Arxiv.org大家一定都不陌生，学习数据科学的最佳方法之一是阅读Arxiv.org上的开源研究论文。但是即使对于经验丰富的研究人员来说，从大量的研究论文中找出想读的内容也是非常不容易的。Connected等论文之类的工具可以提供一些帮助，但是它们根据论文之间共享的引用和参考书目来衡量相似性的，这当然非常的好，并且也很简单，但是文档中文本的语义含义也是一个衡量相似度非常重要的特征。
Galvanize 最近在旧金山参加了 Dato 数据科学峰会，这次会议聚集了千余名来自业界和学术界的数据科学研究人员，他们交流并探讨关于数据科学、机器学习应用和预测模型的最新进展。 以下是我导师认为数据科学家将在未来数月乃至数年里使用的八个 Python 工具。 1. SFrame and SGraph Dato 数据科学峰会中重磅消息之一是 Dato 将在 BSD 协议下开源SFrame 和 SGraph。SFrame (short for Scaleable Data Frame) 提供可以优化内存效
Dask是一个用于并行计算的强大工具，它旨在处理大规模数据集，将数据拆分成小块，并使用多核或分布式系统并行计算。Dask提供了两种主要的数据结构：Dask.array和Dask.dataframe。在本文中，我们将重点介绍Dask.array，它是Dask中用于处理多维数组数据的部分。
表格是存储数据的最典型方式，在Python环境中没有比Pandas更好的工具来操作数据表了。尽管Pandas具有广泛的能力，但它还是有局限性的。比如，如果数据集超过了内存的大小，就必须选择一种替代方法。但是，如果在内存合适的情况下放弃Pandas使用其他工具是否有意义呢？
大家好我是费老师，geopandas作为我们非常熟悉的Python GIS利器，兼顾着高性能和易用性，特别是在其0.12.0版本开始使用全新的shapely2.0矢量计算后端后，性能表现更是一路狂飙。
使用Python进行大数据分析变得越来越流行。这一切都要从NumPy开始，它也是今天我们在推文介绍工具背后支持的模块之一。
4K/8K超高清时代的来临对于原有系统带来很多新的挑战，存储、带宽、算力成本的大幅增长也是阻碍超高清推广普及的重要原因。在LiveVideoStackCon 2023上海站，腾讯云专家工程师刘兆瑞为我们分享了4K/8K超高清视频在实时编码的过程中遇到的困难以及解决方案。
接下来的示例来自TFLearn，这是一个为 TensorFlow 提供了简化的接口的库。里面有很多示例和预构建的运算和层。
如何将20GB的CSV文件放入16GB的RAM中。 如果你对Pandas有一些经验，并且你知道它最大的问题——它不容易扩展。有解决办法吗? 是的-Dask DataFrames。 大多数Dask AP
Dask 是一个开源库，旨在为现有 Python 堆栈提供并行性。Dask 与 Python 库（如 NumPy 数组、Pandas DataFrame 和 scikit-learn）集成，无需学习新的库或语言，即可跨多个核心、处理器和计算机实现并行执行。
随着新版本的推出，RAPIDS 迎来了其推出一周年纪念日。回顾所经历的一年，RAPIDS团队就社区对该项目的关心和支持表示衷心的感谢。此前，RAPIDS获得了其首个BOSSIE奖。非常感谢各位的支持！RAPIDS团队将继续推动端对端数据科学加快发展，达到新高度。
Svelte 是一种全新的构建用户界面的方法。传统框架如 React 和 Vue 在浏览器中需要做大量的工作，而 Svelte 将这些工作放到构建应用程序的编译阶段来处理。
对于 Python 环境下开发的数据科学团队，Dask 为分布式分析指出了非常明确的道路，但是事实上大家都选择了 Spark 来达成相同的目的。Dask 是一个纯 Python 框架，它允许在本地或集群上运行相同的 Pandas 或 Numpy 代码。而 Spark 即时使用了 Apache 的 pySpark 包装器，仍然带来了学习门槛，其中涉及新的 API 和执行模型。鉴于以上陈述，我们下面将对比这两个技术方案。
我们前一阵子参加了在旧金山举办的Dato数据科学峰会。来自业界和学界的千余名数据科学研究人员在大会上对数据科学、机器学习和预测应用方面的最新发展进行了交流和探讨。 以下是大会中讨论的数据科学家在未来可能使用的八个Python工具。 SFrame和SGraph 峰会上的一个重磅消息是Dato将在BSD协议下开源SFrame和SGraph。SFrame(Scaleable Data Frame)是一个为大数据处理优化内存和性能的数据框(DataFrame)结构。SGraph是一个类似的概念，但代表的不是数据框而
