5 月刊 | 这个月世界发生了什么

这是小编推荐的第 21 篇好文

来源： 麻瓜编程

作者： 麻瓜编程

如果我告诉你，下面这张图里有一个不是真的人类，你猜是哪一个？

可能你已经猜到了，是中间的粉色头发模特，她叫 imma.

侯爵老师的第一反应是：这妞不错 :joy:

短短几个月时间，imma 的 Instagram 账号已经吸引了6万多粉丝，风靡了时尚界。

在社交网络上，她看起来和其他的模特没有什么不同，上杂志封面、参加品牌活动、上综艺、晒自拍。在 imma 近距离的自拍照上，你甚至可以看到她的脸庞上有着水蜜桃般的细小绒毛。

点击小图可放大

实际上，imma 是 ModelingCafe 的创作，这是一家日本的 CGI 公司，这家公司还参与过“塞尔达传说”的创作。

imma 的逼真得益于女性工程师的建模，体现在许多细节，包括粉红色染发头发上的黑色发根。

也许，这更像是一次商业实验：看看网络红人能否被虚拟人所替代。

也许你已经试过很多个人工智能抠图产品，但都不靠谱。但 remove bg 不一样。

我用侯爵老师的照片试了一下：

抠出来的图片细致到头发丝，几乎和美工花十几分钟做的没区别。

remove bg 有 Windows，Mac，Linux 三个客户端，目前有每月50张免费导出的特惠活动，想体验得抓紧。

地址：https://www.remove.bg

三星 AI 实验室最近有了新突破，只使用人物的一张照片（而不是多角度的许多张）就创建了动态的表情效果，甚至都不需要进行 3D 人脸建模。

于是有人用了这项技术做了一件事情：看看蒙娜丽莎动起来什么样……

嗯……这效果一言难尽。

官宣：https://twitter.com/DmitryUlyanovML/status/1131155659305705472

如果你想快速知道一篇英文文章在说什么，可以试试 I lazy to read 这个网站。

我试了下，能快速提炼出一篇文章的5个关键句或重要观点。还算比较准确。

地址：https://www.producthunt.com/posts/i-lazy-to-read

这让我想起一张图，人类都在玩手机，而机器人在读书和绘画。

美好而可怕。

图片来源： asiersanznieto@Twitter

不是小黑窗，也不是小蓝窗，是真正的支持代码着色的 Terminal，还可以开多 Tab，微软官方出品。

你可以在这下载使用：https://github.com/Microsoft/Terminal

就在之前的关注按钮下面，多了一个赞赏按钮。

点开之后可以选择赞赏金额，不是一次性赞赏，而是每个月都赞赏一定金额，这感觉有点像包养？

奇怪，这哥们的赞赏者几乎都是姑娘，说好的同性交友网站呢。

去赞赏你喜欢的 程序员 小哥哥吧：https://github.com/sponsors

还真能。

经过一圈测评，有一个库最稳定，让你不碰一行 JS 就能做出网页。这个库是有 poltly 出品的 dash，用来做数据图表的网页最适合。

侯爵老师写了个 demo, 效果如下：

看着还不错吧？ demo 的代码如下，你可以安装好引用的库，自己跑跑看。

import dash

import dash_core_components as dcc

import dash_html_components as html

import pandas as pd

import plotly.graph_objs as go

external_stylesheets = ['https://cdnjs.cloudflare.com/ajax/libs/tailwindcss/1.0.1/tailwind.min.css']

CSS_CARD = 'w-1/2 rounded shadow-lg flex-col bg-white'

CSS_CENTER_BOX = 'flex py-32 justify-center bg-blue-100'

CSS_TEXT= 'text-4xl text-center py-4 text-blue-600'

app = dash.Dash(__name__, external_stylesheets=external_stylesheets)

df = pd.read_csv(

'https://gist.githubusercontent.com/chriddyp/' +

'5d1ea79569ed194d432e56108a04d188/raw/' +

'a9f9e8076b837d541398e999dcbac2b2826a81f8/'+

'gdp-life-exp-2007.csv')

table = dcc.Graph(

id='life-exp-vs-gdp',

figure={

'data': [

go.Scatter(

x=df[df['continent'] == i]['gdp per capita'],

y=df[df['continent'] == i]['life expectancy'],

text=df[df['continent'] == i]['country'],

mode='markers',

opacity=0.7,

marker={

'size': 15,

'line': {'width': 0.5, 'color': 'white'}

},

name=i

) for i in df.continent.unique()

],

'layout': go.Layout(

xaxis={'type': 'log', 'title': 'GDP Per Capita'},

yaxis={'title': 'Life Expectancy'},

margin={'l': 40, 'b': 40, 't': 10, 'r': 10},

legend={'x': 0, 'y': 1},

hovermode='closest'

)

}

)

app.layout = html.Div([

html.Div([

html.Div([html.H1("Data Dash Now",className=CSS_TEXT)]),

table

],className=CSS_CARD)

],className=CSS_CENTER_BOX)

if __name__ == '__main__':

app.run_server(debug=True)

GitHub 地址：https://plot.ly/products/dash/

再推荐一个利器，让你连 CSS 样式都不用写了。

这是 CSS Scan，让你可以快速复制网页上的任何样式，点一下就能拿到 CSS 代码。

嗯，收费的，体验地址：https://getcssscan.com/

想必你听说过《原则》这本书，而《债务危机》也是瑞·达利欧写的。 经历过多次金融危机的他可以说是非常有发言权了，这本书相当于是金融世界的应对原则。

豆瓣地址：https://book.douban.com/subject/30486499/

之前我们原创的周刊系列在增长上有了一些停滞，「在看率」也降低了不少，于是进行了调整，就是你现在看到的月刊形式。更适合阅读，内容也更深度，希望你能喜欢。

另外，我们最近推出的数据分析实战课程还有 16 天就要开始啦，带你：

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