随着各种大语言模型（LLM）的涌现和 AI 技术变得越来越普遍，大家对于向量数据库的需求也变得越来越多。作为大模型的记忆体，向量数据库不仅可以帮助解决 LLM 面临的最大问题——缺乏特定领域知识和最新数据，还可以赋能相似性搜索应用，如产品推荐、以图搜图、文本语义搜索等。
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Google Colab是一个免费的基于Jupyter Notebook的云端环境，可以让您轻松编写、运行和共享Python代码，无需任何设置或安装。
神经网络的训练中往往需要进行很多环节的加速，这就是为什么我们逐渐使用 GPU 替代 CPU、使用各种各样的算法来加速机器学习过程。但是，在很多情况下，GPU 并不能完成 CPU 进行的很多操作。比如训练词嵌入时，计算是在 CPU 上进行的，然后需要将训练好的词嵌入转移到 GPU 上进行训练。
这就一下子引来了大批网友的围观，不仅推特热度800+，在线试玩的抱抱脸（Hugging Face）还排起了队，一张照片最多要等四五分钟。
这篇教程会介绍如何用TensorFlow里的tf.keras函数，对Fashion-MNIST数据集进行图像分类。
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。
Deepfakes 是人工智能生成的任何人或名人的合成视频，它冒充真实的人，并让他们采取行动或说出他们从未做过的任何事情。
0.说在前面1.google driver2.colab使用3.访问文件4.作者的话
发现和开始使用机器学习可能并不容易。也许你有一个项目的模糊想法，正在寻找入手点。或者也许你正在寻找灵感，并想要了解可能的情况。
本次我们讲一下如何利用Google的colab使用GEE。colab是Google推出的云端的jupyter notebook，使用Google的算力，甚至可以白嫖Google的GPU,简直美滋滋。
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！！
作为ChatGPT之前的版本，GPT-2是由OpenAI于2019年发布的人工智能技术，它可以自动生成文本，理解语言并生成连贯的文本回应。它可以用于各种文本生成任务，如文章创作、对话生成和翻译等。它是一个在github的开源项目。
发现并开始新的机器学习项目有点艰难。也许你有一个关于项目的模糊想法，正在寻找从何处入手。或者你正在寻找灵感，看看有哪些可能。
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。”
现在PyTorch官方已经在Github上给出示例代码，教你如何免费使用谷歌云TPU训练模型，然后在Colab中进行推理。
---- 新智元报道 编辑：润 好困 【新智元导读】谷歌Colab即将上线大模型辅助编程，代码生成，代码补全，聊天机器人全都有。 谷歌版的Github Copilot来了！ 5月17日，谷歌宣布，Google Colaboratory（Colab）即将加入全新的AI编码功能—— 代码生成，代码补全，代码聊天机器人，你能想到的全都有。 再加上Colab的之前提供的全云端运行的Jupyter笔记本环境，开发者可以方便使用Keras，TensorFlow，PyTorch，OpenCV等框架在谷歌提供的
最近业余时间做些创新探索，在微信小程序上实现找到纸或笔记本，定位，然后取到纸上的简笔画，之后进行简笔画识别，找到对应位置（之后可以在此位置上加载对应3d模型，实现ar效果, 对应ar官方案例：https://github.com/bbSpider/miniprogramThree）
Python API 包称为ee. 必须为每个新的 Python 会话和脚本导入和初始化它：
现在，你可以开发深度学习与应用谷歌Colaboratory -on的免费特斯拉K80 GPU -使用Keras，Tensorflow和PyTorch。
普鲁塔克的贵族希腊人和罗马人的生活，也被称为平行生活或只是普鲁塔克的生活，是一系列着名的古希腊人和罗马人的传记，从忒修斯和Lycurgus到马库斯安东尼斯。
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。
教程地址：http://www.showmeai.tech/tutorials/33
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。
ES6中导入模块，使用 import 模块名称 from '模块标识符' import '表示路径'
我们大家熟知的一些本地的码代码的工具，pycharm, vs code,eclipse,sublimtext,vim等等，今天我们来介绍一下新的在线的交互式的码代码的工具。
JSON 可以缩写为 JavaScript Object Notation。它是一个基于文本的文件，用于在编程语言中传输和存储数据。它由使用内置包即 JSON 的 python 编程语言支持，其文本以带引号的字符串格式给出，其中在大括号 {} 中包含与字典相同的键和值。
作为一个技术人，用微信这么多年，也加了不少的好友和技术群。大半个月前，大概是5月初的时候，萌生了统计下我的微信到底能连接多少人的想法。 前后磕磕绊绊，经过了来美帝出差前期差点饿死、项目紧急期等艰难阶段以及各种自学、温习和设计，还是给搞了出来。 这篇文章就讲讲，这个工具是怎么形成并搞到几乎人人都可以轻松统计的。 前奏：试一试 所谓「连接」： 简单的说，就是通过微信，你目前能和多少人建立交流； 装逼的说，就是你现在微信影响力的不充分体现； 从技术角度来说，就是统计微信所有群聊和好友人数去重后的和。 先上图。统计
