(题图 This image was marked with aCC BY-NC-SA 2.0license.)
当我们在 colab 上尝试一些临时的东西时,我们会创建一堆杂乱、没有标题的 Notebook。
今天一起来看看尝试下 Google Colab 工具,一款由 Google 出品,免费面向大众的、可使用 GPU、TPU 来训练模型的给力在线工具!!
OpenAI Gym是学习和开发强化学习算法的好地方。它提供了许多有趣的游戏(所谓的“环境”),你可以将自己的策略用于测试。例如,它有一些简单的游戏,例如在小推车上平衡垂直杆(“ CartPole-v1”),将钟摆摆到直立位置(“ Pendulum-v0”),以及一些经典的电子游戏,例如Space Invader 和Pin Ball。
导读:俗话说,磨刀不误砍柴工,要想闯荡编程世界,一套趁手的编辑器是必不可少的。对 Python 语言的使用者来说,不论你是刚开始学习编程知识的萌新小蛇,还是已经有了许多编程经验的巨蟒大佬,今天介绍的这款神器,一定能给你的学习、工作带来许多助益。
这份Pytorch强化学习教程一共有八章,从DQN(Deep Q-Learning)开始,步步深入,最后向你展示Rainbow到底是什么。
这里有一份干货教程,手把手带你入门深度强化学习(Deep Reiforcement Learning),背景理论、代码实现全都有,在线领取无需安装哟!
Google Colab 是一个免费的 Jupyter 环境,用户可以用它创建 Jupyter notebook,在浏览器中编写和执行 Python 代码,以及其他基于 Python 的第三方工具和机器学习框架,如 Pandas、PyTorch、Tensorflow、Keras、Monk、OpenCV 等。
大家好,我是征哥,前几期的视频分享了 Python 的基础数据类型,演示代码时我用到了一个重量级的工具 jupyter,今天就来介绍一下 jupyter
切换暗黑模式、读取 CSV 文件… 这些非常实用的小技巧为开发者使用谷歌 Colab Notebooks 提供了便利。
Google Colab 是帮你快速了解 Python 代码的利器,你可以直接在上面运行一些好玩好用的 Jupyter Notebook 项目。
对于初学机器学习的人,即使你没有很好的硬件,也可以利用谷歌的免费资源来跑程序。如果有人能把Colab资源全部汇总起来就好了。
Google Colab是帮你快速了解Python代码的利器,你可以直接在上面运行一些好玩好用的Jupyter Notebook项目。
云计算是一个术语,用来描述通过网络(通常是Internet)交付的硬件和软件的使用。简单地说,云计算就是基于互联网的计算。在过去,人们会在他们所在大楼的物理计算机或服务器上运行从软件下载的应用程序或程序。云计算允许人们通过互联网访问相同类型的应用程序。
Google Colab 给广大的 AI 爱好者和开发者提供了免费的 GPU,他们可以在上面轻松地跑 Tensorflow、PyTorch 等深度学习框架。特别地,Colab 实时 Notebooks 在数据共享方面为广大开发者提供了便利,通过链接即可与其他的开发者共享文件。
深度学习第一问是关于环境配置的。之前笔者也在深度学习60讲系列中讲到如何配置深度学习开发环境的问题:深度学习笔记15:ubuntu16.04 下深度学习开发环境搭建与配置。但环境配置并不是一路顺利的,总有些奇奇怪怪的问题让人头疼,所以,在第一问中笔者选取了几个典型的环境配置的错误供大家参考。
【新智元导读】Google Colab现在提供免费的T4 GPU。Colab是Google的一项免费云端机器学习服务,T4GPU耗能仅为70瓦,是面向现有数据中心基础设施而设计的,可加速AI训练和推理、机器学习、数据分析和虚拟桌面。
机器理解随着人工智能第一个概念的诞生开启了它的历史。杰出的艾兰图灵先生在他的著作《Computing Machinery and Intelligence》一书中提出了如今被称为图灵测试(The Turing test)的智能判定准则。大约70年之后,问答系统,作为机器理解的一个子领域,仍然是人工智能中最困难的任务之一。
Colab is a hosted Jupyter Notebook service that requires no setup to use and provides free access to computing resources, including GPUs and TPUs. Colab is especially well suited to machine learning, data science, and education.
