想运行TuriCreate，却没有苹果电脑，也没有Linux使用经验，怎么办？用上这款云端应用，让你免安装Python运行环境。一分钱不用花，以高性能GPU，轻松玩儿转深度学习。
1代的DALLE使用VQ-VAE 的改进版，2代的DALLE2 通过使用扩散模型将图片的生成提升到了一个新的高度，但是由于其计算量很大而且没有开源，我们普通用户并没有办法使用，但是Stable Diffusion 的出现改变现状，可以让我们普通用户也可以直接使用，并且以前相对于 Disco Diffusion, Stable Diffusion 生成的图片更加实用；相对于 DALLE 2，Stable Diffusion 需要占用的资源更少，这样我们也可以在自己的电脑中使用它生成高质量的图片。
Jupyter是一个交互式的 Python 开发环境，以 Ipython Kernel 为执行引擎，支持多种前端（Jupyter Notebook，Jupyter Lab，VS Code Jupyter 拓展），围绕.ipynb 格式的 notebook 文件，支持将代码、文档、图表、数学公式等内容整合在一起，方便用户进行交互式的开发。
深度学习非常依赖设备，训练模型就类似在“炼丹”，没有好的炼丹炉，想要复现顶刊中那些动辄8卡/4卡 Tesla V100显卡训练的模型，只能是“望洋兴叹”。
自动配置、有效求助、协作编程、版本控制。一站式解决 Python 新手练习中的痛点
连续看了几期和菜头的公众号上关于 AI 作画的文章后，我也产生了一些兴趣。作为一名理科生，立马就行动起来，这篇文章就聊一聊我的尝试过程。
你有没有试过在Github上看到一些不错的Python教程，然后是存储于Jupter notebook(.ipynb)中，然后你点开他们的Github后会有想直接运行的冲动。今天的推文就给大家介绍一个简单的办法去解决这个问题。就是通过使用Colab来加载Github的代码。
原因：程序中对象的创建和销毁是一个非常特殊的事情，有编译器来调用它们来完成，而这里的构造函数和析构函数便是创建和销毁的两个函数，它们是作为钩子函数来被编译器调用的。
今天线上业务出现了大量语音合成问题,本以为是服务出问题,但是经过排查发现服务一切正常就是合成的特别慢,在TTS语音合成服务那边也没有大量的任务堆积,这边也一直再发送需要合成的数据过去,这种情况只能说明在传输需要合成的语句的时候出现了问题,这时候第一个排查的就是网络问题,可能是网络大量丢包造成的数据传输问题,于是开始使用ping命令查看,发现确实有丢包,但是通过ping又没有办法发现是哪个地方丢包,这个时候聪明的你肯定想到我们用traceroute命令来检测数据包传输到哪个地方不传了,但是我发现这个并不能说明什么,因为丢包不是完全丢,而是丢一部分,这个时候想有没有一个命令是ping和traceroute的合体,于是google了一下,发现mtr刚好满足我的需求,于是使用记录并分享.
