一周前，亚马逊启动了 SageMaker Studio 的免费简化版 SageMaker Studio Lab，提供了一个时限为12小时的 CPU 实例和一个时限为 4 小时的 GPU 实例。SageMaker Studio Lab 成为继 Google Colab、Kaggle 和 Paperspace 之后的又一个免费深度学习计算空间。
TensorFlow 是广泛被用于开发大型深度神经网络 (DNN) 的开放源机器学习 (ML) 库，此类 DNN 需要分布式训练，并且在多个主机上使用多个 GPU。Amazon SageMaker 是一项托管服务，可通过主动学习、超参数优化、模型分布式训练、监控训练进展，部署培训模型作为自动扩展的 RESTful 服务，以及对并发 ML 实验进行集中式管理，从标签数据开始简化 ML 工作流。
众所周知，在三大云提供商中 AWS 拥有最丰富的机器学习能力组合。随着 Sagemaker Studio 于 2020 年初公开发布，他们创建了一个全集成的 ML 开发环境——这是业界首创。
作者 | Vishnu Prathish 译者 | 王强 策划 | 冬梅 本文最初发布于 Medium 网站，经原作者授权由 InfoQ 中文站翻译并分享。 众所周知，在三大云提供商中 AWS 拥有最丰富的机器学习能力组合。随着 Sagemaker Studio 于 2020 年初公开发布，他们创建了一个全集成的 ML 开发环境——这是业界首创。 在所有 ML 产品的中心锚定一个 IDE 是一个明智的举动——只要你的相关服务正确地填补了关键运维层面的空白。如果一切顺利，亚马逊将有机会一劳永逸地重塑行业中机
这大概就是为什么亚马逊开发了AutoGluon，这是一个开放源代码库，旨在使开发人员仅用几行代码即可编写AI嵌入的应用程序。它已经在GitHub上公开发布。
机器之心报道 机器之心编辑部 时隔 15 年，苹果 MacBook 重新用上了自家处理器，4 个小核就能持平上代整块 CPU，能耗还只有 1/10。 北京时间 11 月 11 日凌晨，好不容易付清尾款的打工人又迎来了一波新的产品——搭载苹果自研桌面处理器 M1 的三款新 Mac。 一句话来说，M1 的处理器整体性能比英特尔版的双核处理器性能高很多，而且功耗和图形处理器性能方面要大幅度领先。 M1 采用台积电 5nm 制程工艺，也是全球首款 5nm 工艺的个人电脑处理器。它封装了近 160 亿个晶体管，将
国内无法访问Google Colab，所以有时候跑Python notebook比较麻烦，得倒腾到本地，如果自己的机器（比如笔记本）性能不行的话跑起来也很痛苦
选自thenewstack 作者：David Cassel 机器之心编译 编辑：小舟、张倩 在手机快没电时，管理软件往往会提醒我们关掉某些耗电量高的应用。可见，除了硬件厂商外，软件厂商也应该重视能耗问题。在这篇文章中，研究者分析了一下各种编程语言的能耗对比。 当能耗也成为了一个重要指标，我们要怎么选择编程语言？2017 年，由 6 名葡萄牙研究者组成的团队决定对这一问题进行调查并发表了一篇名为《Energy Efficiency Across Programming Languages》的论文。他们用
如果你从事软件开发，你就会知道 Bug 是生活的一部分。当你开始你的项目时，Bug 就可能存在，当你把你的产品交付给客户时，Bug 也可能存在。在过去的几十年中，软件开发社区已经开发了许多的技术工具、IDE、代码库等来帮助开发者尽早地发现 Bug，以避免在产品交付的时候仍旧存在 Bug。
最近我写了一篇关于如何在 Deno 运行时、Deno Deploy、Node.js、Bun 和 Cloudflare Workers 下让 oak 框架工作的文章，我开始思考它们之间是否会有性能差异。嗯，我找到了答案。
作者 | Sanket Gupta 译者 | 王强 策划 | 刘燕 本文最初发布于 Medium 网站，经原作者授权由 InfoQ 中文站翻译并分享。 当你的数据集变得越来越大，迁移到 Spark 可以提高速度并节约时间。 多数数据科学工作流程都是从 Pandas 开始的。 Pandas 是一个很棒的库，你可以用它做各种变换，可以处理各种类型的数据，例如 CSV 或 JSON 等。我喜欢 Pandas — 我还为它做了一个名为“为什么 Pandas 是新时代的 Excel”的播客。 我仍然认为 Pandas
当我告诉人们，他们应该考虑对他们的数据应用深度学习方法时，我得到的最初反应通常是: (1)“我没有处理足够大的数据”，(2)“我没有足够的计算资源来训练深度学习模型。”
