使用Pandas dataframe执行数千甚至数百万次计算仍然是一项挑战。你不能简单的将数据丢进去，编写Python for循环，然后希望在合理的时间内处理数据。
本文是一篇对 Scikit-learn 开发者的专访，原载于 towardsdatascience，我们对其进行了编译整理，采访内容如下文。
Jmeter有两种运行：一种是采用的界面模式(GUI）启动，会占用不少系统资源；另一种是命令行模式（non-GUI）执行，这样节约资源，在性能测试，基本都是按这种方式运行。
命名一直是编程界的难点，这次 naming-cheatsheet 就能帮上你的忙。按照它的 SID（Short.、Intuitive、Descriptive）原则，你一定能取出极佳的变量 / 函数名。同样，能解决你可视化问题的还有 Apache 的 superset。如果你想了解 Google、微软、Netflix 之类的大厂在生产环境应用了哪些机器学习技术，applied-ml 就能娓娓道来各大科技公司的 ml 技术。
在本文中，我们将介绍ArUco标记以及如何使用OpenCV将其用于简单的增强现实任务，具体形式如下图的视频所示。
来源商业新知网，原标题：MIT高赞深度学习教程：一文看懂CNN、RNN等7种范例（TensorFlow教程）
前面有一篇随笔大致描述了如何在jmeter中生成时间戳，这次继续介绍下在用python做接口测试时，如何构造想要的时间戳参数
扩散模型的出现推动了文本生成视频技术的发展，但这类方法的计算成本通常不菲，并且往往难以制作连贯的物体运动视频。
②name_list.extend(new_name_list)：将new_name_list中的元素全部添加到name_list中；
月初公众号上给大家送了10本书，有5本是用抽奖助手抽的，大家可以在抽奖助手上查看。
GitHub 粉们可以通过 Watch 仓库的 Release（提前）关注发布内容。
本文介绍由美国斯坦福大学医学院干细胞生物学与再生医学研究所的Sean M. Wu通讯发表在 Nature Communications 的研究成果：在单细胞RNA测序分析中，由于细胞表现出复杂的多层身份或过渡状态，导致对数据集的精确注释成为主要挑战。因此，作者提出了一个高度精确的机器学习工具devCellPy，它能自动预测跨复杂注释层次结构的细胞类型。为了证明devCellPy的强大功能，作者从已发布细胞的数据集中构建了小鼠心脏发育图谱，并训练devCellPy生成心脏预测算法。该算法可以在多层注释和小鼠发育数据中达到高预测精度。最终研究表明，devCellPy是一个可跨复杂细胞层次结构、物种和实验系统进行自动细胞预测的工具。
👨🎓作者：Java学术趴 🏦仓库：Github、Gitee ✏️博客：CSDN、掘金、InfoQ、云+社区 🚫特别声明：原创不易，未经授权不得转载或抄袭，如需转载可联系小编授权。 🙏版权声明：文章里的部分文字或者图片来自于互联网以及百度百科，如有侵权请尽快联系小编。微信搜索公众号Java学术趴联系小编。 ☠️每日毒鸡汤：这个社会是存在不公平的，不要抱怨，因为没有用！人总是在反省中进步的！ 👋大家好！我是你们的老朋友Java学术趴。我今天又来喽！！今天继续给大家分享Python语言干货知识。今
PyCharm是一款功能强大的Python集成开发环境（IDE），在开发过程中，我们经常需要在代码文件的开头添加固定的文件说明信息，例如版权声明、作者信息、创建日期等。手动添加这些信息可能会很繁琐，但是PyCharm提供了一个方便的功能，可以自动生成固定文件说明信息。本文将详细介绍在PyCharm中生成固定文件说明信息的步骤。
https://github.com/google/battery-historian
分布式策略ID的主要应用在互联网网站、搜索引擎、社交媒体、在线购物、金融、大数据处理、日志场景中，这些应用需要支持大量的并发请求和用户访问，分布式ID策略可以通过请求分发到不同的服务器节点来做计算，以提高服务的响应速度和可用性。
翻译 | AI科技大本营 参与 | 林椿眄 作为一名高中生，我在过去的一年里自学了机器学习与人工智能的相关课程，在这里和大家分享下我自己的学习心得，希望能够对那些机器学习或人工智能初学者有所帮助，这也是我写这篇文章的目的所在。 在过去的几个月里，我试着每天花几个小时来了解这个领域，通过观看Youtube上面的课程视频来学习相关知识，并独立地开始练习一些相应的项目。不仅如此，我一直跟随着一些比我更有经验的同事学习，并得到他们的指导和帮助，这使我受益匪浅。现在，我觉得我可以和大家分享自己的一些经验，希望能
