人工智能（其实本禅师认为目前看来翻译成人造智能可能更直白一点）毫无疑问，已经是科技趋势，却又是门槛相对较高、对学习者要求非常高的一门科学。
Python 全栈将是你升职加薪的硬通货。 我见过很多的 Python 讲解教程和书籍，它们大都这样讲 Python 的： 先从 Python 的发展历史开始，介绍 Python 的基本语法规则，Python 的 list, dict, tuple 等数据结构，然后再介绍字符串处理和正则表达式，介绍文件等 IO 操作，再介绍异常处理， 就这样一章一章往下说。 虽然这样的讲解很全面，但是单纯的理论说明经常很枯燥，让人越看越累，越累越不想看。 那么，有没有比这更好的方法呢？ 因为我也有过那段「自学」Python
在可预见的未来，AI很可能会继续作为开发者的增强工具，而不是完全取代他们。AI将承担更多重复性、低层次的编码任务，让开发者能够专注于更高层次的问题解决和创新。
人工智能技术的迅猛发展为艺术创作领域注入了新的活力，而AI绘画API作为其中的亮点，正逐渐成为艺术家们创作的得力助手。本文将深入探讨AI绘画API在艺术创作中的应用，以及其在提高效率和品质方面的独特价值。
目前表现最好的一些应用大部分都是深度学习，正是因为深度学习的突出表现，引发了人工智能的第三次浪潮。详情可以看《人工智能的发展史——3次 AI 浪潮》
ChatGPT“军备竞赛”开始了？据路透社报道，一位匿名知情人士透露，百度正计划推出类似于 OpenAI 的 ChatGPT 的人工智能聊天机器人服务。
“在未来十年中，AIGC将颠覆现有内容生产模式。它可以实现以十分之一的成本和数百倍的生产速度来创造独特价值和独立视角的内容。”现在，AIGC已经能够熟练地为创作者和营销活动创建图形和视频内容了。那么到底什么是AIGC呢？
决策树算法是机器学习领域的基石之一，其强大的数据分割能力让它在各种预测和分类问题中扮演着重要的角色。从它的名字便能窥见其工作原理的直观性：就像一棵树一样，从根到叶子的每一分叉都是一个决策节点，指引数据点最终归类到相应的叶节点，或者说是最终的决策结果。
数据科学家（Data scientist）的叫法来自国外，广义上它是对从事数据分析和数据挖掘从业人员的一个泛称，它只是一个头衔，并不是一个职位。狭义上，数据科学家一般是指行业里面的领军人物和顶尖科学人才，如百度前首席数据科学家吴恩达。 在人才市场上我们通常可以看到的是后三个职位(数据分析师、数据挖掘工程师、数据工程师)，接下里我们就区分一下这几个职位的相同点和不同点。首先看下企业对这三个职位的要求和描述。 职位和能力 下面是阿里对这3个职位的要求和描述： 数据分析师 岗位描述: 1、独立负责业务数
大模型在深度学习中的应用已经变得日益广泛和深入，其庞大的参数规模和复杂的结构赋予了其强大的数据处理和学习能力，为深度学习领域的多个任务提供了有效的解决方案。
在金融领域，机器学习可能会产生神奇的效果，尽管它本身并没有什么神奇之处(嗯，也许只是一点点)。然而，机器学习项目的成功更多依赖于构建高效的基础结构、收集适当的数据集和应用正确的算法。
📢以下内容来源于与ChatGPT的对话。 *ChatGPT是一种应用于对话和聊天的预训练语言模型，它能够根据上下文学习语句，并在未来的对话中使用这些已学习的知识来回应用户。 什么是“腾讯乐享”？ 腾讯乐享是一款由腾讯开发的企业社区SaaS软件。它旨在通过建立知识社区、完善培训体系，来提高企业的整体能力，同时激励员工在公司文化中不断成长。它可以帮助企业通过提供特定内容和协同机制来强化对公司价值观的理解，促进团队学习成长。 你认为“腾讯乐享”这款产品有什么独特价值？ 腾讯乐享提供了一种独特的企业社区服务
