Google在今年Next大会中发布了一系列支援机器学习生命周期各阶段的工具,其中包括了AI平台笔记本,这是一个代管服务,供使用者以最新的资料科学与机器学习开发框架,创建JupyterLab执行个体服务,现在Google宣布在AI平台笔记本支援R语言。
JupyterLab[1]4.1 和Notebook[2]7.1 现已发布!这些版本为扩展开发人员提供了多项新功能、错误修复和增强功能。该版本与支持 JupyterLab 4.0 和 Notebook 7.0 的扩展兼容。
Nvidia推出了一款用于AI和高性能计算的Arm数据中心CPU,它将提供比AMD 64核EPYC Rome处理器快10倍的AI性能。该CPU命名为Grace,计划于2023年初推出。Grace将使用Arm的下一代Neoverse CPU 服务器IP以及LPDDR5x内存子系统,该CPU 采用Nvidia NVLink 连接GPU。可以提供每秒900 GB的双向带宽用于CPU到GPU的通信。 其将提供两倍的带宽和10倍的能效比。 同时,Nvidia表示,该公司将每两年更新一次GPU,DPU和CPU架构,其中一年重点放在x86平台上,另一年放在Arm平台上。
TensorFlow 是广泛被用于开发大型深度神经网络 (DNN) 的开放源机器学习 (ML) 库,此类 DNN 需要分布式训练,并且在多个主机上使用多个 GPU。Amazon SageMaker 是一项托管服务,可通过主动学习、超参数优化、模型分布式训练、监控训练进展,部署培训模型作为自动扩展的 RESTful 服务,以及对并发 ML 实验进行集中式管理,从标签数据开始简化 ML 工作流。
在本节中,我们将介绍 Google Cloud Platform(GCP)上的无服务器计算基础。 我们还将概述 GCP 上可用的 AI 组件,并向您介绍 GCP 上的各种计算和处理选项。
训练一个智能体在复杂的3D世界中导航,在计算上是昂贵和耗时的。Facebook的工程师们通过一种末尾淘汰制的方法,将最慢的智能体淘汰,获得了巨大的性能提升。
边缘计算和云计算可以并行工作,但是有时它们的实现路径会有所不同。例如,在存储方面,将在边缘创建的大量数据直接保存到云平台中是不切实际的。因此,企业在制定边缘计算存储策略时需要考虑许多因素。
选自Medium 机器之心编译 参与:路雪 近日,Amulya Aankul 在 Medium 上发表文章,描述他在谷歌云平台上运行 Jupyter Notebook 的过程,仅需 15 分钟。机器之
VS Code 网页版为你提供了一个功能齐全的开发环境,可用于构建你的机器学习项目,所有操作都可以从浏览器中完成,并且不需要安装任何软件或依赖项。通过连接你的 Azure 机器学习计算实例,你可以获得丰富的集成开发体验和代码,并通过 Azure 机器学习的强大功能得到增强。
在计算机图形学顶会SIGGRAPH上,老黄宣布了英伟达最新的超级芯片NVIDIA DGX GH200 Grace Hopper。
NVIDIA 在 SIGGRAPH 推出首个全球元宇宙平台,并赢得了最佳展示奖。目前处于公测阶段,它对 NVIDIA RTX 和 GeForce RTX GPU 用户免费开放。用户在安装完 NVIDIA Studio 驱动程序后,即可获得更新支持。
Fast.ai是在PyTorch上非常好用的深度学习库,来自MOOC平台Fast.ai,只要一个API,就包含了所有常见的深度学习应用。
在Quora上,大数据从业者经常会提出以下重复的问题:什么是数据工程(Data Engineering)? 如何成为一名数据科学家(Data Scientist)? 什么是数据分析师(Data Analyst)?
