Macromedia Flash、photoshop等等图像处理软件打开（注意版本的兼容性） ai文件怎么打开 AI是用Adobe Illustrator制作生成的矢量图文件。Adobe Illustrator是美国ADOBE（奥多比）公司推出的专业矢量绘图工具，是出版、多媒体和在线图像的工业标准矢量插画软件。AI是矢量图文件，一般的看图软件都打不开，所以我们要下载专业软件去打开。
有哪些小众但有趣的手机app推荐
推荐8个小众但有趣的手机app，每一个都很好用。1Rakugaki AR一款超级有趣的AR APP，只要对准笔记本上的涂鸦和贴纸，就能让原本扁平的画变得立体、灵动起来，还可以点击屏幕，随机掉落食物，投喂自己画的小动物哦~2我的物品一款爱好者专属APP，可以记录自己的物品的数量和生产日期等，将物品按类储存，一目了然，可以清晰地找到物品的位置和信息，不用怕找不到东西啦~3米汤姐的相馆一款图片处理APP，可以一次性拼99张图，拼完后画质还是很清晰，满足我们的分享欲，还有横/竖屏长图功能，快速生成高清长图，还可以有多种图片样式可以选择哦~4小睡眠一款眠APP，内含海量疗愈白噪音，可以自由搭配组合，迅速平复心情，调整心情，还有晚安电台、爱豆哄睡等功能，每天都轻松拥有好睡眠~5还有这种操作2一款休闲娱乐小游戏，每一关都需要想办法破解谜题，找出正确答案，而答案往往都会让人大跌眼镜，非常适合在心情不好时打发时间~6小筑树形笔记一款笔记APP，用一目了然的树形结构记录，有利于更好地梳理知识，分析要点，让笔记更加直观清晰，还可以导出多种格式，提高工作效率。7巴塞电影一款电影资讯APP，每天会更新最新的电影资讯，推荐和解析优质电影，从独特视角评价电影，还可以订阅感兴趣的电影栏目，了解更多电影知识。84season-四季一款特别的相机APP，界面简洁，能够根据位置和天气等信息，为照片匹配合适的滤镜，让照片充满季节感，免去后期调色，非常容易上手。
儿童创意美术都学些什么
儿童创意生活美术都学些什么，为什么说4岁的孩子不建议接触创意美术。很高兴来回答你提出来的这个问题，创意美术，学科很多，其中包括手工教学，比如超轻粘土课程，综合拼贴画课程，儿童刮画课程，立体画课程创意美术课程，运用的创作材料丰富多彩，包括铅笔，彩铅，油画棒，颜料，筷子，毛笔，卡纸，刮画纸，粘土等等。你的孩子才4岁，我个人建议，不主张你的孩子接触创意美术，因为孩子太小了。你可以让孩子学习宝宝简笔画。在这里给你推荐一个小红书app，这里有老师每天免费，教孩子们的宝宝简笔画绘画教程。你可以下载一个小红书app，关注宝宝简笔画，非常适合你的孩子学习，不受时间限制，在手机电脑上都可以学习，可以随时学，随时听，随时看。简笔画即可以开发孩子的智力，有可以开发孩子的想象力，动手能力，观察能力等，实用方便。以上是我的个人建议，供你参考。我的素描作品，我是六零后，喜欢我的画，请关注我谢谢🙏🙏🙏
Python 可以用来做什么有趣的事情
来点实际能写出来的有点意思的东西吧教你如何用Python预测交通事故，成为“死亡”预言家？惠灵顿交通事故热感图交通事故是世界各个社会都存在的重大问题。2010年，据世界卫生组织（WHO）估计，道路交通事故造成的死亡人数高达125万人。2016年，仅美国便有37461人死于机动车事故，平均每天死亡102人。同样在欧洲，根据2017年的数据显示，平均每分钟就有50人死于交通事故。那么机器学习能否帮助我们去了解影响交通事故严重性的原因和因素呢？本文将完整地展现一次机器学习的流水线：从APIs收集数据开始，到进行探索性数据分析，然后将一个现实生活中存在的问题构建到机器学习模型中。整个流程都是在Google Colab中完成的，使用它免费的GPU/TPU环境进行，你可以直接从Github打开Notebook在Google Colab中进行实验。