分布式策略ID的主要应用在互联网网站、搜索引擎、社交媒体、在线购物、金融、大数据处理、日志场景中，这些应用需要支持大量的并发请求和用户访问，分布式ID策略可以通过请求分发到不同的服务器节点来做计算，以提高服务的响应速度和可用性。 常见的分布式ID生成策略： ● UUID（Universally Unique Identifier） ● 雪花算法（Snowflake） ● Redis原子自增 ● 基于数据库的自增主键（有些数据库不支持自增主键） ● 取当前毫秒数 本文主要简单介绍下雪花ID算法（Snowflake）的Python语言的计算方法。
场景效果和文字的要求几乎分毫不差——「平静如玻璃的湖面，倒映出无云的天空，周围的山和水鸟的倒影呈现在湖中。」
谷歌及其合作伙伴今天发布了有史以来规模最大、最详细的大脑扫描集。该项目涵盖了果蝇大脑的近三分之一，并包括了具有2000万个突触和超过25000个神经元的详细映射。他们选择果蝇的原因是，与以前的科目相比，它们足够复杂，但仍然拥有较小的脑袋，使得这项工作可控。与蠕虫或其他低等动物不同，果蝇具有内置的导航系统，并具有高级行为功能，例如求爱舞蹈。它很像我们，只是规模小得多。
如果你使用 Python 语言进行科学计算，那么一定会接触到 NumPy。NumPy 是支持 Python 语言的数值计算扩充库，其拥有强大的多维数组处理与矩阵运算能力。除此之外，NumPy 还内建了大量的函数，方便你快速构建数学模型。
2、国产自研 Servlet 容器春季后迎来新版本。smart-servlet是目前 Gitee、Github 平台上首款，也是唯一的全栈核心技术自研的国产开源的 Servlet 容器项目。--smart-servlet
执行追踪器,跟踪器捕获各种各样的时间,如go协程的创建、阻塞、解锁，syscall 进入、退出、阻塞、GC相关时间,堆大小变化，处理器启动、停止等，将这些事件写入到io.writor中，大多数时间都会捕获到精确的纳秒精度时间戳
如果你使用 Python 语言进行科学计算，那么一定会接触到 Numpy。Numpy 是支持 Python 语言的数值计算扩充库，其拥有强大的高维度数组处理与矩阵运算能力。除此之外，Numpy 还内建了大量的函数，方便你快速构建数学模型。
谷歌在2015年开源TensorFlow时，包含了一套用于检查理解并运行你的TensorFlow模型的可视化工具TensorBoard。Tensorboard包含一个小型的、预先确定的可视化集合。它是
众所周知，Python是纯粹的自由软件， 源代码和解释器CPython遵循 GPL(GNU General Public License)协议。那么很自然会有人有这样的疑问：难道Python程序只能以源代码的方式来运行吗，能不能通过某种方式来保护自己的源代码呢？答案是肯定的。这方面的技术主要有两种：一种方法是把Python程序伪编译成扩展名为.pyc的字节码文件，一种是通过py2exe、pyinstaller或者cx_Freeze对Python程序进行打包。之前的文章：Python安装扩展库与打包成exe可
3D AI 生成最近发展得如火如荼，不少最新工作都能够从一句话 / 一张图生成高质量的三维模型。然而从去年下半年的 DreamFusion 和 Magic3D 到最新的 ProlificDreamer，绝大多数工作都通过对每个物体进行优化的方式来生成 3D 模型。这种方式使得现有的 3D AI 生成方法都非常耗时，譬如 ProlificDreamer 的作者就曾在知乎上表示方法目前的主要局限之一便是生成时间太慢了！
这个项目是一个帮助开发者掌握 JavaScript 概念的资源库。该项目基于 Stephen Curtis 撰写的一篇文章，包含了对 33 个重要 JavaScript 概念全面深入地讲解，并被 GitHub 评为 2018 年最佳开源项目之一。
作为 LeetCode Python 环境中默认导入的标准库模块之一，math模块提供了很多非常有用的数字和数学方面的函数。
---- 新智元报道 编辑：袁榭 拉燕 【新智元导读】2022年5月26日，牛津大学和Devanthro公司的研究团队在Nature子刊上发表论文，称首次在机器人骨架上生成弹性的人类肌腱细胞。 机器人不仅能完成人类的工作，现在还能生成能使用的人类器官了。 牛津大学与Devanthro开发的机器人骨架，其上生成的人造人类肌腱组织可以被拉伸、按压和扭曲，这为未来更成功的医学移植铺平了道路。 挑战20年来难题：生成可用的人造韧带 人工培养用于医学的人体细胞的组织制造技术，现在很大程度上处于起步阶段
来源：新智元本文约2400字，建议阅读9分钟牛津大学与Devanthro开发的机器人骨架，其上生成的人造人类肌腱组织可以被拉伸、按压和扭曲，这为未来更成功的医学移植铺平了道路。 ---- [ 导读 ]2022年5月26日，牛津大学和Devanthro公司的研究团队在Nature子刊上发表论文，称首次在机器人骨架上生成弹性的人类肌腱细胞。 机器人不仅能完成人类的工作，现在还能生成能使用的人类器官了。 牛津大学与Devanthro开发的机器人骨架，其上生成的人造人类肌腱组织可以被拉伸、按压和扭曲，这为未来
