Картинки и рисунки с изображением цифры ноль.

Главная » Детские рисунки » Школа » Математика » Цифры

Цифры

Время чтения 2 мин.Просмотры 536

0 — одна из самых спорных цифр, с которой можно столкнуться в жизни. Нуль (от лат. nullus — никакой) это целое число, которое ни при сложении с другими числами, ни при вычитании не изменяет результат, при этом делить на него категорически нельзя, а если умножить на 0, то получится он же. Магия, да и только. Но мы забежали немного вперёд, давайте для начала разберёмся как он выглядит, как нам нарисовать это чудо.

Разноцветная иллюстрация.

С объёмом.

В цветочках.

В форме птицы.

Красный ноль.

Цифра в огне.

Чёрное на белом.

Прямоугольный ноль.

Классный арт.

Как графити.

Трафарет цифры 0.

Учимся рисовать по клеточкам.

На белом фоне.

Можно повторить синей ручкой.


0 в пламени.

Весёлая циферка с глазами.

Слайд для дошкольников.

В виде льда.

В виде божьей коровки.

Zero.

Золотая иллюстрация.

Спреем.

Картинка в рамке.

Для начинающих.

Трафарет для вырезания.

Иллюстрация в виде облачка.

Фигурный нуль.

Изображение со стихотворением.

Зелёный 0.

С сердечками.

Объёмная иллюстрация.

С размытием.

Контур.

Крутой арт.

Ч/Б изображение.

Для художников.

Работа юного творца.

Число с бликами.

С тенью.

В новогодней шапке.

Строгий ноль.

С воздушными шариками.

В салатовом цвете.

Как на дверь.

Яркий ноль.

С огоньком.

Деревянное оформление.

С трещинами.

Для девочек.

В красном цвете.

Детский рисунок.

Стиль под золото.

В цветах.

Срисовка для юных художников.

Арт для школы.

Для оформления.

Под металл.

Весёлая, живая цифра.

Раскраска для детей.

В очках.

В виде животного.

Контурный рисунок.

В оранжевом исполнении.

С руками и ногами.

Без фона.

На чёрном фоне.

С глазками и ротиком.

0 в положении лёжа.

Воздушный шар.

Рисуем простым карандашом.

Заготовка для акварели.

Можно повторить гуашью.

Картинка с приколом.

Картинка для срисовки детьми.

С узорами.

Попробуй повторить!

Жёлтая цифра.

Рисуем синей ручкой.

Внутри сердечка.

Синее число ноль.

Во всех цветах радуги.

В ярком свете.

В прыжке.

С цветочками.

Для оформления в социальных сетях.


Шаблон.

Рисунок детской рукой.

Со свечкой.

В виде милого зверька.

На красном фоне.

Картинка с цифрой 0.

С крупными глазами.

Праздничное число.

Геометрическое изображение

С завитушками.

В морской теме.

Картинка с объёмной цифрой.

Для взрослых.

Прикольный арт.

Как нарисовать Ноль Два и Хиро за 3 урока

Как нарисовать Ноль Два и Хиро за 3 урока

. Как нарисовать Ноль Два в костюме пилота, профиль и поцелуй с Хиро из аниме «Любимый во Франксе»? Каждый урок детально прописан и несложен, поэтому с ними справятся даже начинающие художники. В придачу научитесь поэтапно, быстро и красиво раскрашивать работы цветными карандашами.

Мой канал на Ютуб.

Ноль Два – одна из самых ярких персонажей и пилотов аниме. Ее называют «убийцей напарников», так как после коротких поездок во Франксе никто не выживает из ее партнеров. По своему характеру она легкомысленная и кажется бесчувственной. Но в тоже время ее очень сильно интересует Хиро, поэтому она старается проводить с ним как можно больше времени и часто нарушает его личное пространство. К тому же Хиро является тем, кто смог выжить в качестве напарника

Ноль Два.

В самом начале творческого процесса мы найдем несколько часов для творческой деятельности, очистим голову от посторонних мыслей, создадим мирную атмосферу и положим на рабочий стол вот эти инструменты для рисования:

  • Чистый альбомный лист;
  • Пачка цветных карандашей;
  • Набор простых карандашей;
  • Точилка;
  • Ластик

Нарисовать Ноль Два в профиль поэтапно

1. Итак, кладем перед собой чистый альбомный лист в вертикальном положении и посередине добавим вспомогательный овал лица, не сильно давя на простой карандаш во время рисования.

