2013 年有研究者提出使用深度强化学习玩游戏，之后不久深度强化学习又被应用于模拟机器人控制，自此以后大量新算法层出不穷。其中大部分属于无模型算法，共分为三类：深度 Q 学习（DQN）、策略梯度和 Q 值策略梯度（QPG）。由于它们依赖不同的学习机制、解决不同（但有重合）的控制问题、处理不同属性的动作集（离散或连续），因此这三类算法沿着不同的研究路线发展。目前，很少有代码库同时包含这三类算法，很多原始实现仍未公开。因此，从业者通常需要从不同的起点开始开发，潜在地为每一个感兴趣的算法或基线学习新的代码库。强化学习研究者必须花时间重新实现算法，这是一项珍贵的个人实践，但它也导致社区中的大量重复劳动，甚至成为了入门障碍。
Python数据分析——Numpy、Pandas库 总第48篇 ▼ 利用Python进行数据分析中有两个重要的库是Numpy和Pandas，本章将围绕这两个库进行展开介绍。 Numpy库 Numpy
本文介绍了Python基础之科学栈，包括NumPy、SciPy、Matplotlib、PyTables、Pandas等库，以及科技在金融领域中的应用。
此外，PyTorch 1.8 版本还为大规模训练 pipeline 和模型并行化、梯度压缩提供了特性改进。该版本的主要亮点如下：
NumPy 软件包是 Python 生态系统中数据分析、机器学习和科学计算的主力军。它极大地简化了向量和矩阵的操作处理。Python 的一些主要软件包（如 scikit-learn、SciPy、pandas 和 tensorflow）都以 NumPy 作为其架构的基础部分。除了能对数值数据进行切片（slice）和切块（dice）之外，使用 NumPy 还能为处理和调试上述库中的高级实例带来极大便利。
專 欄 ❈PytLab，Python 中文社区专栏作者。主要从事科学计算与高性能计算领域的应用，主要语言为Python，C，C++。熟悉数值算法(最优化方法，蒙特卡洛算法等）与并行化 算法（MPI,OpenMP等多线程以及多进程并行化）以及python优化方法，经常使用C++给python写扩展。 blog：http://ipytlab.com github：https://github.com/PytLab ❈— 前言 在高性能计算的项目中我们通常都会使用效率更高的编译型的语言例如C、C++、Fort
1. 报告要求 并行化 提高运行速度 突显cache友好 对比实验 对关键步骤描述算法 2. 初步草案 选择实现语言。我选择了较为熟悉的python作为编程语言。因为python的库numpy在底层调用c与fortran，并且采用优化过的算法，因此在矩阵运算方面速度极高。 选择预测方法。由于要突显cache友好，且实现并行化，我认为logistic regression能符合要求。 选择训练方式。训练方式不外乎三种：BGD, mini BGD, SGD。其中SGD在运行中占用的内存最小(每次处理一组数据即可
NumPy 软件包是 Python 生态系统中数据分析、机器学习和科学计算的主力军。它极大地简化了向量和矩阵的操作处理。
注：不少学过点编程语言的人，都会抱怨 Python 语言的程序执行速度慢，因此对学习和使用此语言嗤之以鼻。暂且不论程序的执行速度是否是开发者追求的唯一目标（有意对此进行争论的，请参阅人民邮电出版社出版的《编程的原则》一书），单就提升 Python 计算速度而言，并行计算是一个重要的选项。本文即为这方面的入门资料。
NumPy（Numerical Python的简称）是Python科学计算的基础包。
本文来自SPIE论文展示，论文标题是“Review and comparative analysis of parallel video encoding techniques for VVC”。
3.3 常见图形绘制[*] 1.折线图 -- plt.plot 变化 2.散点图 -- plt.scatter() 分布规律 3.柱状图 -- plt.bar 统计、对比 4.直方图 -- plt.hist() 统计，分布 5.饼图 -- plt.pie() 占比 4 Numpy 4.1 Numpy优势 1.定义 开源的Python科学计算库， 用于
论文地址：https://papers.nips.cc/paper/9015-pytorch-an-imperative-style-high-performance-deep-learning-library.pdf
