备注:例子中结合的是react进行使用,当然redux不仅仅能结合react,还能结合市面上其他大多数的框架,这也是它比较流弊的地方
PyTorch 是一种非常灵活的深度学习框架,它允许通过动态神经网络(例如利用动态控流——如 if 语句或 while 循环的网络)进行自动微分。它还支持 GPU 加速、分布式训练以及各类优化任务,同时还拥有许多更简洁的特性。
所谓贝叶斯神经网络,简单来说便是将一般神经网络中的权重和偏置由确定的数值变为一个分布。
昨日,微软与OpenAI共同推出了一款AI编程工具GitHub Copilot,这款工具基于GitHub及其他网站的源代码,可根据上文提示为程序员自动编写下文代码!
在 Rust Internals 论坛上,有一个关于逐步废弃并最终移除 Rust 中 static mut 语法的提案(Pre—RFC),提议在 2024 年 Rust 版本中开始废弃 static mut 的使用,并在 2027 年版本中完全移除这个语法。(这个提案不涉及 &'static mut)。
从reddit/hackernews/lobsters/meetingcpp摘抄一些c++动态
神经网络模型训练最大的弊端在于需要大量的训练数据,而非监督学习和自监督学习则能很好地解决标注的问题。
今天在reddit上看到一个有趣的讨论,一个4岁的小女孩给Linux提交了一个补丁,并且这个补丁合并到了代码中。
还记得那个在Reddit上灌水一周才被发现的机器人/u/thegentlemetre吗?
一开始,这位本科生同学自告奋勇地参加了一个“机器学习小组”,而后被分配去协助一位博士生的工作。
从reddit/hackernews/lobsters/meetingcpp摘抄一些c++动态。
在机器学习领域,二元分类器问题可以说是一个非常基础的领域,基于二元分类器的模型,已经成为目前多个常见分类模型应用构建的基础。但就是这样一个基础问题,最近却难住了一位Reddit网友。他自称对“主要算法和问题都有所了解,并在一些机器学习领域有所擅长”的情况下,被一个二元分类器问题难倒了。
自动化有助于解放人们的工作。不过说实话,即使对简单的任务自动化也需要时间和大量的依赖关系管理,而这可能非常复杂。
眼动技术可以用于研究广告注意机制[3],其研究结果表明我们以特定的模式来浏览网页、手机屏幕[4],进而产生点击等进一步转化行为。其中的"F"模式常被人提及和关注,但在这种模式下如果某些关键内容刚好被用户跳过,则对于用户和内容提供者而言都是负向收益[5]。
原文链接: http://stackabuse.com/python-async-await-tutorial/ 过去几年,异步编程方式被越来越多的程序员使用, 当然这是有原因的。 尽管异步编程比顺序编程更难, 但是它也更高效。 在顺序编程中, 发起一个HTTP请求需要阻塞以等待他的返回结果, 使用异步编程你可以发起这个HTTP请求, 然后在等待结果返回的同时做一些其他的事情,等待结果的协程会被放在一个队列里面。 为了保证逻辑的正确性, 这可能会需要考虑的更多, 但是这也使我们用更少的资源处理更多的事情
萧箫 发自 凹非寺 量子位 | 公众号 QbitAI ChatGPT对战国际象棋AI,不到15秒就让人大受震撼。 开局ChatGPT执黑,国际象棋AI执白,双方有来有往,ChatGPT甚至主动出击,逼退对方的象(主教): 看起来会是一场激烈较量,直到ChatGPT突然嘎嘣一下,吃掉了自己的象! △奇怪的王车易位操作 事情到这里开始不对劲起来。 无论是棋盘上凭空出现的第9个黑兵(国际象棋黑白各只有8个兵): 还是突然把斜线上的象吃掉的马: △马本来只能走“日”字 简直不把规则放在眼里有木有! 这般
不是我要问,是一个叫做@Train_Smart的网友,在Reddit论坛开帖发问了:
现在,有人写了一个PyTorch wrapper,用一行代码就能“无痛”消除这个bug。
此前的Rustc编译器基于LLVM后端开发。由红帽、Mozilla和英特尔等公司组成的“字节码联盟”发布了编译器后端软件Cranelift,它致力于功能和安全性,并完全使用Rust语言构成。评论认为,相比于目前的LLVM后端,Cranelift小幅提高了调试模式的编译速度。Cranelift的另一特色是,可以重复利用输出的字节码值,以提高生成效率。这意味着,Rust编译器从前到后,从最底层的生成、优化后端,到语词法、软约束前端,已经有能力全由Rust语言自举。
作者:Cliff Harris 译者:弯月 来源:CSDN 偶然的一次,我需要使用网盘服务,就是把文件上传到某个地方(具体是哪家服务就不说了,反正都一样)。这只一个非常简单的操作,首先将硬盘上某个文件夹里的文件复制到远程服务器,然后再执行一些数据库操作,给文件起个名字,然后提供给下载,仅此而已。 提供网盘服务的是一家大公司,规模很大,估计每天有不少黑客访问,所以他们需要一些安全措施,上传和下载的时候还得验证文件是否被篡改等等,这都没问题。 但是,最基本的功能只不过是列出文件、读取文件、上传文件,然后关闭连