2. Нарисуем второй элемент головы в виде ровного круга, смотря на картинку под текстом.

3. Определим местоположение одного глаза при помощи поднимающейся линии.

4. Ориентируясь на вспомогательный овал, прорисуем подбородок, рот и нос Ноль Два.

5. Над вспомогательным отрезком нарисуем один глаз.

6. Ранее мы лишь добавили форму глаза, а здесь детализируем его. Внутри дорисуем плоскую радужку, а выше веко с тоненькой бровью.

7. Убираем ластиком вспомогательную линию, так как она уже выполнили свое предназначение и больше не нужна. Далее плавным движением простого карандаша в руке прорисуем пряди челки.

8. Чуть правее челки нарисуем длинную прядь волос.

9. С правой стороны овального лица прорисуем ухо Ноль Два из аниме “Любимый во Франксе”.

10. На макушке прорисуем рожки.

11. Дорисовываем волосы. Смотрите на картинку под текстом и делайте как я, дорогие художники и художницы.

12. Стираем аккуратно то, что мы добавили на 1 и 2 шагах поэтапного урока рисования. После чего нарисуем шею и несколько дополнительных локонов волос Ноль Два.

13. Добавим плечи.

14. Детализируем нижнюю часть рисунка.

Раскрашиваем Ноль Два в профиль цветными карандашами

15. Вот мы и подошли к поэтапным урокам раскрашивания, поэтому кладем рядом с собой пачку цветных карандашей. Коричневый цвет нанесем в качестве теней на шею, ухо и веки. Розовым карандашом нарисуем блики на волосах и добавим тени под глаз.

16. Возьмем в руку снова розовый цветной карандашик и раскрасим им лицо, не считая бликов. А вот ухо и лицо раскрасим бежевым оттенком, не считая глаза.

17. Здесь мы раскрасим глаз зеленым карандашом, а рожки будут красные.

18. Раскрашиваем все то, что ранее мы оставили без должного внимания.

Рисуем Ноль Два в костюме пилота

1. Ну что же, кладем чистый альбомный лист в вертикальном положении, чтобы работа вышла целостной и красивой. Затем мы начнем создавать набросок, ведь без этого мы вряд ли сможем красиво нарисовать и построить правильно рисунок без первоначального эскиза. И начнем, пожалуй, с головы.

2. Прорисовываем шею, не сильно давя на простой карандаш во время рисования.

3. Нарисуем набросок одной руки, которая направлена в левую сторону.

4. Нарисуем силуэт женского и стройного туловища Ноль Два.

5. Добавим вспомогательный набросок ног, смотря на картинку под текстом.

6. Вернемся в самое начало творческого процесса, чтобы нарисовать лицо, ориентируясь на вспомогательные элементы.

7. Посередине вспомогательного овала прорисуем пару глаз.

8. Плавным движением простого карандаша в руке дорисуем челку и одну длинную прядь волос на переднем плане альбомного листа.

9. Позднее мы лишь добавили форму глаз, а здесь их нужно детализировать. Во-первых, внутри глаз нарисуем радужки со зрачками. Во-вторых, рисуем веки и брови. В-третьих, прорисуем немного приоткрытый рот.

10. Отойдем в левую сторону овального лица, чтобы нарисовать легко ухо с дополнительными локонами.

11. На макушку Ноль Два из аниме “Любимый во Франксе” наденем ободок с рожками.

12. Ориентируясь на вспомогательный набросок, прорисуем руку, которая направлена в левую сторону альбомного листа.

13. На спине нужно прорисовать специальную аппаратуру. Будьте предельно внимательными и сконцентрированными, а также не забывайте точить кончик простого карандаша в руке, чтобы на бумаге не появились ненужные штрихи и помарки.

14. Не забывайте стирать ненужные наброски, которые выполнили свое предназначение и больше не пригодятся. Затем нарисуем грудь.

15. На спине прорисуем каркас из позвоночника.

16. На ногах добавим особую броню Ноль Два.

17. Дорисовываем ноги.

18. Заточив хорошенько кончик простого карандаша, прорисуем специальную аппаратуру, костюм и руку на заднем плане рисунка.