极简主义与易扩展性 tinygrad 的设计理念是极简主义。与 XLA 类比，如果 XLA 是复杂指令集计算 (CISC)，那么 tinygrad 就是精简指令集计算 (RISC)。这种简约的设计使得它成为添加新加速器最容易的框架之一。通过简化框架的架构，开发者可以更轻松地理解和扩展它。
引言：在人工智能和大数据领域，可口可乐可能比一般传统大公司要跑得快一些，7项应用成果可见一斑。 翻译 | 吕东昊 审校 | 李晓艳 编辑 | 郑忱 尽管我们有着独特的观察身份来为大家提供投资建议，但我们从不告诉人们他们应该投资哪些股票。相反，我们谈论的是我们做了什么投资，以及我们为什么要做这些投资。用真金白银来验证我们的投资理念。虽然我们主要讨论的是颠覆性技术，但这种类别的纯粹的股票很少。这就是为什么我们的大部分资金都被投资于股息增长投资股票（DGI股票）的原因之一。 理想DGI股票的一个很好的例子就是可
人类自诞生以来就伴随着各种信息的生产和获取，如今这个信息爆炸的 DT 时代，人们更是被各种信息所包围。我们知道，人获取信息的方式主要有被动获取和主动获取两种，其中被动获取就是推荐的方式、主动获取就是搜索的方式。 获取信息是人类认知世界、生存发展的刚需，搜索就是最明确的一种方式，其体现的动作就是“出去找”，找食物、找地点等，到了互联网时代，搜索引擎（Search Engine）就是满足找信息这个需求的最好工具，你输入想要找的内容（即在搜索框里输入查询词，或称为 Query），搜索引擎快速的给你最好的结果，
人工智能的飞速发展导致了某些工作岗位因自动化操作取代手动操作而减少甚至消失，技术进步带来的欢欣鼓舞填补不了部分人因失业而导致的失落。然而，人工智能不仅仅“消灭”工作岗位，同时也会创造另外一些工作机会。这些新的工作机会是什么？与近年来大火的人工智能三大主义、机器学习、深度学习、大数据等概念又有哪些关系？ 一、人工智能三大主义能为我们创造什么工作？ 作为近年来在无论在科技领域还是投资领域都非常火爆的概念，人工智能并不是什么新技术。早在计算机被发明伊始，科学家们就在考虑用计算机技术实现人工智能了。1946
本文介绍了人工智能、机器学习、深度学习和大数据等概念及其相关技术，并探讨了这些技术对经济活动和社会生活的影响。文章还介绍了相关技术的工作职位及其对经济活动的影响。
人工智能的飞速发展导致了某些工作岗位因自动化操作取代手动操作而减少甚至消失，技术进步带来的欢欣鼓舞填补不了部分人因失业而导致的失落。然而，人工智能不仅仅“消灭”工作岗位，同时也会创造另外一些工作机会。这些新的工作机会是什么？与近年来大火的人工智能三大主义、机器学习、深度学习、大数据等概念又有哪些关系？
数据是矛也是盾：大数据是如何打击黑产的？
摘自：coolinfographics.com 编译：康欣 欢迎个人转发朋友圈；其他机构或自媒体转载，务必后台留言，申请授权 子曰：工欲善其事，必先利其器。——《论语•卫灵公》 专业信息图设计者，大多依赖于一个核心的矢量图形软件来创作信息图设计。其主要优势在于，所有图标、图表、图片、演示以及数据可视化都是分立的物体，可以很轻松地将它们移动、改变大小、重叠以及旋转；无论在哪里创建了单独的设计元素，最终的信息图设计，通常是在矢量图形软件中将各个元素组合在一起。 使用在线工具创建信息图从来都不会比上述方式更容易
Playwright和Selenium都是用于Web UI自动化测试的工具，但是它们有一些不同的特点和功能。
在当今数字化时代，人工智能（AI）工具的崛起为工作方式带来了革命性的变化。AI不仅仅是未来的趋势，更是现实中的助手，通过推荐优秀工具、实际案例分析和自研经验分享，本文将深入介绍一系列AI工具，揭示它们在提升工作效率方面的独特价值。