地球引擎有一个用户界面API，允许用户直接从JavaScript代码编辑器中构建和发布交互式Web应用。许多读者会在其他章节中遇到对ui.Chart的调用，但还有更多的界面功能可用。特别是，用户可以利用ui函数来为他们的地球引擎脚本构建整个图形用户界面（GUI）。GUI可以包括简单的部件（如标签、按钮、复选框、滑块、文本框）以及更复杂的部件（如图表、地图、面板）来控制GUI布局。关于ui部件的完整列表和关于面板的更多信息可以在下面的链接中找到。一旦GUI构建完成，用户可以通过点击代码编辑器中脚本面板上方的应用程序按钮，从JavaScript代码编辑器中发布应用程序。
刚刚有位大神在GitHub上发布了本地版的代码解释器，很快就凭借3k+星标并登顶GitHub热榜。
通过日志我们了解到上面的问题就是 Jenkins 没有办法调用 Docker 的构建命令。
最近一款名叫Roop的开源项目火爆了~~~ 不到一个月的时间，收获了近万star，足见项目的火热程度。
0.说在前面1.google driver2.colab使用3.访问文件4.作者的话
选自Medium 作者：Sagar Howal 机器之心编译 参与：路雪 Colaboratory 是一个 Google 研究项目，旨在帮助传播机器学习培训和研究成果。它是一个 Jupyter 笔记本环境，不需要进行任何设置就可以使用，并且完全在云端运行。Colaboratory 笔记本存储在 Google 云端硬盘 (https://drive.google.com/) 中，并且可以共享，就如同您使用 Google 文档或表格一样。Colaboratory 可免费使用。本文介绍如何使用 Google Co
来源：DeepHub IMBA本文约1400字，建议阅读5分钟本文将展示如何使用抱脸的扩散包通过文本生成图像。 在这篇文章中，将展示如何使用抱脸的扩散包通过文本生成图像，还有就一个一个不好的消息，因为这个模型的出现google的colab可能又要增加一些限制了。 从 DALLE 到Stable Diffusion 我们前面的文章也介绍过 OpenAI 的 DALLE-2 模型还有他的开源实现，它可以让我们从文本中创建高质量的图像。 但是DALLE2是收费的用户只有一些免费的额度，如果免费额度使用完毕就
作为数据库的重要组成部分，MySQL 8.0 提供了非常灵活和强大的连接选项。然而，每次都手动输入地址或者指定SOCK文件可能会让用户体验降低。那么，有没有办法优化这个过程呢？本文将详细介绍 MySQL 命令行客户端默认如何寻找 SOCK 文件，并提供一些实用的优化建议。
今天是Python专题的第14篇文章，我们继续装饰器的话题，来看看怎么给装饰器包装方法，实现更多灵活的操作。
最近用到C++的时候意识到自己很多知识都掌握的不牢固，C11的特性也基本都不了解，心想这样不行就决定来看这本厚厚的书了。这系列主要是记录一些以前平时不太注意或是不懂的东西，有的是直接来自于书上有的是配合网上的资料搜索得到。
我给你写了一篇《如何用 Python 和 Tensorflow 2.0 神经网络分类表格数据？》，为你讲解了 Tensorflow 2.0 处理结构化数据的分类。
作为一名前端开发者，你可能会说，Docker和我有啥关系，我又用不到，因为它看起来更像是后端或者DevOps的领域。但实际上，Docker对前端开发同样有很多好处，比如：
对大部分人来说，掌握Vue.js基本的几个API后就已经能够正常地开发前端网站。但如果你想更加高效地使用Vue来开发，成为Vue.js大师，那下面我要传授的这五招你一定得认真学习一下了。 第一招：化繁
之所做这个东西，源于之前项目中需要把一些页面用webView来呈现，但是web中需要调用native的方法，比如获取本地存的某些数据、调用摄像头等等，这里也就是说JS要和OC能够互通有无。所以简单来说我要做的事情就是要实现一个bridge，用于两方之间的通信，使其在web中能够像调用一个普通的JS一样去调用OC。
深度学习通常被认为是一种黑盒技术，因为通常无法分析它在后端是如何工作的。例如创建了一个深层神经网络，然后将它与你的数据相匹配，我们知道它会使用不同层次的神经元和所有的激活等其他重要的超参数来进行训练。但是我们无法想象信息是如何被传递的或者模型是如何学习的。
每个人都有自己习惯的项目结构，有人的喜欢在项目里面建解决方案文件夹；有的人喜欢传统的三层命名；有的人喜欢单一，简单的项目一个csproj就搞定。。
将下边面的 reg 代码复制另存为“python 2to3.reg”文件，然后双击此文件，导入到注册表。
它广泛用于数据科学、工程和科学研究，被认为是 Python 最受欢迎的数据可视化库之一。Matplotlib是开源的，并且正在积极开发，拥有庞大的用户和贡献者社区，他们提供支持和维护库。