19. Осталось только дорисовать длинные пряди волос и стереть наброски, чтобы они не портили гармонию рисунка.

Раскрашиваем Ноль Два в костюме цветными карандашами

20. Настал час пройти поэтапные уроки раскрашивания, поэтому положим рядом с собой пачку цветных карандашей. Темно-розовым карандашом раскрасим кончики прядей волос, коричневый оттенок нанесем в качестве теней на шею с ухом, а под глаза добавим тени красного цвета.

21. Для раскрашивания волос мы подготовим розовым карандашом, а для лица бежевый карандашик. Плюс раскрасим глаза зеленым цветом.

22. Здесь мы нанесем тени на костюм и рожки темно-красным цветом.

23. Раскрашиваем костюм красным карандашом, оставляя без внимания белые полоски в некоторых местах.

Нарисовать Ноль Два и Хиро поцелуй красиво

1. Ладно, кладем перед собой чистый альбомный лист в горизонтальном положении и первым делом мы добавим вспомогательные элементы, не сильно давя на простой карандаш во время рисования. Рисуем с левой части лица вспомогательный набросок головы Ноль Два.

2. С правой стороны, отступая от предыдущего этапа, добавим вспомогательный набросок головы Хиро.

3. Начертим вспомогательные линии в виде горизонтальных отрезков, так как они помогут определить местоположение глаз.

4. Ориентируясь на вспомогательный овал, прорисуем лицо женского персонажа.

5. Прорисуем плотно прижатое лицо Хиро.

6. Над горизонтальными и вспомогательными отрезками нарисуем один открытый глаз, а другой глаз закрытый да с пышными ресницами.

7. Дорисовываем веки, тоненькие брови и радужку глаза. Смотрите на картинку под текстом и делайте как я, дорогие художники и художницы.

8. Убираем ластиком вспомогательные горизонтальные линии, так как они выполнили свое предназначение и больше не пригодятся. После чего плавным движением простого карандаша в руке прорисуем пряди челки Ноль Два из аниме “Любимый во Франксе”.

9. Дорисовываем длинную прядь волос с левой стороны овального лица.

10. Нам нужно еще нарисовать челку мужского героя.

11. Добавим дополнительные пряди волос.

12. Здесь мы прорисуем ухо Ноль Два да Хиро.

13. На макушке девушки наденем ободок с рожками Ноль Два.

14. Дорисовываем волосы на голове, а потом можно стереть аккуратно то, что мы добавили на 1 шаге поэтапного урока рисования.

15. Добавим волосы на голове парня.

16. Нарисуем поэтапно и не спеша шею с воротниками.

17. Отойдем в правую сторону альбомного листа, чтобы нарисовать руку, которая обвивает шею парня.

18. Посередине прорисуем руку с локонами волос. Будьте предельно внимательными и сконцентрированными, а также не забывайте точить кончик простого карандаша, чтобы на бумаге не появились ненужные штрихи и помарки.

19. Прорисовываем плечи.

20. Заточив кончик простого карандаша, детализируем наш рисунок.

Раскрашиваем поцелуй Ноль Два и Хиро цветными карандашами

21. Кладем рядом с собой пачку цветных карандашей и начинаем раскрашивать нашу работу. Коричневый цвет нанесем в качестве теней на шею и уши. Розовым карандашом раскрасим кончики прядей волос девушки, а у парня они будут темно-серого оттенка. В придачу нанесем линии на щеке, чтобы показать эмоцию смущения.

22. Закрашиваем лица бежевым цветным карандашом. У одной волосы розовые, а у другого они будут серого оттенка.

23. Для раскрашивания открытого глаза мы подготовим несколько оттенков серого цвета, а рожки на макушке зальем красным цветом.

24. Раскрашиваем все то, что ранее мы оставили без должного внимания.

Подводя итоги, мы научились не только “как нарисовать Ноль Два” в профиль, в костюме пилота Франкса и поцелуй с Хиро из аниме «Любимый во Франксе», но и смогли красиво раскрасит наши работы.

Простой альфа-ноль

Простое руководство по Alpha(Go) Zero

29 декабря 2017 г.

