?Directlyrics 是一个歌词网站，发布十年间，每个月都能从谷歌吸引数百万访问者。网站的盈利方式是广告，平均每个月收入在4-5万美金，最高达到过10万美金。但是网站维护成本很低，只需要 Tim Ferris 和另一位兼职内容编辑2个人。

导读：2023年第1周，美国科技大厂的裁员信息，终于还是来了，而且非常生猛！无序增长十年后，美国的互联网CEO也需要思考何去何从了。ShowMeAI 根据 TrueUp.io 与 the Verge 网站的信息，梳理了美国科技公司最近2个月的裁员新闻及理由。

AI 以迅速的发展，不仅仅在研究界带来了革新，在生活的方方面面也提供智能化，使我们更便利。在本篇内容中，ShowMeAI将介绍 OpenAI 的主要发展以及它们实际落地的 AI 产品应用。

本周在 CSDN 积极答题一路升到 Top2，被系统误判为 ChatGPT 机器人X﹏X 可见压力已经传导到了内容社区，新的时代悄然开启了！

我们在处理本地存储的数据时遇到了一些问题。在相对较小的数据集上，读取-处理-写入操作可能很舒服，但对于大型 .csv 文件来说，这些操作非常麻烦，可能会消耗大量时间和资源。

FIFA 2022世界杯已经落幕！关于哪支球队将赢得冠军的讨论，也有了明确答案。恭喜梅西！恭喜阿根廷！赛前 ShowMeAI 使用数据科学和机器学习的技能，开发一个基于历史数据的模型来预测 FIFA 2022 世界杯比赛结果。现在尘埃落定，让我们一起看看机器学习的预测与实际比赛结果，有多大大大大的差距吧！

人工智能图像生成器现在风靡一时。虽然 ?Dall-E2、 ?MidJourney和 ?Stable Diffusion目前处于中心舞台，但是百度开发的开源 AI 图像生成器 ?ERNIE-ViLG 也在互联网上流传。

我们总说“不要重复发明轮子”，python中的第3方工具库就是最好的例子。借助它们，我们可以用简单的方式编写复杂且耗时的代码。在本篇内容中，ShowMeAI给大家整理了 7 个有用的 Python 库，如果大家从事机器学习工作，一定要来一起了解一下。

可视化是EDA的基础。当面对一个新的、未知的数据集时，视觉检查使我们能够了解可用的信息，绘制一些有关数据的模式，并诊断出我们可能需要解决的几个问题。在这方面，?Pandas Profiling 一直是每个数据科学家工具箱中不可或缺的瑞士刀，可以帮助我们快速生成数据摘要报告，包括数据概览、变量属性、数据分布、重复值和其他指标。它能够在可视化中呈现这些信息，以便我们更好地理解数据集。但如果我们能够比较两个数据集呢，有没有快速的方式可以实现？

在运行 Python 脚本时，我经常发现自己忘记打印所有必要的详细信息来跟踪代码项目的进度和中间信息。我们经常在训练机器学习模型时遇到各种各样的信息记录问题，当然，问题不仅限于机器学习，像爬虫等场景也需要做大量记录，但我们经常在运行起代码之后才意识到忘记做一些需要记录的信息输出。

数据清理和特征工程是数据科学家和机器学习工程师们一天中最重要的部分之一，几乎我们每天都会和数据打交道，接触到这些数据工作。能够有效地清理数据获取干净核心的数据将保证后续工作有更好的结果。

数据科学在互联网、医疗、电信、零售、体育、航空、艺术等各个领域仍然越来越受欢迎。在 ?Glassdoor的美国最佳职位列表中，数据科学职位排名第三，2022 年有近 10,071 个职位空缺。

?Galactica 是 Meta AI 开源的大型语言模型，基于 Transformer 架构构建，主要使用科学文章和研究论文作为数据，并使用 ?GROBID 库将文档从 pdf 转换为文本作为语料进行学习。

我们本次用到的数据集是 ?Kaggle 100 种鸟数据集，大家可以通过 ShowMeAI 的百度网盘地址下载。

在过去几年中，客户对航空公司的满意度一直在稳步攀升。在 COVID-19 大流行导致的停顿之后，航空旅行业重新开始，大家越来越关注航空出行的满意度问题，客户也会对一些常见问题，如『不舒服的座位』、『拥挤的空间』、『延误』和『不合标准的设施』等进行反馈。

如果你是数据科学家、数据分析师、机器学习工程师，或者任何 python 数据从业者，你一定会高频使用 pandas 这个工具库——它操作简单功能强大，可以很方便完成数据处理、数据分析、数据变换等过程，优雅且便捷。