大家好，我是周炎均，NETINT的技术总监和软件架构师。很高兴有机会能够和大家交流NETINT的实时高密度AI辅助视频编码的ASIC解决方案。首先，请允许我简单介绍一下NETINT Technologies Inc.。NETINT是一家专注于新型智能存储和视频/图像编解码解决方案的科技公司，在温哥华、多伦多和上海都设有研发中心。NETINT自主设计的SoC可提供基于ASIC的超大规模、超高密度、超低延迟的视频解决方案，我们的T系列视频转码器产品已被全球众多顶级大公司所使用。
深度自编码在异常检测中得到了广泛的应用。通过对正常数据的训练，期望自编码器对异常输入产生比正常输入更高的重构误差，以此作为识别异常的判据。然而，这一假设在实践中并不总是成立。有人观察到，有时自动编码器“概括”得很好，也能很好地重建异常，导致异常的漏检。为了减轻基于自编码器的异常检测的这个缺点，我们建议使用内存模块来增加自编码器，并开发一种改进的自编码器，称为内存增强自编码器，即MemAE。对于给定的输入，MemAE首先从编码器获取编码，然后将其作为查询来检索与重构最相关的内存项。在训练阶段，内存内容被更新，并被鼓励表示正常数据的原型元素。在测试阶段，学习记忆是固定的，从正常数据中选取少量记忆记录进行重构。因此，重建将趋向于接近一个正常的样本。从而增强异常的重构误差，用于异常检测。MemAE没有对数据类型的假设，因此适用于不同的任务。在各种数据集上的实验证明了该备忘录具有良好的泛化性和较高的有效性。
今天为大家介绍的是来自清华研究大学团队的一篇论文。单细胞RNA测序（scRNA-seq）数据是理解“生命之语”的强大工具，能为各种生物医学任务提供新见解。近来，大规模语言模型（LLMs）开始用于细胞表征学习。但现有基于BERT架构的细胞表征学习方法存在问题，它们产生的嵌入空间不均匀，导致语义表达效率不高。对比学习通过均匀分布嵌入来解决这个问题。然而，对比学习中更大的批量大小能带来更好的表征，但scRNA-seq数据的高维性和LLMs的大参数量限制了其实际应用。为解决这个问题，作者提出了一种新颖的“分而治之”对比学习方法，它能够解耦批量大小和GPU内存大小的关系，用于细胞表征学习。基于这种方法，作者介绍了单细胞语言模型（CellLM），这是一个大规模的细胞表征学习模型，能够处理包含成千上万基因的高维scRNA-seq数据。CellLM拥有超过5000万个参数，利用200万个scRNA-seq数据进行训练，它是首次尝试从正常细胞和癌细胞中学习细胞语言模型。CellLM在所有评估的下游任务中都达到了新的最先进水平。
好久不见。有一年了。 很久没有更推文了，我的错。额，进入正题吧。到了年底，很多App都会放出“你今年听了多少歌”、“你今年看了多少帖子”、“你今年剁手了多少次”等等的用户数据，并在其中进行较多的数据挖
同时，由于 Python 绑定下的 C ++代码，它使开发者可以在数十行代码中实现较高的 GPU 利用率。解码后的视频帧以 NumPy 数组或 CUDA 设备指针的形式公开，以简化交互过程及其扩展功能。
cuDF (Pandas GPU 平替)，用于加载、连接、聚合、过滤和其他数据操作。
云计算是一种基于互联网的计算方式，共享的软硬件资源和信息可以按需求提供给计算机各种终端和其他设备。在云计算环境下，软件即服务（SaaS）的虚拟化平台成为主流，视频编码服务也受到影响，逐渐转型。 容器技术为提升云计算性能和效率开辟了新的可能性，非常适合计算复杂度高，可拆分的任务，也为视频编码带来了新的动力与生机。本文首先简单对比了容器技术与传统虚拟化技术，然后介绍了针对视频编码的通用容器化思想并分析其优势。最后，结合某些具体的视频编码应用场景，给出特定的适合的容器化解决方案。 1. 容器与虚拟机的区别 服务端
原标题：Scalable Video Technology for the Visual Cloud
在数据科学计算、机器学习、以及深度学习领域，Python 是最受欢迎的语言。Python 在数据科学领域，有非常丰富的包可以选择，numpy、scipy、pandas、scikit-learn、matplotlib。
关键字全网搜索最新排名 【机器学习算法】：排名第一 【机器学习】：排名第二 【Python】：排名第三 【算法】：排名第四 转自1024深度学习 导语：本文是TensorFlow实现流行机器学习算法的教程汇集，目标是让读者可以轻松通过清晰简明的案例深入了解 TensorFlow。这些案例适合那些想要实现一些 TensorFlow 案例的初学者。本教程包含还包含笔记和带有注解的代码。 第一步：给TF新手的教程指南 1：tf初学者需要明白的入门准备 机器学习入门笔记： https://github.com/ay