万众瞩目的Pytorch 1.0 依旧跳票了，但为了安抚各位弱小的心，FaceBook强势推出Pytorch 1.0 预览版（preview）！
近期，AI领域不断涌现出重大的变革和创新，其中包括大规模模型的问世和AIGC技术的快速迭代发展。每天都有新技术、新算法不断涌现，更大型的模型也层出不穷。AI技术已经渗透到了各行各业，对开发者、设计师、文字工作者等职业都产生了深刻影响。AI正在改变着我们的工作生产方式，这已成为行业的共识。因此，了解和掌握AI的重要技术变革和趋势对于开发者来说至关重要。 为了让更多的开发者了解和真正参与到技术的开发与应用中，我们推出了一项名为【云上探索实验室】的活动，希望可以和开发者一起从实践中探索技术的边界。本期实验室主题围
Ambarella公司总部位于加州圣克拉拉，以芯片闻名。近日，它宣布了一个新的机器人平台，该平台基于其用于人工智能处理的CVflow架构。此外，它还与亚马逊网络服务签署了一项协议，以简化用其芯片设计产品的过程，有助于训练机器学习模型。
与大多数人一样，我开始学习数据科学时使用的第一个工具是Jupyter Notebook。大多数在线数据科学课程都使用Jupyter Notebook作为教学手段。这是有道理的，因为对于初学者来说，在Jupyter Notebook的单元格中开始编写代码比编写具有类和函数的脚本要容易得多。
今天，我们要讲的是人工智能和机器学习，以及亚马逊 SageMaker 等产品如何改变数据科学家的工作方式。
2017年是机器学习大放异彩的一年，这归功于众多公司广泛而深入地研究和开发更新颖、更高效的工具和框架。这里介绍，有望在2018年大行其道的10种机器学习的工具和框架。 1.亚马逊Sagemaker A
AWS re：Invent 2017上宣布的一款重大产品就是正式发布的亚马逊Sagemaker，这种新的框架简化了构建机器学习模型并部署到云端的任务。
选自arXiv 作者：Adrian de Wynter、Daniel J. Perry 机器之心编译 机器之心编辑部 提取 BERT 子架构是一个非常值得探讨的问题，但现有的研究在子架构准确率和选择方面存在不足。近日，来自亚马逊 Alexa 团队的研究者细化 BERT 子架构提取过程，并提取了一个最优子架构 Bort，它的大小仅为 BERT-large 的 16%，CPU 上的推理速度却提升到了原来的八倍。 在自然语言处理领域，BERT 是一个里程碑式的进展。只需要添加一个单层线性分类器和一个简单的微调
适用于扩展创建者的 .NET 安装工具是一种专门供 VS Code 扩展创建者获取 .NET 运行时的 Visual Studio Code 扩展。 此工具专门供采用 .NET 编写并且需要 .NET 启动其各个部分的扩展（例如语言服务器）使用。 此扩展并非直接供用户用来安装用于开发的 .NET。
在本章中，我们将学习遗传算法。 首先，我们将描述什么是遗传算法，然后将讨论进化算法和遗传编程的概念，并了解它们与遗传算法的关系。 我们将学习遗传算法的基本构建模块，包括交叉，变异和适应度函数。 然后，我们将使用这些概念来构建各种系统。
编辑：闻菲、佩琦、张乾 【新智元导读】谷歌又放大招：刚刚，Jeff Dean连发十条Twitter，介绍最新发布的测试版Cloud TPU，目前在美国地区开放，每小时6.5美元。谷歌表示，一个Clou
译者 | reason_W 编辑 | Just 对大多数企业来说，机器学习听起来就像航天技术一样，属于花费不菲又“高大上”的技术。如果你是想构建一个 Netflix 这种规模的推荐系统，机器学习确实是这样的。（注：Netflix是美国流媒体巨头、世界最大的收费视频网站，曾于 2017 年买下《白夜追凶》全球播放权。）但受万物皆服务（everything-as-a-service）这一趋势的影响，机器学习这一复杂的领域也正在变得越来越接地气。所以现在哪怕你只是一个数据科学领域的新手，并且只想实现一些很容易
亚马逊一直在为其云计算子公司AWS添加AI功能。今天，亚马逊宣布了一系列对SageMaker的改进，SageMaker是用于构建，训练和部署机器学习模型的端到端平台。
机器之心报道 机器之心编辑部 走机器的路，让你看一下。 在机器人研究领域，给定某一特定任务之后，如何规划机器人的运动方式至关重要。 最近，GitHub 上开源了一个存储库，该库实现了机器人技术中常用的一些路径规划算法，大部分代码是用 Python 实现的。值得一提的是，开发者用 plotting 为每种算法演示了动画运行过程，直观清晰。 项目地址： https://github.com/zhm-real/PathPlanning 该开源库中实现的路径规划算法包括基于搜索和基于采样的规划算法，具体目录如下
