Python 数据科学教程：分析 Stack Overflow 2019 年 开发者调查表 https://www.youtube.com/watch?v=_P7X8tMplsw 在此 Python
T3SF是一款功能全面的桌面端技术练习模拟框架，该工具针对基于主场景事件列表的各种事件提供了模块化的架构，并包含了针对每一个练习定义的规则集，以及允许为对应平台参数定义参数的配置文件。
2023 年，信息窃密木马纷纷涌现，既有 RedLine、Raccoon 和 Vidar 等这个市场中的重要玩家，也有 SaphireStealer 等刚入局的新玩家。近日，研究人员发现了新的信息窃密木马：ExelaStealer。ExelaStealer 最早在 2023 年 8 月被披露。
wgpu 创建渲染管道的方式已经进行了改进。大多数属于自己的字段都被分组为结构，例如 MultisampleState 。这意味着简单的管道更容易创建，因为我们可以对我们不关心的字段使用Default::Default()或None。
导语｜对于复杂多元的海外市场来说，discod社群为端外引流裂变后承接潜在玩家进私域社群大盘的长线运营方案搭建了健康的长线价值营销底座。本文引用多份资料，对Discord软件进行详尽具体的介绍，为游戏出海的社群运营建设提供参考。 本文作者：volihuang，腾讯产品体验设计 Discord是什么 1. 席卷游戏圈的社群 Discord，聊天软件，是一家游戏聊天应用与社区，Discord从游戏语音 、IM工具服务起家，随后转向直播平台，进而开设游戏商店的社区平台，成为游戏玩家在游戏中沟通协作的首选工具。2
本文是 PyTorch 分布式系列的第五篇，以几篇官方文档的翻译为基础，加入了自己的一些思考，带领大家进入DistributedDataParallel，在后续会用5～6篇左右做深入分析。
研究人员发现的 6 个恶意软件包，都缺少与之关联的 GitHub 存储库。合法软件包通常都会有与之关联的存储库，而恶意软件包为了隐藏代码则通常不会关联。执行后，恶意软件包会收集敏感数据并将其发送到第三方 URL。
如果有这样一款 Discord 机器人，它既能访问互联网，又能绘画，还能给 YouTube 视频提供摘要。最重要的是，它是完全免费的，不需要提供 OpenAI 的 API Key，我就问你香不香？
对于大多数人而言，对即时通讯IM应用的认知仍然停留在微信、QQ这类经典的即时通讯聊天场景。
网络安全事件响应团队在通信工具方面有多种选择：微软产品、Slack、Zoom和其他众多工具。有些需要订阅或商业许可证，而另一些则是免费的。有些是专门为事件响应设计的利基工具，有些是通用的业务通信工具，IR团队已经对其进行了调整，以便在网络安全事件中使用。
由于篇幅过大原因，文章将分为上篇与下篇：上篇为数据获取，下篇为数据分析。今天为大家带来的是上篇：获取B站数据！
r4ven是一款功能强大的用户敏感信息安全检测工具，该工具可以托管一个伪造的网站，而这个网站使用了一个iframe来显示一个合法网站的信息，如果目标允许其运行，那么它将会获取目标的GPS地理位置信息（坐标经纬度）、IP地址和设备其他信息。
终于写到了scrapy爬虫框架了，这个框架可以说是python爬虫框架里面出镜率最高的一个了，我们接下来重点研究一下它的使用规则。
具体来讲，本文首先介绍了分布式计算的基本概念，以及分布式计算如何用于深度学习。然后，列举了配置处理分布式应用的环境的标准需求（硬件和软件）。最后，为了提供亲身实践的经验，本文从理论角度和实现的角度演示了一个用于训练深度学习模型的分布式算法（同步随机梯度下降，synchronous SGD）。
悬镜安全自研的开源组件投毒检测平台通过对主流开源软件仓库（包括Pypi、NPM、Ruby等）发布的组件包进行持续性监控和自动化代码安全分析，同时结合专家安全经验复审，能够及时发现组件包投毒事件并精确定位恶意代码片段，捕获潜在的供应链投毒攻击行为。