整理 | 孙胜 出品 | CSDN(ID:CSDNnews) 自从2017年谷歌旗下的AlphaGo以3比0战胜柯洁后,“人工智能即将取代人类工作”一度成为人们热议的话题。然而最近一位国外小哥用他亲身经历告诉我们,虽然程序终将代替人类执行重复劳动,但反之我们也可以利用程序来“摸鱼”。 (注:本文为了引起大家共鸣,将以第一人称叙述内容。) 自动系统助我升职加薪 2015年,我得到了一份做数据输入的夜班工作。我每天的工作内容就是将收到的电子邮件里面订单详细信息输进系统。有意思的是,在我完成岗前培训后,我
仅在 2019 年上半年,ArXiv 论文中 PyTorch 的引用量增长了 194%;PyTorch 平台的贡献者数量比去年增长了 50% 以上,达到近 1200 人。
来源:编程派 翻译:caspar 译文:https://segmentfault.com/a/1190000000414339 原文:https://medium.com/building-things-on-the-internet/40e9b2b36148 本文长度为5200字,建议阅读8分钟 本文教你通过一行Python实现并行化。 Python在程序并行化方面多少有些声名狼藉。撇开技术上的问题,例如线程的实现和GIL,我觉得错误的教学指导才是主要问题。常见的经典Python多线程、多进程教程多显
来源:机器之心 本文约2200字,建议阅读9分钟调参的苦与泪,还有哪些“迷信的做法”? 每个机器学习领域的研究者都会面临调参过程的考验,当往往说来容易做来难。调参的背后往往是通宵达旦的论文研究与 GitHub 查阅,并需要做大量的实验,不仅耗时也耗费大量算力,更深深地伤害了广大工程师的头发。 有人不禁要问:调参是门玄学吗?为什么模型明明调教得很好了,可是效果离我的想象总有些偏差。 近日,reddit 上一则帖子引发了网友热议,「机器学习调参领域有哪些迷信的看法或做法呢?」 原贴地址:https://w
作者 | Cliff Harris 译者 | 弯月 出品 | CSDN(ID:CSDNnews) 偶然的一次,我需要使用网盘服务,就是把文件上传到某个地方(具体是哪家服务就不说了,反正都一样)。这只一个非常简单的操作,首先将硬盘上某个文件夹里的文件复制到远程服务器,然后再执行一些数据库操作,给文件起个名字,然后提供给下载,仅此而已。 提供网盘服务的是一家大公司,规模很大,估计每天有不少黑客访问,所以他们需要一些安全措施,上传和下载的时候还得验证文件是否被篡改等等,这都没问题。 但是,最基本的功能只不过是列
我最近在接受采访时被问如何成为优秀程序员。这是一个有趣的问题,我认为如果我们应该遵循一些准则 - 我相信 - 无论我们的天赋如何,我们都可以成为伟大的程序员。事实上,这些准则不但适用于程序员,而且适用于所有专业人士。
本文主要针对具有一定 JavaScript 经验的程序员。如果你对 Web 抓取有深刻的了解,但对 JavaScript 并不熟悉,那么本文仍然能够对你有所帮助。
---- 新智元报道 编辑:LRS 【新智元导读】最近微软全华班发布了一个新模型NaturalSpeech,在语音合成领域首次达到人类水平,人耳难分真假。 现在很多视频都不采用人类配音,而是让「佟掌柜」、「东北大哥」等角色友情客串,在读起文本来还真有点意思。 相比之前机械化的电子音来说,文本转语音(text to speech, TTS)技术近年来取得了很大进展,但目前来说,合成的语音听起来仍然是机械发声,和人类的语音还有一定差距。 问题来了:怎么才能判断一个TTS系统达到了人类水平? 最近微软
博雯 发自 凹非寺 量子位 | 公众号 QbitAI 输入简单的关键字,就能给3A大作找Bug? 好,先来看看GTA5,输入A car flying in the air(空中汽车): 随手点开一个视频……这牛逼的物理引擎,不愧是你! 就用这种简单的方法,我们找到了荒野大镖客的空中飞马: (打一枪还能变成真·马达) 还有老滚5的“桶中人”: 目前,Bug的搜索范围包括赛博朋克2077、巫师3、孤岛惊魂5等多个3大作在内的1873个游戏,共计26954个视频。 而且还不需要任何的视频标题和其他属性,
以下内容来自reddit 社区(Distributed computing in Rust, https://www.reddit.com/r/rust/comments/155hxlf/distributed_computing_in_rust/),由小编重新整理后发布,读起来也许会更流畅些,因为在整理过程中,会揉一些小遍的思考进去,感兴趣的小伙伴,可以在读完本文后,去读读原文,链接在上方。因为是边看reddit,边译边写边思考,可能行文会有些乱。见谅!
