在实际的工作中，我们同时做的项目通常不止一个，比如说，新项目是主要开发的项目，同时还需要对老项目进行一些小的功能迭代。
近年，由于网络的普及，动漫作品传播的速度不断加快，二次元文化的受众数量不断上升，影响范围也越来越广泛。
选自arXiv 机器之心编译 参与：路雪、刘晓坤 大部分研究论文缺乏相应的开源实现，在不同的库中复现研究论文的实现也是一大难题。因此，这篇论文的作者提出一种新型算法，可以自动解析论文，提取文中描述的深度学习模型设计，并生成 Keras 和 Caffe 可执行源代码，在模拟数据集上的实验表明该框架对流程图内容提取的准确率达到了 93%。 过去十年，深度学习在人工智能领域飞速发展，自 2016 年以来就发布了 35800 篇研究论文。与论文一样不断增长的还有研究者和从业者真实的努力和奋斗。在近期的一次 AI 会
大多数强化学习和序列决策算法都需要智能体与环境的大量交互生成训练数据，以获得最佳性能。这种方法效率很低，尤其是在很难做到这种交互的情况下，比如用真实的机器人来收集数据，或者和人类专家进行交互。要缓解这个问题，可以重用外部的知识源，比如 RL Unplugged Atari 数据集，其中包括玩 Atari 游戏的合成智能体的数据。
在PyTorch中，当我们使用torch.jit.trace函数对模型进行跟踪时，可能会遇到一个错误消息：Only tensors or tuples of tensors can be output from traced functions（只有张量或张量元组可以从跟踪函数中输出）。本文将详细讲解这个错误消息的含义以及如何解决它。
Python 解释器：（确保它是 venv 解释器）例如 ~/venv/sentry/bin/python
昨天，TensorFlow推出了一个新功能「AutoGraph」，可以将Python代码（包括控制流print()和其他Python原生特性）转换为TensorFlow的计算图（Graph）代码。
在Vivado下，有两种方式管理IP。一种是创建FPGA工程之后，在当前工程中选中IP Catalog，生成所需IP，这时相应的IP会被自动添加到当前工程中；另一种是利用Manage IP，创建独立的IP工程，缺省情况下，IP工程的名字为magaged_ip_project。在这个工程中生成所需要的IP，之后把IP添加到FPGA工程中。Xilinx推荐使用第二种方法，尤其是设计中调用的IP较多时或者采用团队设计时。Tcl作为脚本语言，在FPGA设计中被越来越广泛地使用。借助Tcl可以完成很多图形界面操作所不能完成的工作，从而，可提高设计效率和设计自动化程度。Vivado对Tcl具有很好的支持，专门设置了Tcl Shell（纯脚本模式）和Tcl Console（图形界面模式）用于Tcl脚本的输入和执行。本文介绍了如何利用Tcl脚本在Manage IP方式下实现对IP的高效管理。
机器之心报道 编辑：蛋酱、魔王 1750 亿参数的 GPT-3，也许要拿走游戏从业者的饭碗了？ 现在，你身处一款密室逃脱类游戏，主题是银行抢劫。 你的名字叫做「刚子」，你的同伙叫做「大力」。游戏的目标是用手提包装上保险箱和柜台的钱，尽快离开密室，而保险箱的密码只有银行柜员茹茹知道。如果警铃被触发，你们将只剩下 1 分钟的时间。 银行里有三个角色：茹茹、经理、顾客。游戏开发团队没有提前准备任何关于人物或剧情的脚本，仅仅设定了场景、人物和物理规则。比如银行柜员茹茹，是第一天来上班，其实很不老练；比如顾客其实是
大家最诟病深度学习的一点就是理论基础不够系统，模型就像一个黑盒子，这就更加凸显了深度学习模型可视化的重要性了。
使系统快速运行的最重要因素是其基本设计。您还必须知道系统正在执行哪种处理以及其瓶颈是什么。在大多数情况下，系统瓶颈来自以下来源：
Python是一种高级，面向对象，动态，多用途，独立于平台的编程语言，即多范式语言。它用于数据分析、机器人和人工智能、机器学习等领域。Python 支持多种编程范式，包括面向对象编程、结构化编程和某些函数式编程功能。Python还支持合约编程和逻辑编程，但只能在扩展的帮助下。
智力的一个标志是能够自主学习新的灵活的认知行为也就是说，适当的行动不仅取决于即时刺激(如简单的反射性刺激‑反应关联)，还取决于必须充分了解的上下文信息。为任务的每个新实例获取、存储和处理。人工智能体可以通过外部的、人工设计的元学习 (“学习到学习”)算法来学习此类认知任务。相比之下，动物能够通过自身进化的内部机制的运行，仅从刺激和奖励中自动接受这样的认知任务。我们可以利用这个过程来生成具有这种能力的人工代理吗？在这里，我们通过大量改编自计算神经科学框架的简单认知任务，进化神经网络，赋予其可塑性连接和神经调节。实际的权值修改过程完全由网络自身控制，而不是由外部算法引导。由此产生的进化网络可以自动修改自己的连接性，以通过其进化的神经组织和可塑性系统的自发操作，仅从刺激和奖励中获得在进化过程中从未见过的新颖的简单认知任务。我们的结果强调了仔细考虑智能行为出现所涉及的多个学习循环的重要性。