在当今数据驱动的世界里，数据的可视化变得越来越重要。特别是在网络分析领域，将复杂的关系网络转换为直观的图形表示，对于理解和传达信息至关重要。在众多的数据可视化工具中，Python的Pyvis库以其简单性和强大的功能脱颖而出。
建立在因果推理、预测分析和生成模型上的超模态AI，其精准运算法则可能会成为真正的游戏规则改变者，极速推进DevOps的自动化进程。
在过去的几年里，AI（Artificial Intelligence）已经掀起了一场革命，探索该领域的开发者、研究生甚至高中生的数量都呈爆炸式增长。这就引出了一个基本问题：什么时候是开始学习AI的合适时机？我们假定从小就教学生AI，尤其是在初中，是一个最佳的开始时机。在今年夏天教授了一门AI/ML入门课程后，我们意识到，初中生确实能够理解AI/ML，不过有一些注意事项。
一个热爱计算机的少年，16 岁就已经可以做出点东西来了，比如开发个粤语编程语言、拿个 Kaggle 冠军、写个游戏、开发个加密货币投资机器人、从头构建一个 C++ 机器学习库什么的。
这篇 PEP 是关于在 Python 3 中把 print 改为函数，发布时间是 2006 年。我学 Python 时用的是 3，相信大多数读者也是如此，但是这篇东西还没有完全过时。
在TensorFlow的许多功能和工具中，隐藏着一个名为TensorFlow对象探测API（TensorFlow Object Detection API）的组件。正如它的名字所表达的，这个库的目的是训练一个神经网络，它能够识别一个框架中的物体。这个库的用例和可能性几乎是无限的。它可以通过训练来检测一张图像上的猫、汽车、浣熊等等对象。本文将用它来实现皮卡丘的检测。 TensorFlow对象检测API：https://github.com/tensorflow/models/tree/master/resea
Rust的众多优势之一是，它可以与Python无缝集成，并提高关键代码段的速度。作者最近写了一个小型库，它具有高效的不规则数组数据类型，它将成为一个很好的例子，说明如何使用 PyO3 和 maturin 与 numpy 互操作来设置 Rust Python包。
之前，我已经介绍过Github发布的自动代码Copilot的使用方法，感兴趣的可以看这篇文章：
导读：生成对抗网络（GAN）是一类在无监督学习中使用的神经网络，其有助于解决按文本生成图像、提高图片分辨率、药物匹配、检索特定模式的图片等任务。Statsbot 小组邀请数据科学家 Anton Kar
大家好，我是云朵君！ 加载一个Jupyter插件后，无需写代码就能做数据分析，还帮你生成相应代码？
如果你觉得好的话，不妨分享到朋友圈。 摘要：生成对抗网络（GAN）是一类在无监督学习中使用的神经网络，其有助于解决按文本生成图像、提高图片分辨率、药物匹配、检索特定模式的图片等任务。Statsbot
如果不是规范命名空间的类文件或目录，要引入到composer中去管理 可以在项目的composer.json文件中的classmap字段填入路径。
TransferQueue是Java并发包java.util.concurrent中的一个接口，它扩展了BlockingQueue接口。与传统的BlockingQueue不同，TransferQueue提供了更精确的控制，允许生产者和消费者线程之间进行更直接的交互。它引入了两种新的操作方法：transfer(E e)和tryTransfer(E e, long timeout, TimeUnit unit)，这两种方法提供了在数据可用时的等待/传输语义。
选自StatsBot 作者：Anton Karazeev 机器之心编译 参与：乾树、黄小天 生成对抗网络（GAN）是一类在无监督学习中使用的神经网络，其有助于解决按文本生成图像、提高图片分辨率、药物匹
选自TowardsDataScience 作者：William Koehrsen 机器之心编译 参与：陈韵竹、黄小天 通过把马尔科夫链蒙特卡罗（MCMC）应用于一个具体问题，本文介绍了 Python 中 MCMC 的入门级应用。机器之心对本文进行了编译介绍。 GitHub 地址：https://github.com/WillKoehrsen/ai-projects/blob/master/bayesian/bayesian_inference.ipynb 过去几月中，我总是反复遇到同一个数据科学术语：马尔科
本文展示如何轻松地在Python中生成随机和唯一的数据，这里将使用一个名为faker的库。
AiTechYun 编辑：nanan 曼彻斯特大学的研究人员正在利用计算机模拟黑猩猩行走，来提高我们对动物行走方式的理解，同时也提高我们用来做实验的技术。 《英国皇家社会开放科学》杂志发表的研究表明，
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