项目地址:https://github.com/GokuMohandas/practicalAI
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。”
毕竟它无需安装、功能强大、支持实时协作,还能免费蹭Google云上的GPU,比Jupyter Notebooks不知高到哪里去了。
https://www.kdnuggets.com/2018/02/essential-google-colaboratory-tips-tricks.html
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。
Colab全称Colaboratory,即合作实验室,是谷歌的提供的一个在线工作平台,使用Jupyter笔记本环境,完全运行在云端,且重点是提供了免费的K80及以上GPU算力。
你有没有试过在Github上看到一些不错的Python教程,然后是存储于Jupter notebook(.ipynb)中,然后你点开他们的Github后会有想直接运行的冲动。今天的推文就给大家介绍一个简单的办法去解决这个问题。就是通过使用Colab来加载Github的代码。
MuseTalk 是由腾讯音乐天琴实验室开发的一款实时高质量音频驱动的口型同步模型,专门用于虚拟人口型生成。该模型能够根据输入的音频信号自动调整数字人物的面部图像,使其唇形与音频内容高度同步,从而达到口型与声音匹配的效果。MuseTalk 在口型生成方面表现出色,能够生成准确且画面一致性良好的口型,尤其擅长真人视频生成。
大家知道,我们一直在探索在FreeSWITCH里实现ASR和TTS的各种方案。这一次,我们遇到了Bark。
刚开始用Python的时候,总会在安装Python环境中遇到不少问题。比如说,安装之后怎么使用,新的package怎么安装等。今天发现了一款解决这些入门问题的黑科技,Google Colab.
JupyterLab是 Jupyter Notebook「新」界面。它包含了jupyter notebook的所有功能,并升级增加了很多功能。它最大的更新是模块化的界面,可以在同一个窗口以标签的形式同时打开好几个文档,同时插件管理非常强大,使用起来要比jupyter notebook高大尚许多。
GitHub上面,有个新发布的深度学习实践教程,叫PracticalAI,被PyTorch官方推特翻了牌,已经收获2600多标星。
自动配置、有效求助、协作编程、版本控制。一站式解决 Python 新手练习中的痛点
Colaboratory(简称 Colab),是Google公司的一款产品,可以浏览器中编写和执行 Python 代码。
今天给大家推荐一款超级强大的在线编辑器Colaboratory,Colaboratory 是一个谷歌提供的 Jupyter notebook环境,不需要进行任何设置就可以使用,并且完全在云端运行,最重要的是Colaboratory免费,这绝对是谷歌提供的一项的福利啊。下面就来聊聊Colaboratory的基本用法和牛逼之处。
自从去年8月10号暴雪开放了星际争霸II的人工智能API之后,数不清的AI研究者前赴后继地加入了训练星际2 AI的队伍中。
新智元编译 来源:Hackernoon 作者:Nick Bourdakos 编译:刘小芹、克雷格 【新智元导读】用CPU训练机器学习模型太耗时但GPU又太贵?今天介绍一种免费使用谷歌GPU的方法。
作者 | Jeff Hale 译者 | Monanfei 责编 | 夕颜 出品 | AI科技大本营(id:rgznai100)
想运行TuriCreate,却没有苹果电脑,也没有Linux使用经验,怎么办?用上这款云端应用,让你免安装Python运行环境。一分钱不用花,以高性能GPU,轻松玩儿转深度学习。
数据工程师都喜欢Jupyter Notebook,但是有时候您需要处理非常大的数据集和/或复杂的模型,而您的计算机却无法胜任。好消息来了,您可以将Jupyter Notebook文件导入Kaggle。如果您是数据科学的新手,那么Kaggle对你而言是一个举办有奖金的数据科学竞赛的网站。实际上,Kaggle还是一个拥有丰富信息的伟大社区,非常愿意帮助您提升数据科学水平。
JupyterLab 是用于笔记本、代码和数据的最新的基于 Web 的交互式开发环境。其灵活的界面允许用户配置和安排数据科学、科学计算、机器学习方面的工作流程。模块化设计邀请扩展来扩展和丰富功能。
Google Colaboratory是Jupyter的一个专用服务器,允许用户免费使用12个小时(重启后可以继续使用)。用户可以利用Google Colab测试Python代码,对于进行机器学习和数据科学研究的小伙伴是个非常实用的工具。
Jupyter Notebook是一种交互式计算环境,能够让用户在浏览器中编写和执行代码,并与代码的运行结果、文本、图像、视频等进行交互。它的灵活性、易用性和可视化效果使它成为各种数据分析、机器学习和科学计算任务的首选工具。本文将介绍Jupyter Notebook的基本概念、使用方法以及一些常用技巧。
YOLOv8一个令人惊叹的物体检测人工智能模型。与 YOLOv5 及之前的版本不同,您不需要克隆存储库、设置需求或手动配置模型。使用 YOLOv8,您只需安装 Ultralytics,我将向您展示如何使用一个简单的命令。YOLOv8 通过引入新的功能和改进,增强了早期 YOLO 版本的成功,从而提高了性能和多功能性。由于其速度、精度和用户友好的设计,它成为对象识别和跟踪、实例分割、图像分类和姿势估计等各种任务的理想选择。您可以在YOLOv8的官方网站上找到更多信息。
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