В этом руководстве рассматривается синхронная однопоточная однопроцессорная (читай, недоедающая) не зависящая от игры реализация недавней статьи AlphaGo Zero от DeepMind. Это прекрасная работа, которая обучает агента игре в го посредством чистой самостоятельной игры без каких-либо человеческих знаний, кроме правил игры. Методы довольно просты по сравнению с предыдущими статьями DeepMind, и AlphaGo Zero в конечном итоге убедительно побеждает AlphaGo (обученный с использованием данных из экспертных игр и победивший лучших игроков в го).

Недавно DeepMind опубликовал препринт Alpha Zero на arXiv, в котором методы AlphaGo Zero расширяются до шахмат и сёги.

Цель этого поста — выделить ключевые идеи из статьи AlphaGo Zero и понять их конкретно с помощью кода. Он предполагает базовое знакомство с концепциями машинного обучения и обучения с подкреплением и должен быть доступен, если вы понимаете основы нейронных сетей и поиск по дереву Монте-Карло. Прежде чем начать (или после завершения этого урока), я бы рекомендовал прочитать исходную статью. Она хорошо написана, очень читабельна и с прекрасными иллюстрациями! AlphaGo Zero обучается с помощью самостоятельной игры с подкреплением. Он сочетает в себе нейронную сеть и поиск по дереву Монте-Карло в элегантной структуре итерации политики для достижения стабильного обучения. Но это только слова — давайте сразу перейдем к деталям.

Нейронная сеть

Неудивительно, что в основе всего лежит нейронная сеть. Нейронная сеть \(f_\theta\) параметризуется \(\theta\) и принимает в качестве входных данных состояние \(s\) доски. 2 — \vec{\pi}_t \cdot \log(\vec{p}_\theta(s_t)) $$ Основная идея заключается в том, что со временем сеть узнает, какие состояния в конечном итоге приводят к выигрышу (или проигрышу). Кроме того, изучение политики дало бы хорошую оценку того, какое действие лучше для данного состояния. Архитектура нейронной сети в целом будет зависеть от игры. Большинство настольных игр, таких как Go, могут использовать многоуровневую архитектуру CNN. В статье DeepMind они используют 20 остаточных блоков, каждый из которых имеет 2 сверточных слоя. Мне удалось получить 4-уровневую сеть CNN, за которой следуют несколько слоев с прямой связью для работы с 6×6 Othello.

Поиск по дереву Монте-Карло для улучшения политики

При заданном состоянии \(s\) нейронная сеть обеспечивает оценку политики \(\vec{p}_\theta\). На этапе обучения мы хотим улучшить эти оценки. Это достигается с помощью поиска по дереву Монте-Карло (MCTS). В дереве поиска каждый узел представляет конфигурацию платы. Направленное ребро существует между двумя узлами \(i \rightarrow j\), если допустимое действие может вызвать переход состояния из состояния \(i\) в \(j\).

Начиная с пустого дерева поиска, мы расширяем дерево поиска по одному узлу (состоянию) за раз. Когда встречается новый узел, вместо выполнения развертывания значение нового узла получается из самой нейронной сети. Это значение распространяется вверх по пути поиска. Давайте нарисуем это более подробно.

Для поиска по дереву мы поддерживаем следующее:

  • \(Q(s,a)\): ожидаемая награда за выполнение действия \(a\) из состояния \(s\), т.е. значения Q
  • \(N(s,a)\): сколько раз мы выполняли действие \(a\) из состояния \(s\) в симуляциях
  • \(P(s,\cdot)=\vec{p}_\theta(s)\): начальная оценка выполнения действия из состояния \(s\) в соответствии с политикой, возвращаемой текущей нейронной сетью .
Из них мы можем вычислить \(U(s,a)\), верхнюю доверительную границу Q-значений как $$U(s,a) = Q(s,a) + c_{puct}\cdot P(s,a)\cdot\frac{\sqrt{\Sigma_b N(s,b)}}{1+N (с, а)}$$ Здесь \(c_{puct}\) — гиперпараметр, управляющий степенью исследования.
Чтобы использовать MCTS для улучшения начальной политики, возвращаемой текущей нейронной сетью, мы инициализируем наше пустое дерево поиска с \(s\) в качестве корня. Одиночное моделирование происходит следующим образом. Мы вычисляем действие \(a\), которое максимизирует верхнюю доверительную границу \(U(s,a)\). Если следующее состояние \(s’\) (полученное путем воспроизведения действия \(a\) над состоянием \(s\)) существует в нашем дереве, мы рекурсивно вызываем поиск по \(s’\). Если оно не существует, мы добавляем новое состояние в наше дерево и инициализируем \(P(s’,\cdot) = \vec{p}_\theta(s’)\), а значение \(v(s’ ) = v_\theta(s’)\) из нейронной сети и инициализировать \(Q(s’,a)\) и \(N(s’,a)\) до 0 для всех \(a\) . Вместо развертывания мы распространяем \(v(s’)\) вверх по пути, показанному в текущей симуляции, и обновляем все значения \(Q(s,a)\). С другой стороны, если мы сталкиваемся с терминальным состоянием, мы распространяем реальную награду (+1, если игрок выигрывает, иначе -1).

