导读 用户在创建笔记本时，就能选择加入R语言支援，也可以在R控制台中安装各式函式库 ?...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。...而Google在其AI平台笔记本支援R语言，用户可以启动网页开发环境，并预安装JupyterLab、IRkernel、xgboost、ggplot2、caret、rpy2以及其他热门的R函式库，而且AI...用户可以在Google的AI平台点选笔记本选项，并且在创建新的执行个体时选择R 3.5.3，就能在AI平台笔记本中使用R语言，用户还可以使用CRAN套件托管服务在R控制台中，安装各种R函式库。
创建附加于 VPC 的 Amazon SageMaker 笔记本实例 第一步是运行 AWS CloudFormation 自动化脚本以创建一个附加于私有 VPC 的 Amazon SageMaker 笔记本实例...使用 AWS CloudFormation 模板 cfn-sm.yaml 以创建一个 AWS CloudFormation 堆栈，而该堆栈将创建一个附加于私有 VPC 的笔记本实例。...您可以使用 AWS CloudFormation 服务控制台中的 cfn-sm.yaml 以创建 AWS CloudFormation 堆栈，或者您也可以自定义 stack-sm.sh 脚本中的变量，并在您已安装...启动 Amazon SageMaker 训练作业 在 Amazon SageMaker 控制台中，打开您创建的笔记本实例。...系统和算法训练指标会在训练过程中被注入到 Amazon CloudWatch 指标，您可以在 Amazon SageMaker 服务控制台中对其进行可视化。
导读 本文将详细介绍如何将红酒瓶上的曲面标签展平并做文字识别。（公众号：OpenCV与AI深度学习） 背景介绍 本文的目标是让计算机从一张简单的照片中读取一瓶红酒上标签文字的内容。...因为酒瓶标签上的文本在圆柱体上是扭曲的，我们无法直接提取并识别字符，所以一般都会将曲面标签展平之后再做识别，以提升准确率。...= tf.keras.layers.Dropout(Config['contraction_2_dropout'])(c2) c2 = tf.keras.layers.Conv2D(32, (3,...我们现在可以选择与该 XB 位置对应的图像的列向量 (lambda)： 我们在向量中从上到下迭代以找到第一个白色像素以减去 B 点的 Y 坐标。...【2】根据6个特征点做曲面展平 网格圆柱投影： 标签展平： 【3】OCR文字识别 原始图像 OCR结果： 展平图像 OCR结果： 虽然展平图像
而AI和海量计算力分不开，绝艺每天的盘数计算量都在亿级，王者每天计算结果均在百T，这些业务源源不断的计算力均来自腾讯架平TCS-弹性计算平台。...二、CPI 弹性平台中的设备都是在线业务与计算业务混部，尤其是AI计算，cpu时间片可完全吃满，利用率持续100%，但利用率反映的是当前机器在某个时间点的运行情况，并不能用于度量程序指令的cpu消耗，因此弹性平台需量化一个指标反映每条程序指令的执行耗时...检测阶段，对于每个（cpu_usage,cpi）值对，首先根据cpu_usage映射到模型中某个簇中，通过cpi值比对标准差，判断该cpi是否在对应的正常范围内。...而对于存储等cpu稳定的设备，当cpu利用率超过某个值（架平存储是25%），可以拟合出一条线性回归直线，采用训练和检验打分矫正有效性。...跨机调度 平台统计的cpi异常调整次数超过N次，或者quota值小于period值，即可用的cpu能力小于一核，平台执行调度替换操作，并冻结被调度母机一段时间，此时间段内不会创建计算容器。
，绝艺每天的盘数计算量都在亿级，王者每天计算结果均在百T，这些业务源源不断的计算力均来自腾讯架平TCS-弹性计算平台。...二、CPI 弹性平台中的设备都是在线业务与计算业务混部，尤其是AI计算，cpu时间片可完全吃满，利用率持续100%，但利用率反映的是当前机器在某个时间点的运行情况，并不能用于度量程序指令的cpu消耗，因此弹性平台需量化一个指标反映每条程序指令的执行耗时...检测阶段，对于每个（cpu_usage,cpi）值对，首先根据cpu_usage映射到模型中某个簇中，通过cpi值比对标准差，判断该cpi是否在对应的正常范围内。...而对于存储等cpu稳定的设备，当cpu利用率超过某个值（架平存储是25%），可以拟合出一条线性回归直线，采用训练和检验打分矫正有效性。 ?...跨机调度 平台统计的cpi异常调整次数超过N次，或者quota值小于period值，即可用的cpu能力小于一核，平台执行调度替换操作，并冻结被调度母机一段时间，此时间段内不会创建计算容器。