借助PLC中集成的运动控制功能，可以轻松高效地控制单轴和多轴驱动系统。SIMATIC 控制器和工艺模块，辅以 SINAMICS 驱动系统，提供了完美协调的产品组合。如果驱动器通过PLC的工艺对象进行定位调速工作，则它们被称为单轴。针对单轴运动控制来说，其运动需要具有高动态和重复精度高的需求，西门子的工艺对象特别适用于这样的运动过程。典型的单轴是速度轴和定位轴，例如传送带和提升定位。用户可以对机器中多个单轴的动作进行编程，以在机器中实现所需的运动。
选自UC Berkeley Rise Lab 作者：Devin Petersohn 机器之心编译 参与：Nurhachu Null、路雪 本文中，来自 UC Berkeley 的 Devin Petersohn 发布文章介绍了其参与的项目 Pandas on Ray，使用这款工具，无需对代码进行太多改动即可加速 Pandas，遇到大型数据集也不怕。作者还对 Pandas on Ray、Pandas 进行了对比评估。机器之心对此文进行了编译介绍。 项目链接：https://github.com/ray-pro
AI 科技评论按：作为排名靠前的最受欢迎和增长最快的编程语言之一，Python 是一种多用途、高级别、面向对象、交互式、解释型和对用户非常友好的编程语言，拥有卓越的可读性和极高的自由度。而为了能利用多核多线程的的优势，同时又要保证线程之间数据完整性和状态同步，Python 官方的、最广泛使用的解释器——CPython 往往会采取最简单的加锁的方式——全局解释器锁（GIL）。
大语言模型（LLMs）的成功激发了计算机视觉领域探索分割基础模型的兴趣。这些基础分割模型通常通过 Prompt Engineer 来进行 zero/few 图像分割。其中，Segment Anything Model（SAM）是最先进的图像分割基础模型。
数组编程为访问、操纵和操作向量、矩阵和高维数组数据提供了功能强大、紧凑且易于表达的语法。NumPy是Python语言的主要数组编程库。它在物理、化学、天文学、地球科学、生物学、心理学、材料科学、工程学，金融和经济学等领域的研究分析流程中起着至关重要的作用。例如，在天文学中，NumPy是用于发现引力波[1]和首次对黑洞成像[2]的软件栈的重要组成部分。本文对如何从一些基本的数组概念出发得到一种简单而强大的编程范式，以组织、探索和分析科学数据。NumPy是构建Python科学计算生态系统的基础。它是如此普遍，甚至在针对具有特殊需求对象的几个项目已经开发了自己的类似NumPy的接口和数组对象。由于其在生态系统中的中心地位，NumPy越来越多地充当此类数组计算库之间的互操作层，并且与其应用程序编程接口（API）一起，提供了灵活的框架来支持未来十年的科学计算和工业分析。
第一个针对「Segment Anything」大模型的域适应策略来了！相关论文已被CVPR 2024 接收。
本文主要介绍了如何通过 TensorFlow 和 Keras 在 Python 中实现一个简单的多层感知器（MLP）模型，并使用数据集对模型进行训练和评估。同时，还介绍了如何使用 TFLearn 的 built-in 操作和自定义操作来优化模型的训练过程。
本文是TensorFlow实现流行机器学习算法的教程汇集，目标是让读者可以轻松通过清晰简明的案例深入了解 TensorFlow。这些案例适合那些想要实现一些 TensorFlow 案例的初学者。本教程包含还包含笔记和带有注解的代码 第一步：给TF新手的教程指南 1：tf初学者需要明白的入门准备 机器学习入门笔记： https://github.com/aymericdamien/TensorFlow-Examples/blob/master/notebooks/0_Prerequisite/ml_int
这是使用 TensorFlow 实现流行的机器学习算法的教程汇集。本汇集的目标是让读者可以轻松通过案例深入 TensorFlow。 这些案例适合那些想要清晰简明的 TensorFlow 实现案例的初学者。本教程还包含了笔记和带有注解的代码。 项目地址：https://github.com/aymericdamien/TensorFlow-Examples 教程索引 0 - 先决条件 机器学习入门： 笔记：https://github.com/aymericdamien/TensorFlow-Examples
