现在，材料，设计和AI的突破使得中小型企业能够获得新的合作机会。他们可以做一些事情，比如绘画物品，包装盒，或执行各种重复性任务，让人类免于为家务分神。最重要的是，它们足够安全，可以在人类附近工作。...Franka Emika成立于2016年，是希望加速转型的公司之一。在Bits＆Pretzels，在一个角落设置的Panda通过递交椒盐脆饼来展示其实力。...这个示范虽然很有趣，却也表明设置Panda是多么容易。 为了让Panda学会一个动作，可以通过一系列动作手动引导机器人手臂，同时按下手臂上的每个步骤记忆的按钮。...在短短几分钟内，手臂学习任务并开始重复，无需工程师进行复杂的软件更新或编程。用户还可以选择一系列预先设计的应用程序来启动其他工作。...在接下来的一年里，该公司还计划推出一个机器人应用商店，并正在开发其他版本的Panda，用于帮助老人或病人等。Franka Emika预计将于2019年4月在汉诺威工业博览会上展示一系列新举措和新产品。
有了它，对于任何尺寸的 pandas 数据数据集，Modin 声称能够以 CPU 内核的数量得到近乎线性的加速。 让我们看看它是如何工作的，并通过一些代码示例进行说明。...对于一个 pandas 的 DataFrame，一个基本的想法是将 DataFrame 分成几个部分，每个部分的数量与你拥有的 CPU 内核的数量一样多，并让每个 CPU 核在一部分上运行计算。...让我们在 DataFrame 上做一些更复杂的处理。连接多个 DataFrames 是 panda 中的一个常见操作 — 我们可能有几个或多个包含数据的 CSV 文件，然后必须一次读取一个并连接它们。...此函数查找 DataFrame 中的所有 NaN 值，并将它们替换为你选择的值。panda 必须遍历每一行和每一列来查找 NaN 值并替换它们。...希望你发现 Modin 至少在一些情况下对加速 panda有用。
首次尝试 看一个视频就像是在快速地翻看图片，这也是使用python读取视频数据的方式。我们看到的每个“图片”都是视频的一个帧。在视频播放时，它是以每秒30帧的速度进行播放。...由于经过了压缩，原来相同的两个帧可能会受到噪音的影响而导致失真，从而在数值上不再一样(尽管它们在视觉上看起来是一样的)。 对上面的说明总结一下，当我将数据存储在字典中时，我取了每个图像的哈希。...然而，对于我们来说，又有新的麻烦了，因为我们处理的并不完全是图像，而是一系列的图像，每一张图片都是相差1/30秒。...通过降低分辨率，我们可以消除噪声的影响。然而，我们冒着相邻帧可能会被标记为重复帧的风险，因为它们是相似的。通过调整分辨率可以稍稍解决这个问题。...对于64×64，它看起来和原来的图像没什么不同，两者之间可能没有足够大的区别来忽略压缩产生的噪声。 为了找到适合我们的分辨率，我试着在两段类似的视频中通过设置一系列不同的分辨率来寻找匹配项。
首次尝试 看一个视频就像是在快速地翻看图片，这也是使用python读取视频数据的方式。我们看到的每个"图片"都是视频的一个帧。在视频播放时，它是以每秒30帧的速度进行播放。...在视频数据中，每一帧都是一个巨大的数组。该数组通过指定数量的红、绿、蓝进行混合来告诉我们每个位置上每个像素的颜色。...由于经过了压缩，原来相同的两个帧可能会受到噪音的影响而导致失真，从而在数值上不再一样（尽管它们在视觉上看起来是一样的）。 对上面的说明总结一下，当我将数据存储在字典中时，我取了每个图像的哈希。...然而，对于我们来说，又有新的麻烦了，因为我们处理的并不完全是图像，而是一系列的图像，每一张图片都是相差1/30秒。...对于64x64，它看起来和原来的图像没什么不同，两者之间可能没有足够大的区别来忽略压缩产生的噪声。 为了找到适合我们的分辨率，我试着在两段类似的视频中通过设置一系列不同的分辨率来寻找匹配项。
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。...在我的搜索过程中，我找到了一个网球数据集，它非常小，甚至不需要格式化为 csv 文件。 我决定使用 sklearn 的 GaussianNB 模型，因为这是我正在学习的课程中使用的估算器。...Pandas 创建和操作数据帧，numpy 快速执行代数计算，sklearn 执行机器学习活动，seaborn 和 matplotlib 使我能够绘制数据。...我定义了列的名称并创建了一个df，其中列用我给它们的名称标识：- ? 我决定映射这些值，因为如果创建了字典并为列中的简单类别分配了一个数字，则更容易识别单元格中的值：- ?...我不得不说，我个人希望获得更高的准确度，所以我在 MultinomialNB 估计器上尝试了数据，它对准确度没有任何影响。 也可以仅对一行数据进行预测。