在某些情况下这是一种有效的方法，但它需要管理和维护集群的大量开销。 又或者，你可以租用一个强大的云实例，该实例具有处理相关数据所需的内存。例如，AWS提供具有TB级RAM的实例。...在这种情况下，你仍然必须管理云数据存储区，每次实例启动时，都需要等待数据从存储空间传输到实例，同时，还要考虑将数据存储在云上的合规性问题，以及在远程计算机上工作带来的不便。...使用Vaex创建和显示直方图和热力图的速度很快，而且图表可以交互！ ? 一旦我们通过交互决定要关注的NYC区域，就可以简单地创建一个筛选后的DataFrame： ?...关于上面的代码，最酷的事情是它需要执行的内存量可以忽略不计！在筛选Vaex DataFrame时不会复制数据，而是仅创建对原始对象的引用，在该引用上应用二进制掩码。...出租车平均速度分布 根据分布趋平的位置，我们可以推断出在每小时1到60英里之间合理的平均滑行速度，因此可以更新筛选后的DataFrame： ? 将重点转移到出租车费用上。
可以从 Azure 机器学习工作室的“笔记本”或“计算”部分创建连接。 笔记本 选择“笔记本”选项卡。 在“笔记本”选项卡中，选择要编辑的文件。...导航到 ml.azure.com 可以从 Azure 机器学习工作室的“笔记本”或“计算”部分创建连接。 笔记本 选择“笔记本”选项卡 在“笔记本”选项卡中，选择要编辑的文件。...如果你已在 Azure 机器学习中打开此笔记本，我们建议你连接到计算实例上的现有会话。此操作将重新连接到你在 Azure 机器学习中为此笔记本创建的现有会话。...在笔记本的右上角找到内核选取器并选择它 选择“Azure 机器学习计算实例”选项，然后选择“远程”（如果你以前连接过） 选择具有现有连接的笔记本会话 如果你的笔记本没有现有会话，你可以从该列表中选择可用的内核来创建一个新的会话...你应该会发现你可以在两者之间无缝地来回切换。 关注TechLead，分享AI全维度知识。
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。 关注TechLead，分享AI全维度知识。...云工作站由 Azure 机器学习计算实例提供支持，该实例预配置了环境以支持各种模型开发需求。 使用基于云的开发环境。 使用 MLflow 跟踪模型指标，所有都是在笔记本中完成的。...在左侧导航中，选择“笔记本”。 如果没有计算实例，屏幕中间会显示“创建计算”。 选择“创建计算”并填写表单。 可以使用所有默认值。 （如果已有计算实例，则会在该位置看到“终端”。...创建笔记本 选择“添加文件”，然后选择“创建新文件”。 将新笔记本命名为 develop-tutorial.ipynb（或输入首选名称）。 如果计算实例已停止，请选择“启动计算”，并等待它运行。...可以引用准确性等指标，或者引用对方案最重要的其他指标。 可以通过查看 MLflow 创建的作业来更详细地了解这些结果。 在左侧导航栏中，选择“作业”。 选择“在云上开发教程”的链接。
建议可以在输入时调用，也可以使用可配置的快捷键（默认为 Alt + \）手动调用。当鼠标悬停在幽灵建议上时，默认的键盘快捷键会显示在小部件中。...除了内置的历史建议，还可以安装其他内联完成程序提供程序。例如，jupyter-ai[4] 扩展（2.10.0[5] 及更新版本）可从兼容的大型语言模型中提供建议。...改进键盘导航 本次更新致力于优化键盘导航功能，特别关注提升用户体验和操作便利性： 笔记本单元格现在可保留焦点 现在可将焦点移至活动笔记本以外的位置 现在可以使用箭头键导航工具栏 笔记本中的执行历史 用户可以使用之前执行的代码来填充空白单元...要启用执行历史，请进入 "设置编辑器"→"笔记本"→选中 "内核历史访问 "复选框。 在以前的版本中，该功能已在控制台中提供；它只适用于支持执行历史请求的内核。...插件管理器本身可以使用 CLI 禁用。 窗口模式的虚拟滚动条 窗口笔记本现在有一个可选的滚动条，可显示活动单元格和选定单元格。用户可以跳转到特定单元格。
Python虚拟环境（venv）通过创建Python和所有库的自包含副本来解决这个问题。当我们创建多个虚拟环境时，每个实例都是自隔离的，不会干扰其他环境，因此我们可以在计算机上同时拥有不同版本的库。...顾名思义，它是一个“笔记本”。这意味着它可以包含计算机代码和人类可读的内容，如文本、图片等，就像一个物理笔记本一样。...安装Jupyter Notebook 如果计算机上已经安装了Python，就可以使用pip安装Jupyter Notebook： pip install jupyter 安装完成后，在控制台中键入jupyter...一旦我们创建了一个虚拟环境，就可以将它与内核链接起来，这样就不必每次需要时都手动激活venv。...为了向内核注册venv，需要pip安装另一个Python模块ipykernel： pip install ipykernel 安装完成后，在控制台中键入以下内容： python -m ipykernel