【新智元导读】谷歌推出TensorBoard，一种全新的在线分享机器学习实验结果平台。TensorFlow的可视化工具包TensorBoard经常被研究人员和工程师用来可视化和理解他们的ML实验。它将帮助您监视指标，可视化模型，ML程序分析，可视化超参数调整实验等。TensorBoard.dev是一项托管服务，只需上传您的TensorBoard日志并获得一个链接，任何人都可以查看该链接，而无需安装或设置。
毕竟它无需安装、功能强大、支持实时协作，还能免费蹭Google云上的GPU，比Jupyter Notebooks不知高到哪里去了。
上节主要介绍了安装搭建和简单的运行一个job,但是真正使用到实际场景还是需要了解更多的知识,比如任务怎么互相依赖,可以选择指定的节点来执行吗等等一些相关的操作会在本节中进行介绍
概述 在之前, 我也使用redis做过分布式锁, 当时的做法是这样的: setnx: 向 redis中创建一个过期时间为1s的key, 若创建失败, 则锁获取失败 expire: 获取锁成功后, 给锁
我真的喜欢后面墙上不规则的黑板白班、脱落的墙皮和不知道什么颜料的笔画上去的线条吗？
GNOME 的内置屏幕录像机 可以工作，但它是隐藏的，没有 GUI，也没有办法配置和控制记录内容。此外，还有一个叫 Kooha 的工具，但它一直在屏幕上显示一个计时器。
亲爱的小朋友们，大家好！欢迎来到有趣的语音识别大冒险！今天，我们将一起探索神奇的语音识别世界，就像是魔法一样，让机器能听懂我们说的话。
本文为你展示，如何使用 fasttext 词嵌入预训练模型和循环神经网络（RNN）， 在 Keras 深度学习框架上对中文评论信息进行情感分类。
很长一段时间以来，我在单个 GTX 1070 显卡上训练模型，其单精度大约为 8.18 TFlops。后来谷歌在 Colab 上启用了免费的 Tesla K80 GPU，配备 12GB 内存，且速度稍有增加，为 8.73 TFlops。最近，Colab 的运行时类型选择器中出现了 Cloud TPU 选项，其浮点计算能力为 180 TFlops。
首先要说一些废话： 之前我已经有博客写过golang的垃圾回收相关的内容，虽然很简略，但是涵盖了整体的流程，现在为啥又来写一遍呢？一方面有一些政治（你懂得）因素在里面，一方面最近又再研究。那么问题来了，那么多博客已经写过了它，我怎么把它讲出花来呢？我思前想后，于是想出了几个独特的角度来重新诠释一下golang的垃圾回收。
前面讲过，使用Ctrl+Z 快捷键的方式，可以将前台工作放入后台，但是会处于暂停状态，那么，有没有办法可以让后台工作继续在后台执行呢?答案是肯定的，这就需要用到bg 命令。 bg 命令的基本格
今天给大家推荐一款超级强大的在线编辑器Colaboratory，Colaboratory 是一个谷歌提供的 Jupyter notebook环境，不需要进行任何设置就可以使用，并且完全在云端运行，最重要的是Colaboratory免费，这绝对是谷歌提供的一项的福利啊。下面就来聊聊Colaboratory的基本用法和牛逼之处。
大家在协同开发的时候应该都有这样的经历，有的时候我们的功能开发了一半，因为某些原因我们想要checkout到其他的分支上查看代码或者是执行某个工作。但是如果我们直接执行checkout，git会禁止我们的行为。
我之所以把lombok放在整篇文章的第一个介绍，是因为它真的可以帮我少写很多代码，特别是entity、DTO、VO、BO中的。
假设我们有一段程序，从 Redis 中读取数据，解析以后提取出里面的 name 字段：
Model and Cost Function_Cost Function - Intuition II”
最近需要在远程调用服务器的 jupyter-notebook 服务，关于怎么搭建 jupyter-notebook 远程服务请看我的这篇文章，每次使用都要开着一个终端才能使用服务，有时候切换一下代理，终端挂了，我就和服务器断开连接了，特别不爽，那么有没有办法在终端关闭之后还继续跑着服务器上的 jupyter-notebook 呢，答案肯定是有的
作者 | Jeff Hale 译者 | Monanfei 责编 | 夕颜 出品 | AI科技大本营（id：rgznai100）
为了演示我的意思,采用两个大致相同的程序(C中的第一个,python中的另一个)：
当我们在 colab 上尝试一些临时的东西时，我们会创建一堆杂乱、没有标题的 Notebook。
工具项目地址：https://github.com/Hypsurus/weeman/ 克隆地址：https://github.com/Hypsurus/weeman.git 首先cd到目录下面，在终端
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