千百年来，当洪水、龙卷风和野火等自然灾害发生时，往往会造成难以预期的损失。而伴随云计算、大数据、AI等新兴技术的协同发力，这些灾害的破坏性更有可能得到控制，甚至在萌芽之初就被扼杀在摇篮里。
Amazon SageMaker 是一项完全托管的服务，可以帮助机器学习开发者和数据科学家快速构建、训练和部署模型。Amazon SageMaker 完全消除了机器学习过程中各个步骤的繁重工作，让开发高质量模型变得更加轻松。 为了帮助开发者更快上手Amazon SageMaker，机器之心联合AWS在6月开设了6期公开课，详细讲解了如何使用 Amazon SageMaker 完成构建生成对抗网络、运行中文命名实体识别、简化 Kubernetes 上的机器学习任务管理等任务，超过1000名开发者共同参与了学
Macbook风扇声音大怎么办？好多使用 MacBook 笔记本的朋友，都会遇到风扇声音大的时候。有的可能是硬件问题，有的可能是软件问题，也有的是属于正常情况。小编简单介绍一些导致 MacBook 风扇声音大的因素，以及一些注意事项。
到底是什么在消耗CPU？ 我开始考虑在同一台机器上运行的其他Wolfram云服务了，但看起来它们不像是会导致我们所看到的缓慢运行问题。但是想要简化系统的想法使我想把这些都删除。一开始，我隔离了生产集群上的一个节点，然后我建立了一个自己的Wolfram Private Cloud。但是缓慢运行的问题仍然存在，但令人疑惑的是，在不同时段和不同机器上，它们表现出了一些不同的特点。 在我的Private Cloud上，我可以登录Linux系统查看数据。我做的第一件事就是将 top 和 ps axl 的结果导入到Wo
用于机器学习、人工智能、数据分析的基于云计算的工具日前增多。其中的一些应用是在基于云计算的文档编辑和电子邮件，技术人员可以通过各种设备登录中央存储库，并在远程位置，甚至在路上或海滩上进行工作。云计算可以处理文件备份和同步，简化工作流程。
通过简化程序员的工作，Java 框架可以使他们的生活更加轻松。这些框架是为了在各种服务器环境上运行各种应用程序而设计开发的；这包括解析注解、扫描描述符、加载配置以及在 Java 虚拟机（JVM）上启动实际的服务等方面的动态行为。控制这么多的任务需要更多的代码，这就很难降低内存占用、加快新应用的启动时间。无论如何，据 TIOBE 指数，在当今使用的编程语言中 Java 一直排名前三，拥有着 700 万到 1000 万开发者的社区。
刚装的 linux 环境中使用 python 导入包时可能会报 libGL.so.1: cannot open shared object file 的错误，本文记录解决方案。 问题复现 我是在导入 opencv 包时遇到的错误： >>> import cv2 Traceback (most recent call last): File "<stdin>", line 1, in <module> File "/root/anaconda3/envs/vvd_env/lib/pyth
随着 Android 11 开发者预览版的发布，我们同时也推出了 Android 11 系统映像。新的系统映像在执行 ARM 二进制文件方面取得了显著的性能提升。此前，依赖 ARM 库且无法构建 x86 版本应用的开发者只能使用完整的 ARM 模拟系统映像 (其速度远低于在 x86 设备上运行 x86 系统映像) 或者实体机。Android 11 系统映像能够在不影响整个系统的前提下，直接将 ARM 指令转换成 x86 指令。开发者无需搭建高负载的 ARM 环境即可执行 ARM 二进制文件并进行测试。
选自medium 作者：Daniel Anderson 机器之心编译 编辑：陈萍 在代码中用一堆嵌套，花大量时间写出漂亮的代码但最后才发现无法运行，不给任务留缓冲时间…… 这是很多新手程序员都踩过的雷。在这篇文章中，一位全栈首席开发者总结了高级开发人员的 19 个编码原则，可以帮助新手少踩些坑。 进行软件开发，整天敲代码、好不容易调试成功，但是代码的质量堪忧，可读性不是很高，反过头来还得对代码进行完善。也许这不是你的编码能力问题，很有可能在你进行代码编写时，一些看似不重要的编码注意事项没有遵守。这有一份高级
这个库的核心是 ndarray 数据结构（Python 的标准库没有数组数据结构），它允许程序员实际做数学和科学的事情。它还对线性代数有一些（但不多）支持。