Jupyter Notebook(前身为IPython Notebook)是一种开源的交互式计算和数据可视化的工具,广泛用于数据科学、机器学习、科学研究和教育等领域。它提供了一个基于Web的界面,允许用户创建和共享文档,这些文档包含实时代码、方程、可视化和文本。
张量处理单元(TPU)是 Google Cloud Platform(GCP)上高性能 AI 应用的基本构建块。 在本节中,我们将重点介绍 GCP 上的 TensorFlow。 本节包含三章。 我们将深入介绍 Cloud TPU,以及如何利用它们来构建重要的 AI 应用。 我们还将通过利用 Cloud TPU 构建预测应用,使用 Cloud ML Engine 实现 TensorFlow 模型。
左侧的文件是真实文本文件。右边的文件是PowerShell有效负载,两者看起来基本一模一样,可以看到都是.txt的文件名。打开我们的木马文件跟我们打开笔记本应用没有任何分别。但是我们的木马在后台悄悄执行了。CS MSF等等C2正常上线。1.生成shellcode1.我们使用CS MSF等等C2生成的powershell等shellcode.这里使用MSF演示
了解如何在 Azure 机器学习云工作站上使用笔记本开发训练脚本。 本教程涵盖入门所需的基础知识:
本文讲解如何使用Python虚拟环境(venv)和Jupyter Notebook,介绍它们是什么、为什么、何时以及如何使用它们。
选自Medium 机器之心编译 作者:Towards AI Team 编辑:陈萍、杜伟 一份来自 Towards AI 的关于机器学习、数据科学和深度学习的最佳笔记本电脑。在预算范围内,入手最适合的笔记本。 马要有好鞍,做研究也要有顺手的设备。所以,选择性能良好且适合自己的设备对于研究者而言至关重要。ML 学习者、深度学习从业者以及数据科学家们都在不遗余力地发挥自身性能导向型设备的优势。 究竟哪些型号的电脑最适合机器学习、深度学习和数据科学项目呢?在这即将过去的一年来,Towards AI 团队调研了 20
生成式人工智能在个人电脑(PC)领域的应用成为新一轮角力之处,当前芯片厂商和 PC 品牌商都十分看好 AI PC 市场。相较于普通的 PC,AI PC 通过在电脑端运行经过压缩和优化的大模型,让用户体验到更多生成式 AI 应用,比如文生图、智能创作。
编译|王婧 校对|丁一 前言 云计算正逐步成为适用于超出笔记本或台式机处理能力的问题或数据的一种自然延伸。然而,对于完全没有基础的初学者来说,学习使用云计算平台会显得比实际更难。 在本文中,我们用信息图的方式向大家介绍云计算的概念,它的重要性以及使用R语言和R studio的基本设置等几部分内容。由于本文只是一篇快速学习攻略,你可能会遗漏一些概念方面的详细解释。但是不用担心,你还可以参考另外一篇完整版攻略“如何在云端进行R语言编程?”(http://www.analyticsvidhya.com/blog/
RISC-V International 表示在中国,DeepComputing 和 Xcalibyte 组织已宣布预购第一台面向开发人员的 RISC-V 笔记本电脑。“ROMA”开发平台具有四核 RISC-V 处理器、高达 16GB 的 RAM、256GB 的存储空间,并且可以与大多数 RISC-V Linux 发行版一起使用。 ROMA 开发平台听起来很有趣,它配备四核 RISC-V CPU(虽然没有注明时钟频率)、GPU/NPU 加速器、高达 16GB 的 LPDDR4/LPDDR4X RAM、高达
在过去这几年,你可能注意到了供应商们以越来越快的步伐推出服务于AI生态系统的“平台”,即满足数据科学和机器学习的需求。“数据科学平台”和“机器学习平台”在竞相吸引数据科学家、机器学习项目经理以及管理AI项目/计划的其他人士的目光和钱袋。如果你是主要的技术供应商,但在AI领域却没有大有作为,可能会迅速沦为边缘化。但是这些平台究竟是什么?为什么上演争抢市场份额这一幕?
---- 新智元报道 编辑:David 好困 【新智元导读】英特尔又放大招!7纳米全新GPU专攻AI计算,2倍性能碾压老黄A100,这回「牙膏厂」是杀到英伟达家门口了? 最近,牙膏厂又支棱起来了! 5月10日,英特尔正式发布了面向AI训练和理解的第二代GPU处理器——Gaudi2。 制程上使用了台积电的7纳米工艺,甚至超过了目前自家最先进的CPU系列。 根据英特尔的测试,Gaudi2的性能最高可以达到英伟达A100的2倍。 兵临「老黄」城下? Gaudi2以16nm的第一代Gaudi架构为基
数据显示,Github上有超过300万个 Jupyter Notebook 可供公开使用。私有的 Notebook 数量也大致相同。即使没有这些数据佐证,我们也非常清楚Jupyter Notebook在数据科学领域的普及程度。
一夜之间,朋友圈都在“蚂蚁牙黑”!网友却担心......"Baby, don't worry, we have ModelArts!",是的,咱用 ModelArts 来制作,无需担心“有人模仿我的脸?”,也不用担心偌大的水印。不过,使用别人的脸可能真的有法律风险!本文将介绍如何借力一站式 AI 开发平台,“傻瓜式”操作实现生成“蚂蚁牙黑“小视频。