最近一部电视剧《隐秘的角落》在网上引起了众多讨论，要说这是2020年全网热度最高的电视剧也不为过。而剧中反派Boss张东升也是网友讨论的话题之一，特别是他的秃头特点，已经成为一个梗了。
之前这种想法可能只能停留在你的脑海中，而现在，一个「AI编剧大师」的出现，或许能让你梦想成真。
这里有实战项目、入门教程、黑科技、开源书籍、大厂开源项目等，涵盖多种编程语言 Python、Java、Go、C/C++、Swift...让你在短时间内感受到开源的魅力，对编程产生兴趣！
国外一位网友Vlad Alex十分喜欢电影（Sunspring）《阳光泉水》，着迷于其荒诞的对白，一番搜索发现，剧本的创作者是Benjamin（本杰明）。
有一天在聚餐中，我有一个朋友和我说他的服务器上有有个异常的进程他一直在占满CPU在运行，我在一顿谦虚之后答应了他，有空登录上他的服务器看一下具体情况。
Seaborn是一个用Python制作统计图形的库。它建立在matplotlib之上，并与pandas数据结构紧密集成。
本文作者Favio Vázquez从2018年开始发布《数据科学和人工智能每周文摘：Python & R》系列文章，为数据科学家介绍最好的库、repos、packages以及工具。
在这篇文章中，我们将比较蒙特卡洛分析（Monte Carlo analysis）和自举法（Bootstrapping）中的一些概念，这些概念与模拟收益序列以及生成与投资组合潜在风险和回报相关的置信区间有关。
CI能够保证新提交的代码与已有的代码进行集成，从而保证所有人保持同步。CI服务器会检测到
前几天发布的一篇文章中我们曾提到国外的AI捏脸应用FaceApp引发大量关注。它能让人一键变成老人，一键返老还童，一键由男变女，一键破涕为笑，一键失去头发……
翻开创作库，「重生之我是算法菜鸡」、「重生之高中生获得诺奖」、「NLP实验室风云」……
新智元编译 来源：blog.otoro.net 作者：David Ha 编译：肖琴 【新智元导读】“世界模型”（World Models）是谷歌大脑研究科学家 David Ha 和 Swiss A
“在未来十年中，AIGC将颠覆现有内容生产模式。它可以实现以十分之一的成本和数百倍的生产速度来创造独特价值和独立视角的内容。”现在，AIGC已经能够熟练地为创作者和营销活动创建图形和视频内容了。那么到底什么是AIGC呢？
之前从qiime2的更新介绍中了解到了这个模块，这里再详细了解一下！哪天用起来呀！
机器之心专栏 机器之心编辑部 如今大型语言模型（如 ChatGPT）风靡全球，其最重要的应用之一就是辅助用户完成各种日常写作，如撰写电子邮件，创作博客文章，都能得到它的有力支持。但是目前包括 ChatGPT 在内的各种大语言模型在长内容创作领域，如小说，剧本，长篇文案等领域却显得力不从心。 近期，来自苏黎世联邦理工和波形智能的团队发布了 RecurrentGPT，一种让大语言模型 (如 ChatGPT 等) 能够模拟 RNN/LSTM，通过 Recurrent Prompting 来实现交互式超长文本生成，
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。
本文是出自Springboard上面一篇文章的摘录，介绍了如果想成为一名数据科学家，需要掌握哪些技能，熟练使用哪些工具，以及如何对数据进行处理等。 数据科学技能 大多数数据科学家每天都使用组合技能，其
在过去的几十年中，智能会话系统已经发生了显著的变化，从关键字识别交互式语音应答（IVR）系统到跨平台智能个人助理，都在慢慢成为日常生活中不可或缺的一部分。在这样的背景环境下，我们需要一个直观、灵活和全面的研发平台，用来帮助我们进行新算法评估、快速原型创建以及可靠地部署会话 AI 智能体。
01 Python 必备之 PyPy PyPy 主要用于何处？ 如果你需要更快的 Python 应用程序，最简单的实现的方法就是通过 PyPy ，Python 运行时与实时（JIT）编译器。与使用普通的 Python 对等程序相比，使用 PyPy 的 Python 应用程序的运行速度平均提升7.5倍。不幸的是，PyPy 与许多 Python 的明星框架并不是很好地兼容。PyPy 5.9 在解决这个问题上取得了重大进展。 PyPy 5.9 的功能 数据科学框架 NumPy 和 Pandas 现在运行在 PyP
