빛나거나 미치거나 다운로드

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흥미롭게도, YouTube Go에는 주요 YouTube 앱에서 찾을 수없는 또 다른 기능이 있습니다. 데이터를 소비하지 않고도 다운로드한 비디오를 다른 사용자와 공유할 수 있습니다. 방법? 기본적으로 그것은 다른 YouTube 이동 사용자에게 비디오를 전송하기 위해 블루투스 전송을 사용합니다. 여기서 Keras는 설치 스크립트에서 들어옵니다. `imagenet`이라는 데이터 집합에서 1,000개의 서로 다른 이미지 클래스를 인식하도록 훈련된 미리 학습된 모델을 사용합니다. Keras에는 이 방대한 데이터 집합에 대해 이미 교육을 받은 여러 가지 모델에 쉽게 액세스할 수 있는 도우미가 포함되어 있어 워크로드를 크게 간소화할 수 있습니다. 우리는 모델 vgg50을로드합니다. 응용 프로그램의 속도를 높이려면 예제를 실행하기 전에 모델을 로드하는 선을 실행해야 합니다. 이 줄이 처음 실행되면 가중치가 포함된 (다소 무거운) 파일을 가져옵니다. 처음 실행된 후에는 다시 다운로드할 필요가 없습니다.

이러한 예제를 실행하려면 github에서 최신 버전의 shinysense를 다운로드해야 합니다. 또한, 우리는 라이브러리 케라스를 통해 얻은 딥 러닝 모델로 예제를 실행합니다. 모든 설정이 있는지 확인하기 전에 이러한 명령을 실행합니다. 통계 shinyviewr의 경력이 자동으로 후면 카메라와 휴대 전화에서 실행되는 것을 감지하고 사진을 찍는 데 사용하는 카메라 중하나를 선택하는 드롭 다운 메뉴를 UI에 추가 할 수 있지만 무작위로 내 길을 걷는. 가까운 빛나는 응용 프로그램에 곧 오고 : 웹캠 입력! #rstats (@daattali 의해 박차) pic.twitter.com/1Qav8ftDJs 볼 수있는 코드의 많은 처럼 보일 수 있지만. 딥 러닝을 사용하여 휴대폰이나 컴퓨터의 카메라에서 나오는 이미지를 분류하는 데 필요한 모든 것이 필요합니다. 그것은 그 맥락에서 얼마나 적은 라인이 꽤 미친! 당신은 서버 측에서 다운로드 처리기 기능을 사용하여 다운로드를 정의하고, 다운로드버튼 또는 UI의 다운로드링크 : 저주받은 황실 왕자와 추방 공주의 로맨스는 고대 고료 시대 동안 궁전에서 전개. 이 채널의 자막을 가져오는 데 전념하는 커뮤니티 회원을 만나보세요. 아래에 코멘트를 남겨 그들을 격려하시기 바랍니다! 죄송합니다. 자세한 내용을 보려면 여기를 클릭하여 플롯하려면 예제에서 수행 한 작업을 수행 한 다음 as.raster 함수로 보낸 다음 결과 래스터 오브젝트를 플롯할 수 있습니다. Shiny은 즉석에서 생성 된 파일 다운로드를 제공 할 수있는 기능을 가지고 있어 데이터 내보내기 기능을 쉽게 구축 할 수 있습니다.

당신이 위의 코드를 실행하는 경우 연결 된 데모 응용 프로그램은 당신이 얻을 것과 조금 다른 볼 것이다 . 이것은 위의 이미 긴 청크에 더 많은 코드를 추가 한 몇 가지 문체 변경 사항으로 수정했기 때문입니다. 데모 앱을 생성하는 정확한 코드를 보려면 리포지토리를 확인하십시오. 다음은 내 휴대 전화에서 실행할 때 결과의 스냅 샷입니다. 일반적으로 필요한 두 개의 인수만 이 인수입니다. 선택적 contentType 인수가 있습니다. NA 또는 NULL인 경우 Shiny는 파일 이름을 기반으로 적절한 값을 추측하려고 시도합니다. 이 동작을 재정의하려면 고유한 콘텐츠 형식 문자열(예: „텍스트/일반”)을 제공합니다.

그리고 마지막으로 sf에서는 @data 인덱싱할 필요가 없습니다. 몇 가지 추가 기능이 있으면도 데이터 프레임 Count_Location_Info_Sp 일반 이전 데이터 프레임으로 취급할 수 있습니다. 이전에는 매우 제한된 비공개 테스트 단계에서 사용할 수 없었던 YouTube Go는 현재 공개 베타 버전입니다. 그러나 사용 가능한 모든 새로운 다운로드 및 공유 옵션을 미쳐 가기 전에 앱이 보고 다운로드 할 수있는 비디오를 표준 (HD 미만) 품질로 제한한다는 점에 유의하십시오. 결국, 데이터를 저장하는 데 도움을 주기 위한 것으로, 이는 일반적으로 품질저하를 의미합니다.