Facebook创建的Habitat可以构建足够真实感的虚拟环境，以至于AI在导航中学习到的东西也可以应用于现实世界。...我们可以同时运行很多个实例，例如可以同时跑几千个实例。每个包含智能体的实例都试图解决一个问题，并向分派任务给它的中央系统汇报最终结果。...结果是一个人工智能系统可以在一个3D环境中从一个起点导航到目标，成功率99.9%，很少出错。 简单的导航是“嵌入式AI”或机器人的基础。...“智能体可以移动并撞到墙壁，但它不能打开抽屉或打翻桌子。我们这样做是因为我们想要快速、大规模的模拟——但是如果你想解决像‘从我的桌子上拿起我的笔记本’这样的任务，最好那台笔记本确实能够被实际拿起。”...这些改进应该会使Habitat成为一个更健壮的实验平台，而且也将使在该平台中进行训练的智能体能够直接将他们的学习成果转移到现实世界中——该团队已经开始了这方面的工作，并将很快发表一篇论文。
面对 ChatGPT 的来势汹汹，开源平替是一个不错的选择，它们在实现相似功能的同时，还能让你通过替代品了解 ChatGPT 的运行机理。...随着技术的进步，现在已经出现了许多其他类似于 ChatGPT 的新 AI 模型。本文我们将为大家盘点一下 ChatGPT 的开源平替项目。...OpenChatKit 是在 OIG-43M 训练数据集上训练的，该数据集是 Together、LAION 和 Ontocord.ai 三者的联合。...你可以开启 Adventure 模式，也可以玩 AI Dungeon Unleashed 之类的游戏。 该项目已在 GitHub 上获得了 1.4k 的 Stars。...具有 130 亿参数的 LLaMA 模型「在大多数基准上」可以胜过 GPT-3（ 参数量达 1750 亿），而且可以在单块 V100 GPU 上运行；而最大的 650 亿参数的 LLaMA 模型可以媲美谷歌的
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。...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。 需要多少种不同的边缘计算存储解决方案？...即使存在足够的带宽，将所有这些数据存储在云平台中的成本也可能过高。在这种情况下，边缘存储通常用于原始数据。这些数据可以在边缘处理，在发送到云平台之前减少其占用空间。...在这种情况下，选择边缘存储解决方案并不会遇到问题，因为笔记本电脑的硬盘充当边缘存储设备。与其相反，企业需要考虑如何更好地将数据从用户的笔记本电脑迁移到其数据中心或云平台中。...如果发现带宽是一个问题，那么甚至可以考虑通过服务质量(QoS)或各种数据削减技术(如重复数据消除或压缩)来确定带宽优先级是否有帮助。
它可以在所有可用区域中扩展到数百万个节点。 Cloud Spanner 的功能如下： 可以立即创建它的实例，并且可以在单个或多个区域中创建适合该应用的实例。...Google AI Platform 深度学习映像 Google AI 平台笔记本为您节省了创建专门用于运行深度学习算法的计算实例的麻烦。...创建 Google Platform AI 笔记本 让我们首先创建一个 Google Platform AI Notebook，如下所示： 创建一个新实例。...定义实例大小 遍历计算实例，并在实例上查找 Jupyter 笔记本 URL 在下一部分中，我们将探索 AI 笔记本，并学习如何将其用于特定任务。...)] 图 6.8：自定义意图的创建 从前面的屏幕截图可以看出，我们执行以下步骤： 在 DialogFlow 控制台中单击“创建意图”按钮。
在今年4月的 GTC 大会上 NVIDIA 表示为此花费了数年时间和数亿美元。它可以让用户身临其境且相互连接到虚拟世界，用户在这里可以创建自己的数字场景、3D模型、设计建筑等，拥有更多的创意可能。...使用该插件，用户可以在 Omniverse 中直接调整在 Adobe Substance 3D 中创建或从 Substance 3D 资源库导入的材料。...这个过程可以将汽车的单张照片变成可以在虚拟场景中行驶的 3D 模型，并配有逼真的前灯、闪光灯和车轮。 GANverse3D 是包含在 AI Toy Box 的拓展集合中的一个程序。...NVIDIA RTX A2000 GPU 支持丰富的工作，包括 3D 建模和 Omniverse，无论是在台式机后面还是在笔记本电脑上，都可以轻松运行。...Capture One 21 v14.3.0 添加了一个新的 Magic Brush 工具，可以在根据图像内容瞬间创建复杂的蒙版，以用于图层编辑。