机器之心报道 编辑：张倩、陈萍 我们见过很多神经网络上色、换表情、修改年龄的研究和应用，但它们往往只存在于 GitHub 上，距离「人人能用」还有一段距离。但最近，推出 Photoshop 的 Adobe 这次终于有所表示了：你们论文里的效果，我们打包实现了。 这两年，我们从很多论文中看到过一些令人惊艳的 demo，比如老照片自动上色、低画质图像秒变高清图像、普通图像一键变梵高风格等。 但对于不写代码、不玩模型的普通人来说，这些 demo 展示的应用还是非常遥远，或者只能从某个 APP 中找到其中一种。因
2017 年，Facebook 开源了针对深度学习的框架 PyTorch。PyTorch 可以帮助开发者和研究人员更加轻松的构建和训练模型。凭借其简单易用、功能强大、用途广泛等特点，PyTorch 广受欢迎，且至今仍是最火的深度学习框架之一。 近年来，随着数据集和模型规模的日益庞大，出于效率考虑，开发者通常采用分布式训练的方式，提⾼训练速度以加快模型迭代。流行的深度学习框架 PyTorch 也为分布式训练提供了内置支持。PyTorch 的分布式训练方式主要有 DP (DataParallel)、DDP (
AI 圈里很多人都听说过开源 AI 作画扩散模型 Stable Diffusion，见识过 AI 图片横扫朋友圈。最近大模型兴起除了造梗图之外，应用前景也在逐渐清晰，AIGC（人工智能生成内容）成为了众多科技公司正在尝试的领域。
前提是你装了这个名叫Python Handout的工具，只要敲代码，就能在任何文本编辑器里方便的转换成标题、代码、文本等各种样式，还能直接运行处Python代码的结果，相当于一个没有hidden state的Jupyter笔记本。
日前，kdnuggets 上的一篇文章对比了三大公司（谷歌、微软和亚马逊）提供的机器学习服务平台，对于想要启动机器学习项目的公司或是数据科学新手来说，提供了非常多的指导和建议。 AI 研习社将原文编译整理如下： 对于大多数企业来说，机器学习就像航空航天一样遥远，听起来既昂贵，还需要高科技人才。从某种角度来说，如果你想建立一个像 Netflix 一样好的推荐系统，那确实是昂贵且困难。但是，目前这个复杂的领域有一个趋势：一切皆服务（everything-as-a-service)——无需太多投资，即可快速启动机
上一次的更新文件是6月15号，离今天也快要一个月了，主要想说明一下最近为啥一直没更的原因及以后更新的情况。
有一天，我在网上翻找，偶然发现了一个用MATLAB编写的模拟时钟实现的例子。MATLAB是一个数值矩阵系统，有时被拿来与Mathematica的数值组件相比较。
机器之心报道 SketchX 实验室 「你画我猜」是一种广泛流传在不同文化中的人类通识游戏，其形式简单但高度体现人类的认知智慧。近日一篇被计算机图形学顶会 SIGGRAPH ASIA 2020 接收的论文提出了一种基于草图的生成优化方法。在给定一个视觉概念的前提下，相较于人类竞争者，该模型能够以相似或更快的速度实现可识别的草图渲染。 近几十年来，AI 在越来越多的游戏中逐渐达到了能够与人类同台竞技的水平。从 1997 年在国际象棋比赛中胜出的 Deep Blue 到 2011 年在电视智力竞赛项目 Jeo
机器之心报道 作者：张倩、魔王 get 了这个网站，今年万圣节 C 位就是你的！ AI 是一个盛产阴间产品的领域，这一点似乎已经毋庸置疑。前不久，有人做了个用来生成「大眼萌」漫画形象的网站「Toonify」，但很快就有人走向了另一个极端：用类似技术做一个丧尸生成器！ 利用 Toonify 生成的威尔 · 史密斯漫画形象。 利用「丧尸生成器」生成的威尔 · 斯密斯丧尸形象。 被玩坏的两位美国总统候选人。 这种搞笑又惊悚的风格似乎和即将到来的万圣节很般配。 为了让大家都用上这个效果，作者还专门做了一个名
作者 ｜刘燕 不知不觉， re:Invent 已经走过了 11 个年头。11 月 28 日，一年一度的 re:Invent 2022 全球大会开幕。 这是自 2019 年疫情以来的首次现场活动，因此也格外有意义。据悉，re:Invent 2022 吸引了约 50000 人现场参加，与疫情前的水平相当。而线上参加的人数超过 300000 人。 这场为期五天的云计算盛会又给大家带来了很多新的惊喜。 重要发布综述 在 re:Invent 2022 上，亚马逊云科技推出了广泛的新应用程序和产品增强功能，旨在优
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