通过利用示例代码，用户可以上传预处理的 CSV 文件，询问有关数据的问题，并从 AI 模型中获得答案。 您可以在此处找到 chat_with_CSV 的完整文件。...第 1 步：定义所需的变量，例如 API 密钥、API 端点、加载格式等 我使用了环境变量。您可以将它们放在配置文件中，也可以在同一个文件中定义它们。...当在 panda 代理上调用 run 方法时，它会使用来自提示的输入消息和回调参数，它会经过一系列步骤来生成答案。...messages: 包含迄今为止对话的一系列消息。 如果需要，您可以根据要求添加更多参数。...第 3 步：使用 Panda 读取 sql 以获取查询结果 利用panda 读取 sql (pandas.read_sql( sql, con)) 将 sql 查询或数据库表读入数据帧，并返回包含查询运行结果的
虽然我所审查的文档中没有谷歌评分算法的具体细节，但它提供了关于存储内容、链接和用户互动数据的丰富信息，以及关于这些数据如何被操作和保存的详尽描述，从而揭示了一系列的特征。...现在我们了解了一系列名为排名系统的程序，这些大体符合 Google 的解释、SEO 观察到的现场排名情况及专利申请和信息检索的文献描述。...实际上，有一系列针对 Panda 的站点质量专利，但我这里要重点介绍的是一个描述不多的专利：“排名搜索结果。” 这个专利明确了 Panda 实际上远比我们认为的简单。...我非常希望有个敢于冒险的谷歌员工能访问 go/NSR，并匿名告诉我“你猜对了”。 行动建议 正如我所言，我没有具体的建议，但以下是一些战略性的建议。...对于那些在 SEO 领域感到迷茫的人，继续尝试各种方法，不断学习，并努力拓展业务。没有我们，谷歌也无法完成他们的工作。
机器学习（ML）和人工智能（AI）现在是IT行业中的热门话题。和容器一样。在这个博客中，我尝试将两者绘制在同一张图片中，看看是否有任何协同作用。...TensorFlow TensorFlow是一个使用数据流图进行数值计算的开源软件库。图形节点表示数学运算，而图形边缘表示在它们之间流动的多维数据阵列（张量）。...从机器学习新手的角度来看，能够通过单个命令运行机器学习听起来非常棒。 我正在使用现成的基本映像作为起点，以节省安装TensorFlow软件包的工作量。...使用grpc API意味着编译protobuf IDL并发出复杂的请求。所以我认为解决方案确实需要一个更合适的API，其中一个可以只是POST一个图像，可能通过一个网页，并获得分类结果。...与任何学习一样，这是一个需要反馈的过程，可以放大学习并产生越来越准确的结果。我想通过建立一个可以推迟结果的恒定模型训练器来扩展我的方法。
这不是一个高效的方法，尤其当随着开发过程它变得越来越高，扩展得很大的时候。我想说很有必要在你实现的行为树中保存正在处理的节点，这样下次就能直接刷新而不是每一帧都遍历整棵树。...上述的序列节点让角色完成一系列的动作，因为这似乎是行为树的唯一用途，所以你可能不会想到除了让角色完成一系列“事情”之外，还有很多不同的方法来使用序列节点。想一下下面的例子： ? ...在上面的例子中，我们没有用一系列的动作而用了检测。子节点检测角色是否饿了，是否有食物，是否在安全地点，只有这些检测都成功了之后，角色才会吃食物。...对于我以前的尝试来说，大大简化行为树开发的一个重要因素就是，失败并不意味着就要停止我正在做的事情（例如，寻路失败了，怎么办？），而是很自然地在行为树中做出自然而合适的决定。 ...当AI物体的行为树被调用时，也会创建一个数据空间，作为一个存储机制来存储数据，这些数据在节点中解释和修改（使用C#中的字典、Java中的HashMap、可能用C++的string/void* STL map