在2023这个观众彻底回归电影院的第一年，可谓是电影行业巅峰一年，消费复苏的风也吹进了影视行业。根据灯塔专业版提供的数据，2023年暑期档（6月1日-8月31日）总票房已经突破130亿元。其中,《消失的她》票房已经超过35亿，《八角笼中》20.7亿；《长安三万里》15亿。
AI科技评论按：微软研究院对MRC领域迁移进行了首次尝试。他们最新提出的 SynNet 模型能在一个新的领域获得更准确的结果，而不需要额外的训练数据，并且网络性能接近全监督MRC系统。AI科技评论将其编译如下： 对人类来说，阅读理解是每天都在进行的基本任务。早在小学的时候，我们就能在阅读文章后，回答与文章的中心思想和细节相关的问题。 但对AI来说，完美的进行阅读理解仍然是一个难以实现的目标，但如果我们要评估和实现通用人工智能，就必须让AI达成这个目标。 实际上，许多现实生活中的场景，包括客户服务、建议、问答
雨水痕迹会严重降低图像能见度，导致许多当前的计算机视觉算法无法工作。因此去除图像中的雨水是有必要的。
AI 研习社前段时间曾对 Uber 数日连发的 5 篇关于神经演化的文章进行了深度的解读。这些文章介绍了他们在遗传算法（genetic algorithm）、突变方法（mutation）和演化策略（evolution strategies）等神经演化思路方面的研究成果，并通过使用神经演化的方法在深度强化学习的训练中胜过 SGD 和策略梯度。这项工作宣告了神经演化方法进入了一个新的时代。
算力的提升可能会为旧的算法注入活力。近两年来，神经演化（Neuroevolution）的方法逐渐再次受到关注，包括 OpenAI、DeepMind、Google Brain、Sentient、Uber
早在一月份，Marya和我就对ROS社区做了一个调查。我们的目标是收集一些数据，帮助我们建立起ROS社区的模型，以及它在文档方面的需求。更具体地说，我们希望得到一些数据来指导我们的文档开发。我们做了一个简短的调查，并将其搁置了大约六周。总的来说，我们的调查还算成功。我们总共收到了116份回复。上周，我把调查的数据拉了下来（它还在上面），并把它放到一个ipython笔记本里，让大家玩玩结果。下面你会发现原始数据以及清理后的数据集。如原帖中所说，出于隐私考虑，我已经删除了免费表格的文本部分和电子邮件地址。
2023年1月6日，由稀土掘金技术社区与 Intel 联合发起的第一届「掘金未来大会」在北京成功举行。
AI 科技评论按：算力的提升可能会为旧的算法注入活力。近两年来，神经演化（Neuroevolution）的方法逐渐再次受到关注，包括 OpenAI、DeepMind、Google Brain、Sent
如果曾经在Python中使用过线图，条形图等图形，那么一定已经遇到了名为matplotlib的库。
Javen今天带来的是google-protobuf在前后端的应用，为了降低大家的阅读负担，公众号只节选了其中基础部分以及在Cocos Creator的使用。大家可以通过阅读原文更多地了解到google-protobuf在Java、QQ玩一玩等平台上的使用。
本文由 PPV课 - korobas 翻译，未经许可，禁止转载！ 原文翻译链接：http://pbpython.com/visualization-tools-1.html 一、介绍 在Python中，有很多数据可视化途径。因为这种多样性，造成很难选择。本文包括一些比较常见的可视化工具的样例，并将指导如何利用它们来创建简单的条形图。我将采用下面的工具来创建绘图数据示例： Pandas Seaborn ggplot Bokeh pygal Plotly 在实例中，我们利用pandas来操作数据，驱动
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。
如果你选用python做自动化测试，那么python测试框架的相关知识你必须要了解下。
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无论你是正在使用 Python 进行快速开发，还是在为 Python 桌面应用制作原生 UI ，或者是在优化现有的 Python 代码，以下这些 Python 项目都是应该使用的。
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