txtai执行机器学习工作流来转换数据,并构建支持人工智能的文本索引来执行相似性搜索。txtai支持索引文本片段、文档、音频和图像。管道和工作流支持使用机器学习模型转换数据。下面的文章提供了对txtai的介绍。
【新智元导读】Google Colab现在提供免费的T4 GPU。Colab是Google的一项免费云端机器学习服务,T4GPU耗能仅为70瓦,是面向现有数据中心基础设施而设计的,可加速AI训练和推理、机器学习、数据分析和虚拟桌面。
本节介绍人工智能(AI)的定义,并说明 AI 在很大程度上如何影响网络。 它还简要讨论了机器学习的基础。
要深入 Azure 机器学习,首先确保你有一个工作区。如果你还未设置工作区,那么请按照指引,完成必要的资源配置来搭建你的工作区,并了解其基本操作。
假设要生产两款不同品牌的笔记本ThinkPad X 13和MateBook X Pro,笔记本的参数包括重量、内存、硬盘和CPU,且同一型号的笔记本参数会存在差异。满足开闭原则的基础下,设计此场景。
在周六公司的周会上,我分享的主题是《印象笔记脑残粉的使用心得》,得到了同事们一致的好评,现在我把文字稿整理出来,希望对你有帮助。
Charts 是为 iOS/tvOS/OSX 提供美观图表的开源项目,是跨平台 MPAndroidChart 在苹果设备上的实现。该项目提供了以下主要功能和优势:
2018年,谷歌推出了云AutoML,引起了广泛关注,是机器学习和人工智能领域最重要的工具之一。在本文中,你将学习“AutoML”,这是一种借助 Google 云 AutoML 构建机器学习模型的无代码解决方案。
译者 虎说八道 本文转自云栖社区 Python网络编程框架Twisted的创始人Glyph Lefkowitz(glyph): 编程是一项社交活动——Python社区已经认识到了这一点! 人工智能
1.Python网络编程框架Twisted的创始人Glyph Lefkowitz(glyph):
说起抓包,大家一定第一时间想到的是fiddler 或者 charles。除了这两种外,还有一款更符合我们测试开发人员的抓包工具:mitmproxy
今日,微软在开发者日上发布了AI开发者平台。 微软还提到,旗下产品都可以本地直接处理AI任务。另外Win10系统将会Visual Studio 15.7 预览版上增加了ONNX文档到UWP应用里,可自
这不,全能性价比的GPU之王RTX 3050来了,仅要249美元,不仅能60fps畅玩3A游戏,还支持DLSS。
梦晨 金磊 发自 凹非寺 量子位 | 公众号 QbitAI 一夜之间,大模型界又炸出个big news! 斯坦福发布Alpaca(羊驼,网友口中的“草泥马”): 只花100美元,人人都可微调Meta家70亿参数的LLaMA大模型,效果竟可比肩1750亿参数的GPT-3.5(text-davinci-003)。 而且还是单卡就能运行的那种,甚至树莓派、手机都能hold住! 还有一个更绝的“骚操作”。 研究所涉及到的数据集,是斯坦福团队花了不到500美元用OpenAI的API来生成的。 所以整个过程下来,就等
3 月 21 日,AMD 在北京举行 AI PC 创新峰会,展示了其在中国 AI PC 生态系统中的发展势头,并带来了领先的消费级 AI 算力。
文章 Semantic Kernel —— LangChain 的替代品?[1] ,它使用的示例代码是Python ,他却发了这么一个疑问: 支持的语言对比(因为 Semantic Kernel 是用
在推出最新版 Gemini 型号不到一周后,当地时间 2 月 21 日,谷歌再次公布 Gemma 项目——一个新的轻量化开放权重模型家族,自即日起已开始面向全球开放,可用于商业和研究用途。据悉,Gemma 由 Google DeepMind 及谷歌旗下其他团队开发而成,采用与 Gemini 模型相同的研究与创建技术,并因拉丁语的 gemma“宝石”一词而得名。
Intel近日正式公布了第四代core i处理器核芯显卡的详细技术规格,涵盖笔记本、超极本以及桌面系统。第四代核芯显卡将分为三个系列,并且首次有了自己的名字:Iris,中文名:锐炬。
但是随着语雀的XX,甚至连分享笔记都要钱,我也逐步放弃了语雀,现在使用notion来日常满足我的记笔记和备忘需求,接下来我就简单介绍一下notion .官网在:https://www.notion.so/product
OffensiveNotion是一款基于Notion笔记应用程序实现的安全测试操作平台,在该工具的帮助下,广大研究人员可以轻松记录自己的红队操作。在此之前,笔记应用程序是无法帮助我们执行后渗透任务的,但在OffensiveNotion的帮助下,笔记应用不仅能成为C2,而且还能够帮助你执行渗透测试任务。
在之前的博客文章,“用Jaeger做数据分析|跟踪告诉我们更多!”,我们已经介绍了我们的数据科学计划和平台。最终目标是在Jaeger项目中开发基于AI/ML的新功能,这将为我们的应用提供新的见解。这种类型的功能也称为AI操作(AI operations,AIOps)。
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