最近，我对人们如何学习新事物感兴趣。我正在读 Kathy Sierra 的好书《Badass: Making Users Awesome》，它探讨了有关“刻意练习”的想法。...这个想法是，你找到一个可以用三节 45 分钟课程内能够学会的小技能，并专注于学习这项小技能。因此，作为一项练习，我尝试考虑一项能够在三节 45 分钟课程内学会的计算机技能。...例如，最近我在测试 Gumroad API，我只需要输入： curl https://api.gumroad.com/v2/sales \ -d "access_token...为了简单起见，我们将对 https://httpbin.org 发起一系列 HTTP 请求，httpbin 接受 HTTP 请求，然后在响应中回显你所发起的 HTTP 请求。...让 curl 显示出响应头信息，并尝试找出响应内容为空的原因 向 https://httpbin.org/anything 发起任意的请求，同时设置一些无意义的请求头（例如：panda: elephant
查看/检查数据 head（）：显示DataFrame中的前n条记录。我经常把一个数据档案的最上面的记录打印在我的jupyter notebook上，这样当我忘记里面的内容时，我可以回头查阅。...在本例中，将新行初始化为python字典，并使用append()方法将该行追加到DataFrame。...:获取一系列包含唯一值的计数。...注意:使用len的时候需要假设数据中没有NaN值。 description()用于查看一些基本的统计细节，如数据名称或一系列数值的百分比、平均值、标准值等。...总结 我希望这张小抄能成为你的参考指南。当我发现更多有用的Pandas函数时，我将尝试不断地对其进行更新。
前言 Pandas库是Python中最流行的数据操作库。受到R语言的frames启发，它提供了一种通过其data-frame API操作数据的简单方法。...下面我们给大家介绍Pandas在Python中的定位。 ? 01 了解Pandas 要很好地理解pandas，关键之一是要理解pandas是一系列其他python库的包装器。...主要的有Numpy、SQL alchemy、Matplot lib和openpyxl。 data frame的核心内部模型是一系列NumPy数组和pandas函数。...03 通过DTYPES高效地存储数据 当通过read_csv、read_excel或其他数据帧读取函数将数据帧加载到内存中时，pandas会进行类型推断，这可能是低效的。...在读取数据源时定义块大小和get_chunk方法的组合允许panda以迭代器的方式处理数据，如上面的示例所示，其中数据帧一次读取两行。
写在前面 今天忙里偷闲在浏览外文的时候看到一篇讲C#中泛型的使用的文章，因此加上本人的理解以及四级没过的英语水平斗胆给大伙进行了翻译，当然在翻译的过程中发现了一些问题，因此也进行了纠正，当然，原文的地址我放在最下面...当编译该程序并通过IL解析器检查IL生成的代码时，您会注意到当b被赋值为a时，程序通过在IL中自动插入一个box指令来响应，当c被赋值为b时如下; [IL-opcode.jpg] 代码加载常量20并将其存储在本地插槽中...最后，它将被装箱的20返回到堆栈上，并将其拆箱为int类型 这个过程.NET CLR执行了一系列操作，例如，首先在托管堆中分配一个对象，然后在装箱中将值转换为内存位置，并在拆箱期间将值存储在堆上并且必须转回到堆栈...因此，从性能的角度来看，装箱和拆箱过程在泛型中具有非常重要的意义，因为这个过程如果不使用泛型的话会耗费更多地资源。 泛型类 可以通过在类名后面加上符号来定义泛型类。...emp对象和作为键的字符串值被添加到字典集合中。最后，使用foreach语句迭代集合元素并显示在屏幕上。
我们知道每个数据科学家都希望花更多的时间探索数据，而不是花更少的时间观察 jupyter 单元的运行，但是我们交谈的绝大多数客户在使用前 3 名最流行的算法都没有使用 GPU %，或者80%的数据科学都不是在训练模型...但是，如果您实际上正在处理大量数据，即行数 > 1M，那么开始使用 GPU 进行数据科学的障碍，即原因 2 和 3，可以通过Cloudera 机器学习和NVIDIA RAPIDS轻松解决....所以我对其进行了测试，仅使用基于 CPU 的 Python 库导入、清理、过滤、特征化，并使用纽约出租车的行程数据训练模型。然后我用相应的 NVIDIA 库替换了 CPU 库，但保留了它们绑定的名称。...例如，传递给 incols 的值是传递给函数的列的名称，它们必须与函数中的参数名称匹配，或者您必须传递一个将列名称与其对应的匹配的字典函数参数。...我将通过一系列图表展示从 pandas 和 scikit-learn 切换到 cuDF 和 cuML 时的实际速度改进。第一个比较 GPU 和 CPU 之间在较短任务上花费的秒数。