【导语】Rust 也能实现神经网络？在前一篇帖子中，作者介绍了MNIST数据集以及分辨手写数字的问题。在这篇文章中，他将利用前一篇帖子中的代码，通过Rust实现一个简单的神经网络。其目标是探索用Rust实现数据科学工作流程的性能以及人工效率。
切片索引Numpy中选取数据子集或者单个元素的方式有很多，一维数组和Pyhon列表的功能差不多,看下图:
pandas 提供了快速便捷处理结构化数据的大量数据结构和函数。自从2010年出现以来，它助使 Python 成为强大而高效的数据分析环境。pandas使用最多的数据结构对象是 DataFrame，它是一个面向列（column-oriented）的二维表结构，另一个是 Series，一个一维的标签化数组对象。
1000倍的速度听起来很夸张。Python并不以速度著称。这是真的吗？当然有可能 ，关键在于你如何操作！
✅作者简介：人工智能专业本科在读，喜欢计算机与编程，写博客记录自己的学习历程。 🍎个人主页：小嗷犬的博客 🍊个人信条：为天地立心，为生民立命，为往圣继绝学，为万世开太平。 🥭本文内容：Python 数据处理：NumPy库 ---- Python 数据处理：NumPy库 1.NumPy简介 2.NumPy的ndarray：一种多维数组对象 2.1 创建ndarray 2.2 ndarray的数据类型 2.3 NumPy数组的运算 2.4 基本的索引和切片 2.5 切片索引 2.6 布尔型索引 2
由于NumPy提供了一个简单易用的C API，因此很容易将数据传递给由低级语言编写的外部库，外部库也能以NumPy数组的形式将数据返回给Python。这个功能使Python成为一种包装C/C++/Fortran历史代码库的选择，并使被包装库拥有一个动态的、易用的接口。
现在机器学习逐渐成为行业热门，经过二十几年的发展，机器学习目前也有了十分广泛的应用，如：数据挖掘、计算机视觉、自然语言处理、生物特征识别、搜索引擎、医学诊断、DNA序列测序、语音和手写识别、战略游戏和
先进的深度学习模型参数正以指数级速度增长:去年的GPT-2有大约7.5亿个参数，今年的GPT-3有1750亿个参数。虽然GPT是一个比较极端的例子但是各种SOTA模型正在推动越来越大的模型进入生产应用程序，这里的最大挑战是使用GPU卡在合理的时间内完成模型训练工作的能力。
本文将介绍Numpy的基本语法，包括数组的创建、索引和切片、数学运算、广播和聚合等功能，以帮助读者快速上手和熟练使用Numpy进行数值计算。
请注意，本文编写于 980 天前，最后修改于 980 天前，其中某些信息可能已经过时。
近来，几种长上下文语言模型陆续问世，包括 GPT-4（上下文长度为 32k）、MosaicML 的 MPT（上下文长度为 65k）Anthropic 的 Claude（上下文长度为 100k）。长文档查询和故事写作等新兴用例已经表明扩展语言模型上下文窗口是非常必要的。
[[[ 0. 1. 2. 3. 4.] [ 5. 6. 7. 8. 9.] [10. 11. 12. 13. 14.] [15. 16. 17. 18. 19.]]
过去十年中，深度神经网络 (DNN) 已成为最重要的机器学习模型之一，创造了从自然语言处理到计算机视觉、计算神经科学等许多领域的 SOTA 实现。DNN 模型的优势来自于它的层次结构，这一特征导致其计算量巨大，但也会产生大量高度并行化的工作，特别适合多核和众核处理器。
视频传输延迟，尤其是在某些互动社交环境中，会严重影响用户的体验。Instagram多年来以降低视频上传延迟为重要指标，实现了多种优化策略。本文来自Instagram媒体基础设施团队软件工程师Ryan Peterman。
机器之心报道 编辑：陈萍、小舟 TensorStore 是专为存储和操作 n 维数据而设计的开源软件库。 计算机科学和机器学习 (ML) 的许多应用都需要处理跨坐标系的多维数据集，并且单个数据集可能也需要存储 TB 或 PB 的数据。另一方面，使用此类数据集也具有挑战性，因为用户可能会以不规则的间隔和不同的规模读取和写入数据，通常还会执行大量的并行工作。 为了解决上述问题，谷歌开发了一个开源的 C++ 和 Python 软件库 TensorStore，专为存储和操作 n 维数据而设计。谷歌 AI 负责人 J
numpy可以说是Python运用于人工智能和科学计算的一个重要基础，近段时间恰好学习了numpy，pandas，sklearn等一些Python机器学习和科学计算库，因此在此总结一下常用的用法。
翻译自Jay Alammar的一篇文章。 Translated from an article by Jay Alammar