本章，我们学习另一种部署分布式Python应用的的方法。即使用高性能计算机（HPC）群（也叫作超级计算机），它们通常价值数百万美元（或欧元），占地庞大。 真正的HPC群往往位于大学和国家实验室，创业公司和小公司因为资金难以运作。它们都是系统巨大，有上万颗CPU、数千台机器。 经常超算中心的集群规模通常取决于电量供应。使用几兆瓦的HPC系统很常见。例如，我使用过有160000核、7000节点的机群，它的功率是4兆瓦！ 想在HPC群运行Python的开发者和科学家可以在本章学到有用的东西。不使用HPC群的读者，
但是，非常 Exciting 地，现在 PDM 的 PEP 582 可以说是完全态了！先看下 Demo：
随着 Diffusion Model 的普及，大家可能注意到互联网上有着铺天盖地的人工智能 (AI) 生成的图像，这些图像都是使用『文本到图像』的生成模型生成的：只需要输入一个文本描述（prompt/提示），AI 模型就可以在几秒几分钟内生成一个或多个精准匹配提示的精美图像。截止目前为止，三个最流行的AI作画产品是 📘Stable Diffusion、📘Midjourney和 📘DALL·E 2。
Horovod 是Uber于2017年发布的一个易于使用的高性能的分布式训练框架，在业界得到了广泛应用。
最近刚开始用pytorch不久，陆陆续续踩了不少坑，记录一下，个人感觉应该都是一些很容易遇到的一些坑，也在此比较感谢帮我排坑的小伙伴，持续更新，也祝愿自己遇到的坑越来越少。
OpenCopilot 是一个允许你拥有自己产品的 AI 副驾驶员的项目。它集成了产品底层 API，并可以在需要时执行 API 调用。它使用 LLMs 来确定用户请求是否需要调用 API 端点，然后决定调用哪个端点并根据给定的 API 定义传递适当的有效负载。其主要功能包括提供 API/后台定义、验证模式以获得最佳结果、将 API 定义输入 LLM 并将用户友好聊天气泡整合到 SaaS 应用中等。
上周，一位名为 FujiwaraChoki 的程序员在观看短视频的过程中突发奇想，开发了一款叫 Money Printer 的一键视频生成工具。
分布式训练已经成为如今训练深度学习模型的一个必备工具，但pytorch默认使用单个GPU进行训练，如果想用使用多个GPU乃至多个含有多块GPU的节点进行分布式训练的时候，需要在代码当中进行修改，这里总结一下几种使用pytorch进行分布式训练的方式。
项目创建完成后可以看到在工程创建的位置有了douban文件夹，打开以后包含了上述的组件，可以使用spyder,pycharm等ide打开项目
2020年的博客之星已经开始啦，根据规则投票会持续一段时间，但是在活动页面并未有实时排行榜，本文将用爬虫实现数据的采集以及排序，可以直接查看到评比排行~同时，在下也有幸入选博客之星TOP 200，如果你手里还有多余的票票，请不要错过投票的机会，点击阅读原文即可为小猪投上宝贵的N票，不胜感激
素有数据挖掘领域“世界杯”之称的KDD Cup正在火热进行中，百度作为此次大赛的主办方，除了提供10,000美金特别奖，还为使用PaddlePaddle的参赛选手精心提供了KDD Cup Regular ML Track基线支持，此基线能够在Linux和单机CPU/GPU上运行，通过使用基线，参赛队伍可以更方便地进行特征工程和网络的优化，高效完成训练，并获得更好的结果。
Python在处理大的数据集的时候总是速度感人。代码一旦开始运行，剩下的时间只好满心愧疚地刷手机。
随着 Diffusion Model 的普及，大家可能注意到互联网上有着铺天盖地的人工智能 (AI) 生成的图像，这些图像都是使用『文本到图像』的生成模型生成的：只需要输入一个文本描述（prompt/提示），AI 模型就可以在几秒几分钟内生成一个或多个精准匹配提示的精美图像。