Pine 发自 凹非寺 量子位 | 公众号 QbitAI GPT-4再度进化! 加上一个简单方法,就能让GPT-4这类大语言模型学会自我反思,性能直接提升30%。 在此之前,大语言模型回答出错,经常是二话不说,直接先道歉,然后emmmmmm,继续乱猜。 现在,它不会这样了,有了新方法的加成,GPT-4不仅会反思自己哪里错了,还会给出改进策略。 比如说它会自动分析为什么“陷入循环”: 或者说反思一下自己有缺陷的搜索策略: 这是美国东北大学联合MIT发表的最新论文中的方法:Reflexion。 不仅适用于
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金磊 博雯 发自 凹非寺 量子位 | 公众号 QbitAI 每天工作10分钟,还能拿57万年薪? 最近,这么一个看似“天上掉馅饼”的故事迅速在外网走红,在Reddit点赞超过8万,评论5000多条。 当然,四处撒币的天使老板是不存在的,故事中的“馅饼”是这位主人公自己捏的—— 用一个GitHub上只能卖30块左右的脚本,把自己一天的全工作流程给自动化了! 鉴于公司老板对于技术“一窍不通”,再加上疫情远程在家工作,这位大哥现在每天只需花10分钟检查一下脚本生成的日志无误,就可以光明正大地摸鱼打游戏了! 一
在上演了一出散户猎杀华尔街巨鳄的「大卖空」之后,被戏称为「美国贴吧」的Reddit传闻即将上市。
e、π等基本常数普遍存在于物理、生物、化学、几何学、抽象数学等各个学科,在这些学科中发挥辅助性作用。然而,几个世纪以来,有关基本常数的新数学公式很少,通常是通过数学直觉或独创性偶然发现的。
现在,Reddit上的一位开发者根据他曾经犯过的错和经常忘记的点,总结了七点使用PyTorch的小技巧,供大家参考。
---- 新智元报道 来源:reddit 编辑:LRS 【新智元导读】Reddit扫盲贴火了!提问者对手写体生成技术惊呆了,寻求网友帮助探究背后原理,引来无数热心网友分析论文!其中有一位眼尖的网友发现可以上传手写体数据,但生成的数据并不好,于是怀疑作者是来骗数据的! Reddit上一个问题火了! 一个小哥访问了一个手写体生成的网站之后,感觉太不可思议了,想问一下是机器学习技术是怎么帮助生成手写体的? 为了避免广告嫌疑,提问者声明:我不是制作这个的人,但它的工作原理是如此的令人着迷---- 我的笔
Reddit是一个社交新闻网站,用户可以发布各种主题的内容,包括图片。本文将介绍如何使用Go语言和Colly库编写一个简单的爬虫程序,从Reddit网站上下载指定主题的图片,并保存到本地文件夹中。为了避免被目标网站反爬,我们还将使用亿牛云爬虫代理服务,通过动态切换代理IP来提高爬取效率和稳定性。
大家好,我想分享我在过去几个月的工作: 一个新的初学者友好的锈课程:Comprehensive Rust。
今天Reddit头号热帖看起来像是一条广告:这是一个ML团队自家开发的模型管理平台,名字很别致,叫“TRAINS”,很直观有没有?
Reddit 于 2005 年推出,但直到 2016 年才开发出自己的应用程序。这意味着在第一个十年中,第三方应用程序成为访问该平台的一种流行方式。由于良好的用户体验,许多第三方应用程序至今仍然比官方应用程序更受青睐。
Node.js Best Practices 是一个关于 Node.js 最佳实践的开源项目。该项目汇总了许多顶级内容,包括 80 多个最佳实践、样式指南和架构技巧。以下是该项目的核心优势和主要功能:
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