NumPy（Numerical Python）是一个强大的Python库，用于进行科学计算和数值操作。它提供了高性能的多维数组对象（numpy.array）以及用于处理这些数组的各种函数。NumPy是许多数据科学和机器学习库的基础，如Pandas、SciPy和Scikit-learn等。本文将深入介绍NumPy库的使用，包括数组的创建、操作、数学运算、统计分析等方面。
numpy已经能够帮助我们处理数据，能够结合matplotlib解决我们数据分析的问题，那么pandas学习的目的在什么地方呢？
在最基本的层面上，Pandas 对象可以认为是 NumPy 结构化数组的增强版本，其中行和列用标签而不是简单的整数索引来标识。我们将在本章的过程中看到，Pandas 在基本数据结构之上提供了许多有用的工具，方法和功能，但几乎所有后续内容都需要了解这些结构是什么。因此，在我们继续之前，让我们介绍这三个基本的 Pandas 数据结构：Series，DataFrame和Index。
Python由于其易用性而成为最流行的语言，它提供了许多库，使程序员能够开发更强大的软件，以并行运行模型和数据转换。
链接：https://pan.baidu.com/s/1q_S2URG8mWKI1nTvPVvDzg 密码：2als
Go作为一种简便灵巧的语言，深受开发者的喜爱。但对于初学者来说，要想轻松驾驭它，还得做好细节学习工作。 初学者应该注意的地方： 大括号不能独立成行。 未使用变量错误——对于全局变量和函数参数变量，是可以定义后不使用的。但是对于函数内部变量来说，如果进行定义后不进行使用，编译器会提示错误。 导入包未调用错误——导入包后，如果不进行调用，例如函数，接口，结构及变量等对象，那么会出现编译错误。这里建议使用空白表示符“_”来避免类似错误。 变量简写只适用于函数内部。 重新定义变量要使用简写声明——你不能在一个独立的
NumPy(Numerical Python) 是科学计算基础库，它提供了大量科学计算相关功能。比如数据统计，随机数生成等。其提供最核心类型为多维数组类型(ndarray)，支持大量的维度数组与矩阵运算，NumPy支持向量处理ndarray对象，提高程序运行速度。
Python运行的慢是历来被诟病的，一方面和语言有关，另一方面可能就是你代码的问题。语言方面的问题我们解决不了，所以只能在编程技巧上来提高程序的运行效率。下面就给大家分享几个提高运行效率的编程方法。
参考链接： Python中NumPy的基本切片Slicing和高级索引Indexing
TensorFlow™是一个开源软件库，最初由Google Brain Team的研究人员和工程师开发。TensorFlow使用数据流图进行数值计算。图中的节点表示数学运算，边表示它们之间通信的多维数据数组（张量）。其架构灵活，你可以使用单个API将计算部署到桌面、服务器或移动设备中的一个或多个CPU或GPU。
像numpy这样的软件包是当今数据科学工作的主要来源。然而，我们可能会遇到numpy无法轻松处理或只能以次优方式处理的情况
机器之心报道 编辑：蛋酱、陈萍 OpenAI 开源了全新的 GPU 编程语言 Triton，它能成为 CUDA 的替代品吗？ 过去十年中，深度神经网络 (DNN) 已成为最重要的机器学习模型之一，创造了从自然语言处理到计算机视觉、计算神经科学等许多领域的 SOTA 实现。DNN 模型的优势来自于它的层次结构，这一特征导致其计算量巨大，但也会产生大量高度并行化的工作，特别适合多核和众核处理器。 深度学习领域的新研究思路往往是结合原生框架 operator 来实现的，这种方法虽然方便，但需要创建或移动许多临时张
前2篇分别系统性介绍了numpy和matplotlib的入门基本知识，今天本文自然是要对pandas进行入门详细介绍，通过本文你将系统性了解pandas为何会有数据分析界"瑞士军刀"的盛誉。
NumPy是Python中用于数据分析、机器学习、科学计算的重要软件包。它极大地简化了向量和矩阵的操作及处理。python的不少数据处理软件包依赖于NumPy作为其基础架构的核心部分（例如scikit-learn、SciPy、pandas和tensorflow）。除了数据切片和数据切块的功能之外，掌握numpy也使得开发者在使用各数据处理库调试和处理复杂用例时更具优势。
Parallel 具有多种静态方法，用于并行执行一组操作。这些方法可以显著提高处理大量数据时的性能，因为它们可以将工作负载分配到多个处理器核心或线程上。
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