微博是中国最大的社交媒体平台之一，每天有数亿用户在上面发表自己的观点、分享自己的生活、参与各种话题。微博上的热门话题反映了用户的关注点和社会的动态，对于分析舆情、预测市场、探索文化等方面都有重要的价值。本文将介绍如何使用爬虫技术从微博上抓取热门话题的数据，并通过可视化的方式展示热门话题的变化趋势。
在数据越来越多的时代，随着模型规模参数的增多，以及数据量的不断提升，使用多GPU去训练是不可避免的事情。Pytorch在0.4.0及以后的版本中已经提供了多GPU训练的方式，本文简单讲解下使用Pytorch多GPU训练的方式以及一些注意的地方。
TensorRT-LLM是一个由Nvidia设计的开源框架，用于在生产环境中提高大型语言模型的性能。该框架是基于 TensorRT 深度学习编译框架来构建、编译并执行计算图，并借鉴了许多 FastTransformer 中高效的 Kernels 实现，并且可以利用 NCCL 完成设备之间的通讯。
想看看你最近一年都在干嘛？看看你平时上网是在摸鱼还是认真工作？想写年度汇报总结，但是苦于没有数据？现在，它来了。
美国时间下午1点，OpenAI联合创始人兼总裁格雷格•布罗克曼(Greg Brockman)带着他的GPT-4开发者演示直播。
即进程组。默认情况下，只有一个组，一个 job 即为一个组，也即一个 world。
今天给大家介绍的就是这个名叫Sherlock的半社工工具，在它的帮助下，我们可以跨社交网络来查找目标用户的用户名。话不多说，我们直奔主题。
内容一览：本节讲解使用 TVMC 编译和优化模型。TVMC 是 TVM 的命令驱动程序，通过命令行执行 TVM 功能。本节是了解 TVM 工作原理的基础。
（1） repr所返回的字符串应该准确（%r），无歧义，并且尽可能表达出如何用代码创建出这个被创建的对象，如repr(v);输出Vector(3, 4）
在前面的文章之中，我们已经学习了PyTorch 分布式的基本模块，接下来我们通过几篇文章来看看如何把这些模块应用到实践之中，顺便把PyTorch分布式逻辑整体梳理一下。本文介绍如何使用分布式 RPC 框架实现参数服务器。
專 欄 ❈PytLab，Python 中文社区专栏作者。主要从事科学计算与高性能计算领域的应用，主要语言为Python，C，C++。熟悉数值算法(最优化方法，蒙特卡洛算法等）与并行化 算法（MPI,OpenMP等多线程以及多进程并行化）以及python优化方法，经常使用C++给python写扩展。 blog：http://ipytlab.com github：https://github.com/PytLab ❈— 前言 在高性能计算的项目中我们通常都会使用效率更高的编译型的语言例如C、C++、Fort
PyPI（Python Package Index）是 Python 的正式第三方软件包的开源软件存储库，它类似于 CPAN（Perl 的存储库）。pip 等一些软件包管理器就是默认从 PyPI 下载软件包。任何用户都可以下载第三方库和上传自己开发的库，目前通过 PyPI 可以下载超过 23.5 万个 Python 软件包。
相比常用的 os.path而言，pathlib 对于目录路径的操作更简介也更贴近 Pythonic。但是它不单纯是为了简化操作，还有更大的用途。
在前面的文章之中，我们已经学习了PyTorch 分布式的基本模块，介绍了官方的几个例子，我们接下来会介绍PyTorch的弹性训练，本文是第二篇，重点关注的是如何启动弹性训练，并且可以对系统总体架构有所了解。
Midjourney AI是一个极富创造性的工具，它能够帮助用户通过指令创建图像。这些图像是基于用户的想象力而创造的。
以下都在Ubuntu上面进行的调试, 使用的Ubuntu版本包括14, 18LST
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