收集数你可以在不同的APIs中找到各种格式的交通事故分析系统（CAS）数据，很容易就可以通过API接口收集数据，而不用将它们下载到本地电脑中。这样有一个好处是，我们每次运行Jupyter Notebook时都能获取最新的数据。在这个流程中，我发现有一个特殊的问题，因为交通事故和地点（地理）紧密相关，所以在数据收集时，我们应该获取Geojson文件而不是一般的CSV文件，如此一来，在进行地理数据分析时就不用从经纬来创建几何图形，并且能够处理坐标基准系和投影。随后可以使用Geopandas库来读取数据。如果你熟悉Pandas库，那么Geopnadas的使用应该也不在话下，因为它是建立在Pandas的基础上的工具。它是一个高级数据收集工具，可以使Python中的地理数据工作变得更加简单，它不仅具备Pandas的功能，还拥有能够在地理几何图形上进行空间运算在数据类型。得益于Pandas、Matplotlib以及几何图形的运算库，Geopandas能够完美地融入Python的生态系统。探索性数据分析在新西兰，从2000年至2018年，交通事故的死亡总人数为6922人。而事故中受重伤和轻伤的人数分别达到了45，044人和205，895人。然而这记录的只是在事故发生后上报了新西兰警方的数据，我们还要考虑那些未被记录在案的轻微交通事故。大多数的交通事故都是轻微、不致命的，而造成死亡的事故只占极少数。在死亡人数的统计上，大多数事故中的死亡率为0。交通事故的严重等级交通事故中的死亡人数过去的几年中，整体数据表明事故的严重性和死亡人数在下降，但如下列折线图所示，从2016年开始事故死亡人数似乎有所上升。另外，在2017年事故重伤和轻伤人数达到了峰值。车道数量与事故死亡人数统计道路弯曲程度与死亡人数统计道路以及其他相关因素同样可以展现事故的严重程度和死亡人数等级。让我们进一步挖掘他们之间的关系。在死亡人数和车道数量的关系中，比起其他的多车道，双车道所占的百分比最高。直路的交通事故死亡人数最少，大部分伤亡都出现在各种类型的弯路（小弯、中弯和大型弯道。）让我们来看看交通法规和事故严重程度以及死亡人数的关系。其中，限速是一个很好的着手点。限速90km/h所占据的死亡人数最高，100km/h其次。限速和死亡人数统计分析天气因素后，同样发现雾天和强风天事故死亡人数的占比最高。雨天、雪天和霜冻天气同样也有较高的占比。天气对交通事故死伤人数的影响地理数据探索下图所示的地理数据可视图清楚地显示事故发生的地点。如大家所料，大多数事故都发生在道路附近，尤其是城市里。所有交通事故发生点让我们来看看发生在奥克兰的交通事故总和的聚类图。新西兰的奥克兰交通事故频发点机器学习我们可以通过不同方法对这个问题进行建模。把它看成回归问题，并基于交通事故成因的数据集推测死亡人数。也可以把它看作分类问题，并通过事故的数据集预测事故的严重程度。下面，我将以回归问题为例进行机器学习建模（你也可以尝试使用分类问题的方法，两个方法基本相同）。在这个例子中，我不会进行任何特征工程，我认为这个问题中的成因已经足够建立一个起点，随后可以再进一遍这个流程，并且通过特征工程来提高模型的精确度。首先，需要将无序特征转化为数值可以使用Sklearn库来进行：随后，将数据与训练和验证集分离为独立和非独立的变量，以便随后评估模型的结果。现在准备将机器学习模型运用到数据中。我通常从随机森林（Random Forest）开始，这是一个种利用多种分类树进行的算法，在应对有多个数据集的情况时非常有效。如你所见，随机森林模型在验证集上有高达86%的准确性，再进过一些初始的调整和特征选择后，此模型的精确度可以提高到87%。如果在模型上进行一些改善，创建新的特征或使用一些其他的算法来提高模型的执行力，还能到达更高的准确率。但现在，已经达到本文的目的了。下面是随机森林模型中最重要的特征。特征重要性留言 点赞 关注我们一起分享AI学习与发展的干货欢迎关注全平台AI垂类自媒体 “读芯术”