然后，我们将使用TF-IDF（词频-逆文档频率）特征训练一个随机森林模型，这使我们能够将文本数据数值化表示。通过将数据集分为训练集和测试集，我们可以评估模型在未见数据上的性能。...这个密钥对于向OpenAI服务发出API调用是必需的。 接下来，我们通过将其分配给openai.api_key来配置openai库以使用获得的API密钥。 下一步是定义一个生成电影评论的函数。...首先，让我们将ChatGPT生成的评论转换为包含评论和情感列的Pandas数据帧。以下脚本遍历每个生成的评论，将评论拆分为情感和评论，并将这些值返回给调用函数。...所有生成的评论的文本和情感都存储在一个字典中，然后附加到一个列表中，并转换为Pandas数据帧。...= accuracy_score(y_test, y_pred) print("准确度：", accuracy) 在输出中，我获得了0.75的分类准确度，相对于原始的0.6916，提高了大约6%。
由于主要是在PySpark中处理DataFrames，所以可以在RDD属性的帮助下访问底层RDD，并使用toDF()将其转换回来。这个RDD API允许指定在数据上执行的任意Python函数。...接下来，Spark worker 开始序列化他们的 RDD 分区，并通过套接字将它们通过管道传输到 Python worker，lambda 函数在每行上进行评估。...GROUPED_MAP UDF是最灵活的，因为它获得一个Pandas数据帧，并允许返回修改的或新的。 4.基本想法 解决方案将非常简单。...这意味着在UDF中将这些列转换为JSON，返回Pandas数据帧，并最终将Spark数据帧中的相应列从JSON转换为复杂类型 [2enpwvagkq.png] 5.实现 将实现分为三种不同的功能: 1)...除了转换后的数据帧外，它还返回一个带有列名及其转换后的原始数据类型的字典。 complex_dtypes_from_json使用该信息将这些列精确地转换回它们的原始类型。
Bernard: WebTransport都是一个API，在W3C WebTransport组中。它也是IETF中的一系列协议（一系列传输）。...在所有这些API中，您都可以访问视频帧（原始帧或编码帧），然后可以对其执行操作，然后从本质上将其返回。在插入流的情况下，它被打包并通过有线发送。 有一些棘手的方面。已经提交了一些错误。...因此，从本质上讲，您可以考虑的方式是它与可插入流的相似之处在于您可以访问框架。因此，例如，您可以访问编码的帧，也可以输入原始帧并获得编码的帧。...因此，WebNN确实尝试在更高层次上解决这些操作-就像对矩阵乘法器进行操作一样。 这里的关键事情之一是所有API必须协同工作，以便它们将数据传递到不需要复制的正确位置以及另一个API。...尝试使用它并尝试将它们放在一起并查看它如何协同工作非常有启发性，因为肯定会发现很多缺点。我并不是说所有这些API在任何意义上都是一致的-它们不是。
与 WebGL 系列 API 不同，WebGPU 能够访问更高级的 GPU 功能，并为 GPU 上的常规计算提供一流支持。...如果您正在研究实际的机器学习算法，那么使用像 TensorFlow 或 Torch 这样的框架，它们提供了所有张量操作并抽象出硬件。...如果您今天想在硬件上获得最大性能，请坚持使用 Nvidia 并选择 CUDA。如果您对跨一系列硬件部署感兴趣，或者想要亲自动手实现算法（例如 wonnx），那么 WebGPU 是您的不二之选。”...他表示，WebGPU 必须支持目前使用的所有硬件，包括不支持无绑定或网格着色器的设备。“但希望在第一个版本之后，它会继续改进，并赶上一些重要的新功能。”...（Vulkan 实际上应该有两个 API：一个用于桌面 GPU，一个用于移动 GPU——这些新扩展正在将 Vulkan 分成两个或多或少分别独立的 API，一个对于移动 GPU 来说很糟糕，另一个相当不错
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