Búsqueda del tesoro emoji wikipedia
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Con cualquier pedido, tienes la opción de un archivo JPG, PDF o PDF con marcas y sangrado. Si vas a imprimirlo en casa, selecciona un JPG (impresión de fotos, web o correo electrónico) o PDF (impresión en cartulina/papel). Si va a llevarlo a una imprenta profesional, elija PDF (marcas y sangrado).
Todos los pedidos de invitaciones/tarjetas se imprimen digitalmente en mi característico papel liso blanco brillante de 110 libras. Se incluyen sobres blancos en blanco. También ofrezco papeles de calidad superior (6), formas troqueladas (6), forros para sobres, impresión de sobres (de devolución y para invitados) y sobres de colores (4, no disponibles en todos los tamaños).
Encargué un logotipo personalizado e imprimí pegatinas y tarjetas. Las impresiones salieron perfectas. Los colores impresos eran vivos, igual que los colores en pantalla. Es increíble trabajar con Rebecca, la propietaria/diseñadora. Fue muy paciente conmigo en algunas de las modificaciones que le pedí que hiciera. Muy servicial y comprensiva. Sin duda volveré a hacer un pedido. De hecho, ¡muy pronto! ¡Gracias, Rebecca!
Mi objetivo es procesar los pedidos dentro de 3 días hábiles (una vez que reciba su información y foto (s) en su caso). Dos rondas de pruebas están incluidas en el precio. Cualquier prueba posterior puede estar sujeta a un cargo adicional.
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Ya existe una etiqueta con el nombre de rama proporcionado. Muchos comandos Git aceptan tanto nombres de etiqueta como de rama, por lo que crear esta rama puede causar un comportamiento inesperado. ¿Estás seguro de que quieres crear esta rama?
<path d=”M11.99 2C6.47 2 2 6.48 2 12s4.47 10 9.99 10C17.52 22 22 17.52 22 12S17.52 2 11.99 2zm6.93 6h-2.95c-.32-1.25-.78-2.45-1.38-3.56 1.84.63 3.37 1.91 4.33 3.56zM12 4.04c.83 1.2 1.48 2.53 1.91 3.96h-3.82c.43-1 .43 1.08-2.76 1.91-3.96zM4.26 14C4.1 13.36 4 12.69 4 12s.1-1.36.26-2h3.38c-.08.66-.14 1.32-.14 2 0 .68.06 1.34.14 2H4.26zm.82 2h2.95c.32 1.25.78 2.45 1.38 3.56-1.84-.63-3.37-1.9-4.33-3.56zm2.95-8H5.08c.96-1 .66 2.49-2.93 4.33-3.56C8.81 5.55 8.35 6.75 8.03 8zM12 19.96c-.83-1.2-1.48-2.53-1.91-3.96h3.82c-.43 1.43-1.08 2.76-1.91 3.96zM14.34 14H9.66c-.09-.66-.16-1.32-.16-2 0-.68.07-1.35.16-2h4.68c.09 .65.16 1.32.16 2 0 .68-.07 1.34-.16 2zm.25 5.56c.6-1.11 1.06-2.31 1.38-3.56h2.95c-.96 1.65-2.49 2.93-4.33 3.56zM16.36 14c.08- .66.14-1.32.14-2 0-.68-.06-1.34-.14-2h3.38c.16.64.26 1.31.26 2s-.1 1.36-.26 2h-3.38z”/>
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Emoji Scavenger Hunt es un divertido juego experimental en el que se te muestra un emoji y tienes un número determinado de segundos para encontrar el objeto equivalente en el mundo real y apuntar la cámara de tu teléfono hacia él, extendiendo tu temporizador. A medida que juegas y encuentras emojis en el mundo real, los siguientes emojis que se muestran aumentan en dificultad. Empezando con objetos que probablemente tengas a mano, como un zapato, un libro o tu propia mano 🙂 y avanzando hacia cosas como un plátano, una vela o incluso un patinete.
Entrenamiento de un modelo de reconocimiento de objetosLa función principal del juego Emoji Scavenger Hunt consiste en identificar los objetos que ve la cámara y relacionarlos con un objeto (emoji) que el juego te pide que encuentres. Pero, ¿cómo sabe la cámara lo que está viendo? Necesitábamos un modelo que nos ayudara a identificar los objetos. Al principio empezamos utilizando un modelo preentrenado llamado MobileNet. Este modelo es ligero y está optimizado para móviles, pero los objetos que contenía eran demasiado específicos para funcionar bien en nuestro juego. Por ejemplo, se identificaban razas de perro como “Golden Retriever”, pero no había una clase de objeto genérica para “perro”. Nos dimos cuenta de que lo mejor era entrenar nuestro propio modelo de reconocimiento de imágenes.
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Emoji Scavenger Hunt es un juego experimental basado en web que hace uso de TensorFlow.js para identificar objetos vistos por tu webcam o cámara móvil en el navegador. Te mostramos emojis ⏰☕️ y tienes que encontrar esos objetos en el mundo real antes de que se agote el temporizador .
Ejecutar yarn prep utilizará yarn para obtener los paquetes adecuados y configurar las carpetas correctas. Si no tienes yarn puedes instalarlo a través de homebrew (para Mac). Si ya está ejecutando node/npm con nvm (nuestra recomendación) puede instalar yarn sin node usando brew install yarn –without-node.