Colab的文档使用我们最喜爱的Markdown格式，并且提供预览模式可以直接看到输出文档的最终样式。 虽然说目前为止一直免费，一次最多可以免费使用12小时。但不确定是否未来会收费。...比如你可以选择使用Python 2或者3笔记本，然后选择硬件加速器，接下来就可以愉快的敲代码了。 或者你也可以直接wget一个共享的zip包。...例如下载并解压Udacity的花朵数据： 创建/打开一个笔记本 在Colab里创建/打开笔记本很简单，直接点击新建/打开即可： 创建的时候会提示你选择GPU或者TPU。...免费用GPU 在笔记本设置中，确保硬件加速选择了GPU。...检查是否真的开启了 GPU（即当前连接到了GPU实例），可以直接在Jupyter Notebook中运行以下命令： import tensorflow as tf device_name = tf.test.gpu_device_name
同时，英伟达还宣布了和Hugging Face的合作—— 以后在Hugging Face平台上，不需要再下载ML模型自己运行，只需要几步简单操作，就能在笔记本上运行大模型，有Colab内味了(就是不知道有没有免费版...至于软件更新，字里行间也全是AI。 不仅在Omniverse平台中集成了一系列时下热门的AI工具，新的软件有不少也是基于大模型打造，像ChatUSD就能帮开发者们写代码。...通过连接云端服务，用笔记本电脑就能跑大模型。 现场还播放了通过Workbench跑SDXL的演示视频。 在Jupyter中，演示者让SDXL画一个「玩具老黄」。...一方面，更多AI工具可以直接在Omniverse里面调用了。...包括对话式AI角色创建工具Convai、高保真AI动捕工具Move AI、AI低成本制作CG工具CGWonder Dynamics在内，一系列流行AI工具，现在都已经通过OpenUSD集成到Omniverse
基于这个理念，Mpx在不同的小程序平台中进行了差异性的增强适配，并参考各个平台的模板指令风格提供了不同的增强模板指令集，让用户在各小程序平台中都可以以增强的方式去最大限度地使用平台自有的原生能力。...值得注意的是，我们在跨平台转换中做的工作不仅是对可转换的技术标准进行转换映射，对于一些目标平台中不存在的能力，我们也尽可能地通过编译和运行时手段提供了模拟和支持，最大限度地减少用户在跨平台开发中需要付出的额外工作量...上文中提到Mpx通过读取用户传入的mode和srcMode来决定是否以及如何对项目进行转换，mode和srcMode分别代表整个项目构建的目标平台和源平台，条件编译能够让用户在项目中创建声明了自身平台属性...在运行时，框架会在每个组件创建时创建一个render watcher，该watcher追踪渲染函数，当渲染依赖数据发生变更时异步执行渲染函数，在render watcher回调中得到渲染函数返回的数据路径...用户在使用Mpx开发小程序时可以不受限制地使用npm依赖、最新的es特性和css预处理器等现代web开发能力。
在某些情况下这是一种有效的方法，但它需要管理和维护集群的大量开销。 又或者，你可以租用一个强大的云实例，该实例具有处理相关数据所需的内存。例如，AWS提供具有TB级RAM的实例。...在这种情况下，你仍然必须管理云数据存储区，每次实例启动时，都需要等待数据从存储空间传输到实例，同时，还要考虑将数据存储在云上的合规性问题，以及在远程计算机上工作带来的不便。...使用Vaex创建和显示直方图和热力图的速度很快，而且图表可以交互！...在筛选Vaex DataFrame时不会复制数据，而是仅创建对原始对象的引用，在该引用上应用二进制掩码。用掩码选择要显示的行，并将其用于将来的计算。...有了 Vaex，你可以在短短几秒内遍历超过 10 亿行数据，计算各种统计、聚合并产出信息图表，这一切都能在你的笔记本电脑上完成。它免费且开源。
研究人员表示，通过有针对的优化，这些模型都可以投入实用，并且与竞赛中表现出的性能基本齐平。 人脸检测是让机器找到图像视频中所有人脸并精准定位其位置信息，是人脸识别的前提和基础。...该算法在WIDER FACE测试平台中使用官方指定训练集，在完全公平竞争情况下，在简单、中等及困难模式（Easy、Medium、Hard）的全部三个测试子集中均取得第一。...从WIDER FACE的测试结果中可以看出，和同类算法相比，Face R-FCN在检测难度很大的人脸样本时更有优势。...判断给定的两张人脸是否属于同一身份）等，在测评规模和指标上均属国际领先。...该算法在MegaFace测试平台中使用官方指定训练数据，在完全公平竞争情况下，在MF2的所有测试任务均取得第一。
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