本文是TensorFlow实现流行机器学习算法的教程汇集，目标是让读者可以轻松通过清晰简明的案例深入了解 TensorFlow。这些案例适合那些想要实现一些 TensorFlow 案例的初学者。本教程包含还包含笔记和带有注解的代码。 第一步：给TF新手的教程指南 1：tf初学者需要明白的入门准备 机器学习入门笔记： https://github.com/aymericdamien/TensorFlow-Examples/blob/master/notebooks/0_Prerequisite/ml_
由 Gerardo Delgado Cabrera 发表于 2019年2月26日 | 直播指南串流
《TensorFlow从0到1》写到现在，TensorFlow的版本也从当时的1.1.0迭代到了8月初发布的1.3.0。可以预见在未来很长一段时间里，它仍会持续快速的迭代更新。 除了考虑与最新版Ten
做 数据仓库系统，ETL是关键的一环。说大了，ETL是数据整合解决方案，说小了，就是倒数据的工具。回忆一下工作这么些年来，处理数据迁移、转换的工作倒 还真的不少。但是那些工作基本上是一次性工作或者很小数据量，使用access、DTS或是自己编个小程序搞定。可是在数据仓库系统中，ETL上升到了一 定的理论高度，和原来小打小闹的工具使用不同了。究竟什么不同，从名字上就可以看到，人家已经将倒数据的过程分成3个步骤，E、T、L分别代表抽取、转换 和装载。
随机接入点（RAPs）在视频娱乐应用中非常重要。它们指的是编码视频流中的特定点，观众可以在这些点开始播放，而不必等待整个码流加载。这个技术在调谐或切换频道的广播以及自适应流中尤为重要，在自适应流中，视频流通常被划分为较小的片段，并根据观众的带宽和设备能力动态传输。
pandas虽然是个非常流行的数据分析利器，但很多朋友在使用pandas处理较大规模的数据集的时候经常会反映pandas运算“慢”，且内存开销“大”。
关于作者：Milter，一名机器学习爱好者、NLP从业者、终生学习者，欢迎志同道合的朋友多多交流
在过去的几年里，Python已成为数据科学和人工智能的通用语言，所有使用Python作为主要界面语言的着名深度学习框架（Keras，Pytorch，MXNet）。与竞争语言相比，Python在DS和AI的几乎每个方面都可以与之竞争或超越：最新的机器学习算法及其高效实现（Scikit-Learn，LightGBM，XGBoost），数据处理和分析（Pandas，cuDF），高效的数值计算库（Numpy） ，PyPy，Numba），GPU计算（CuPY）和Web API编程（Flask，Celery）。
摘要总结：本文主要讲解了内存管理的基本概念，以及如何在JavaScript中自动进行内存管理。同时，文章也提到了手动内存管理的方法，以及现代语言中自动内存管理的优势和劣势。
---- 新智元报道 编辑：袁榭 如願 好困 【新智元导读】2022年6月，Hugging Face公司的码农向全网开放DALL·E Mini使用权限，不必上等待名单被OpenAI挑选，只要通网，人人都能用DALL·E了。 现在谷歌、OpenAI等大厂们的以文生图模型，是趣味新闻报道者的衣食父母、梗图爱好者的久旱甘霖。 输行字就能生成各种或唯美或搞笑的图片，不用很累很麻烦，就能很吸引人关注。 所以DALL·E系列和Imagen们，具有衣食父母和久旱甘霖的必备属性：可获取程度有限，不是随时无限派发的
选自Github 机器之心编译 参与：李泽南、蒋思源 在实践中，机器学习算法经常会出现各种错误，而造成错误的原因也经常难以找到。近日，斯坦福大学的研究者提出了一种开发机器学习系统的新思路：以数学定理为基础构建机器学习随机计算图，以达到无 bug、自动化的目的，他们提出了随机计算图系统 Certigrad。在实验中，研究人员证明了该方法在未经大量优化的情况下达到了可以和 TensorFlow 相媲美的表现。目前，该项目已经开源。 项目链接：https://github.com/dselsam/certigr
随着深度学习的快速发展，人们创建了一整套神经网络结构来解决各种各样的任务和问题。尽管有无数的神经网络结构，这里有十一种对于任何深度学习工程师来说都应该理解的结构，可以分为四大类: 标准网络、循环网络、卷积网络和自动编码器。
Pandas 是数据科学和分析领域中使用最广泛的库之一，但在处理大型数据集时，性能可能成为一个挑战。本篇博客将介绍一些高级技巧，帮助你优化 Pandas 操作，提高代码执行效率。
在此次LiveVideoStackCon 2021 音视频技术大会 北京站，来自镕铭半导体的刘迅思详细列举了目前常用的AI辅助编解码的方法，论述如何在硬件和软件层面将AI结合编解码的实践，探索新的标准和新一代编码器结合AI应该如何设计。
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