官方手册：https://docs.python.org/3/tutorial/modules.html
对于计算机视觉爱好者来说，YOLO（一次只看一次）是一种非常流行的实时对象检测概念，因为它的速度非常快并且性能出色。
在第一篇关于AI绘图的文章中，我主要介绍了stable diffusion的各种使用方法
众所周知，当今业界性能最强（SOTA）的深度学习模型都会占用巨大的显存空间，很多过去性能算得上强劲的 GPU，现在可能稍显内存不足。在 lambda 最新的一篇显卡横向测评文章中，开发者们探讨了哪些 GPU 可以再不出现内存错误的情况下训练模型。当然，还有这些 GPU 的 AI 性能。
之前我们讲过NPL(自然语言处理)，使用的是NLTK这样一个包，现在呢，我们又有了新的法宝----GluonNPL。在做自然语言处理上能帮我们提升不少效率。
在 Python 中,每个模块(module)都有内置的 __name__ 变量,它的值取决于模块的使用方式。当模块被直接执行时,__name__ 的值是 __main__。当模块被导入时,__name__ 的值是模块的名字。
导读：本文介绍了图像识别的深度学习模型的建立过程，通过陈述实际比赛的问题、介绍模型框架和展示解决方案代码，为初学者提供了解决图像识别问题的基础框架。
【导读】本文介绍了图像识别的深度学习模型的建立过程，通过陈述实际比赛的问题、介绍模型框架和展示解决方案代码，为初学者提供了解决图像识别问题的基础框架。
机器之心专栏 作者：Jinkey 1 简介 Colab 是谷歌内部类 Jupyter Notebook 的交互式 Python 环境，免安装快速切换 Python 2 和 Python 3 的环境，支持 Google 全家桶 (TensorFlow、BigQuery、GoogleDrive 等)，支持 pip 安装任意自定义库。 网址：https://colab.research.google.com 2 库的安装和使用 Colab 自带了 Tensorflow、Matplotlib、Numpy、Panda
计算机视觉因其广泛的应用而成为人工智能领域中最具发展趋势的子领域之一。在某些领域，甚至它们在快速准确地识别图像方面超越了人类的智能。
有些教程会推荐安装nightly，它适用于在一个全新的环境下进行TensorFlow的安装，默认会把需要依赖的库也一起装上。我使用的是anaconda，本文我们安装的是纯净版的tensorflow，非常简单，只需打开Prompt：
在 TypeScript 中，可以使用 import 和 export 关键字在不同文件之间进行模块化引用和导出。
这篇文章展示了使用TensorFlow 2.0的BERT [1]嵌入的简单用法。由于TensorFlow 2.0最近已发布，该模块旨在使用基于高级Keras API的简单易用的模型。在一本很长的NoteBook中描述了BERT的先前用法，该NoteBook实现了电影评论预测。在这篇文章中，将看到一个使用Keras和最新的TensorFlow和TensorFlow Hub模块的简单BERT嵌入生成器。所有代码都可以在Google Colab上找到。
Colab 是谷歌内部类 Jupyter Notebook 的交互式 Python 环境，免安装快速切换 Python 2和 Python 3 的环境，支持Google全家桶(TensorFlow、BigQuery、GoogleDrive等)，支持 pip 安装任意自定义库。网址：https://colab.research.google.com
本文介绍了图像识别的深度学习模型的建立过程，通过陈述实际比赛的问题、介绍模型框架和展示解决方案代码，为初学者提供了解决图像识别问题的基础框架。
我们在网上只发现比较少的信息与资源，最开始介绍 Colab 免费 TPU 的内容还是谷歌开发者 Sam Wittevee 最近的演讲 PPT。因此本文的测试和探索都是基于官方文档和实例所实现的，还有很多 TPU 特性没有考虑到，感兴趣的读者可查阅文末的参考资料，了解更多 Colab 免费 TPU 的特性。
它广泛用于数据科学、工程和科学研究，被认为是 Python 最受欢迎的数据可视化库之一。Matplotlib是开源的，并且正在积极开发，拥有庞大的用户和贡献者社区，他们提供支持和维护库。
朴素贝叶斯是一系列简单的概率分类器，它基于应用贝叶斯定理，在特征之间具有强或朴素的独立假设。它们是最简单的贝叶斯模型之一，但通过核密度估计，它们可以达到更高的精度水平。
CentOS 7.0 Docker 1.18 导入导出命令介绍 涉及的命令有export、import、save、load
示例 docker save -o nginx.tar nginx:latest 或 docker save > nginx.tar nginx:latest 其中-o和>表示输出到文件，nginx.tar为目标文件，nginx:latest是源镜像名（name:tag）,后面也可以是容器id
深度学习有很多框架和库。这篇文章对两个流行库 Keras 和 Pytorch 进行了对比，因为二者都很容易上手，初学者能够轻松掌握。
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