После нескольких симуляций значения \(N(s,a)\) в корне обеспечивают лучшее приближение для политики. Улучшенная стохастическая политика \(\vec{\pi}(s)\) — это просто нормализованные подсчеты \(N(s,\cdot)/\sum_b(N(s,b))\). Во время самостоятельной игры мы выполняем MCTS и выбираем ход, выбирая ход из улучшенной политики \(\vec{\pi}(s)\). Ниже приведена высокоуровневая реализация одной симуляции алгоритма поиска.

Обратите внимание, что мы возвращаем отрицательное значение состояния. Это связано с тем, что альтернативные уровни в дереве поиска представляются с точки зрения разных игроков. Поскольку \(v \in [-1,1]\), \(-v\) — это значение текущей доски с точки зрения другого игрока.

Итерация политики через самостоятельную игру

Хотите верьте, хотите нет, но теперь у нас есть все элементы, необходимые для обучения нашего неконтролируемого игрового агента! Обучение через самостоятельную игру — это, по сути, алгоритм итерации политики: мы играем в игры и вычисляем Q-значения, используя нашу текущую политику (в данном случае нейронную сеть), а затем обновляем нашу политику, используя вычисленную статистику.

Вот полный алгоритм обучения. Мы инициализируем нашу нейронную сеть случайными весами, таким образом, начиная со случайной политики и сети значений. В каждой итерации нашего алгоритма мы играем в несколько игр с самим собой. На каждом ходу игры мы выполняем фиксированное количество симуляций MCTS, начиная с текущего состояния \(s_t\). Мы выбираем ход путем выборки из улучшенной политики \(\vec{\pi}_t\). Это дает нам обучающий пример \((s_t, \vec{\pi}_t, \_)\). Награда \(\_\) заполняется в конце игры: +1, если текущий игрок в итоге выигрывает игру, иначе -1. Дерево поиска сохраняется во время игры.

В конце итерации нейросеть обучается на полученных обучающих примерах. Старая и новая сети противопоставлены друг другу. Если новая сеть выигрывает больше, чем установленная пороговая доля игр (55% в документе DeepMind), сеть обновляется до новой сети. В противном случае мы проводим еще одну итерацию для увеличения обучающих примеров.

И все! Каким-то волшебным образом сеть улучшается почти с каждой итерацией и учится лучше играть в игру. Код высокого уровня для полного алгоритма обучения приведен ниже.

Эксперименты с Отелло

Мы обучили агента игре Отелло для доски 6х6 на одном GPU. Каждая итерация состояла из 100 эпизодов самоигры, и в каждом MCTS использовалось 25 симуляций. Обратите внимание, что это на несколько порядков меньше, чем вычисление, использованное в статье AlphaGo (25000 эпизодов на итерацию, 1600 симуляций на ход). Модель заняла около 3 дней (80 итераций) для обучения насыщению на графическом процессоре NVIDIA Tesla K80. Мы оценили модель в сравнении со случайными и жадными базовыми линиями, а также с минимаксным агентом и людьми. Он работал довольно хорошо и даже подхватил некоторые общие стратегии, используемые людьми.

Агент (черный) учится захватывать стены и углы в начале игрыАгент (черный) учится форсировать пасы в конце игрыПримечание к деталям

ради ясности. В документе AlphaGo описаны некоторые дополнительные детали их реализации. Некоторые из них:

  • История состояния : Поскольку Go не полностью просматривается из текущего состояния доски, нейронная сеть также принимает в качестве входных данных доски за последние 7 временных шагов. Это особенность самой игры, и в других играх, таких как шахматы и Отелло, в качестве входных данных требуется только текущая доска. 9{1/\tau}) \), где \(\tau\) — температура и регулирует степень разведки. AlphaGo Zero использует \(\tau=1\) (просто нормализованные подсчеты) для первых 30 ходов каждой игры, а затем устанавливает для него бесконечно малое значение (выбирая ход с максимальным подсчетом).
  • Симметрия : Доска Го инвариантна к вращению и отражению. Когда MCTS достигает конечного узла, текущая нейронная сеть вызывается с отраженной или повернутой версией доски, чтобы использовать эту симметрию. В общем, это можно распространить на другие игры, используя симметрии, которые справедливы для игры.
  • Асинхронный MCTS : AlphaGo Zero использует асинхронный вариант MCTS, который выполняет моделирование параллельно. Запросы нейронной сети группируются, и каждый поисковый поток блокируется до завершения оценки. Кроме того, 3 основных процесса: самостоятельная игра, обучение нейронной сети и сравнение старых и новых сетей выполняются параллельно.
  • Compute Power : Каждая нейронная сеть была обучена с использованием 64 GPU и 19ЦП. Вычислительная мощность, используемая для выполнения самостоятельной игры, неясна из статьи.
  • Дизайн нейронной сети : Авторы пробовали различные архитектуры, включая сети с остаточными сетями и без них, а также с совместным использованием параметров и сетями политики. В их лучшей архитектуре использовались остаточные сети и общие параметры для сетей ценности и политик.

Этот код, представленный в этом руководстве, обеспечивает общий обзор задействованных алгоритмов. Полную независимую от игры и фреймворка реализацию можно найти в этом репозитории GitHub. Он содержит пример реализации игры Отелло в PyTorch, Keras и TensorFlow.

Нижняя ветка комментариев больше не очень активна. Не стесняйтесь оставлять комментарии/предложения :). Если у вас есть животрепещущие вопросы, рассмотрите возможность публикации Issue на GitHub.


Включите JavaScript, чтобы просматривать комментарии с помощью Disqus.

Сураг Наир

python — Как красиво нарисовать деревья Caterpillar в Networkx?

Мы можем создать гусеничную сеть, используя сеть random_lobster функция генерации с параметром p2 , равным нулю.

 импорт itertools
импортировать networkx как nx
импортировать matplotlib.pyplot как plt
spin_sz = 5
G = nx.random_lobster(spine_sz, 0,65, 0, семя=7)
 

Вторая часть, рисование сети таким образом, чтобы прорисовывался корешок по прямой линии с хорошо видимыми листьями требует довольно расчет.

Во-первых, мы должны определить, что является позвоночником сгенерированной сети. Поскольку сеть представляет собой дерево, это несложно. Мы будем использовать первый путь, длина которого равна диаметру.

 eccs = nx.эксцентриситет(G)
диаметр = макс (eccs.values())
выбросы = кортеж (узел для узла в eccs, если eccs [узел] == диаметр)
для комбо в itertools.combinations(outliers, 2):
    путь = nx.shortest_path(G, комбо[0], комбо[1])
    если len(путь) == диаметр+1:
        перерыв
 

Во-вторых, мы должны оценить пространство, необходимое для сети, предполагая, что мы нарисуем листья выше и ниже корешка, так же равномерно распределенные, как возможный.

 определение node_space (nleaves):
    вернуть 1+int((nleaves-1)/2)
nb_leaves = {}
для узла в пути:
    соседи = набор (G.neighbors (узел))
    nb_leaves[узел] = соседи - набор (путь)
max_leaves = max(len(v) для v в nb_leaves.values())
space_needed = 1 + sum(node_space(len(v)) для v в nb_leaves.values())
 

В-третьих, с этим интервалом мы можем нарисовать позвоночник, и с каждым узлом корешок, вокруг него нарисуйте листья, распределяя их сверху и снизу узел, а также распределяя их по горизонтали в «пространстве позвоночника» сдержанный.

Автор записи

Добавить комментарий

Ваш адрес email не будет опубликован. Обязательные поля помечены *