在这个信息时代，数据的收集和分析对于旅游行业至关重要。在竞争激烈的市场中，实时获取最新的机票特价信息能够为旅行者和旅游企业带来巨大的优势。
大约一年前，LG宣布推出DeepThinQ，这是一个专为移动设备，智能家居产品和机器人解决方案设计的总体AI平台。几个月后，2017年6月，它在韩国开设了一个实验室，目的是将计算机视觉，语音识别和自然语言处理的研究集中到一起。
在我们之前的博客中，为什么你不能仅使用列表、测试套件和基准测试来比较 SAST 工具，我们探索了当今常用来评估和比较 SAST 测试工具的各种工具和指标。我们还研究了为什么这些工具可能会产生不一致的结果并且对于评估 SAST 测试工具可能根本不可靠的一些原因。
人们在访问某网站的同时，便提供了个人对网站内容的反馈信息：点击了哪一个链接，在哪里浏览时间最多，用了哪个搜索项、总体浏览时间、个人姓名和住址等。所有这些信息都被保存在一个数据库中。 从数据库保存的信息来看，网站拥有了大量的网站访问者及其访问内容的信息，但拥有这些信息却不见得能够充分利用。借助数据仓库报告系统（一般称作在线分析处理系统），只能报告可直接观察到的和简单相关的信息，不能告诉网站信息模式及怎样对其进行处理，并且它很难深刻分析复杂信息，需要网站自已加工与处理。 然而，厂商和商业分析员可
卷积神经网络 – CNN 和普通的算法大部分都是输入和输出的一一对应，也就是一个输入得到一个输出。不同的输入之间是没有联系的。
这一方面是个效率问题。你要是想把卡片笔记当成严肃的工具，那么底层就得用数据库来组织信息，而非文件系统。Logseq 目前正在做这种迁移。在卡片少的时候，这二者的效率看不出差别，甚至文件组织方式因为直观显得更加友好。但是卡片到了 10 万级别的时候，效率的差别就会显现。效率不达标，随便查找个东西，你都能感受到「卡」。
工具是机器学习的重要组成部分，选择合适的工具与使用最好的算法同等重要。 在这篇文章中，你将会见识到各种机器学习工具。了解它们为什么重要，以及可供选择的工具类型。 为什么要使用工具 机器学习工具使得应用机器学习更快，更简单，更有趣。 更快：好工具可以自动化应用机器学习过程中的每一步。这意味着，从提出创意到得到结果的时间大大缩短。如果你从头开始自己实现每一个功能，这花的时间要比选择现有工具要长的多。 更简单：你可以花时间来选择合适的工具，而不是研究、实现技术来完成任务。如果你自己实现，你必须
今天是10月24日，既是程序员节，也是程序员感恩节。这一天，大家纷纷向那些无私奉献、一心为民的好人们，送出“好人一生平安”的美好祝愿。而“1024”，既是这一句话的数字密码。
机器学习领域的知识太多了，学习的工具包，命令、操作和公式都是数不胜数，让“新军”们理解记住太难了！所以，学生时代的一件利器派上用场了，那就是人见人爱的“小抄”，这可是个好东西。 比如说下面这些深度学习
比如说下面这些深度学习小抄，由GitHub用户kailashahirwar从各处搜集而来：
并非每一个主要的技术趋势都会落地到实处， 其中有些人是很好的技术，但很难实施。其他技术似乎目的是是寻找问题的解决方案。但是当你发现几种技术配合得很好时，就会加速它们的发展，因为它们会把共谋者聚集在一起，追求更好的东西。
随着计算机技术的发展和有用数据的快速增多，数据科学应运而生。数据科学的总体目标是在已有数据集的基础上，通过特定的算法提取信息，并将其转化为可理解的知识以辅助做决策。
当涉及到训练计算机的行为而不需要明确的编程，存在大量的机器学习领域的工具。学术和工业界专业人士使用这些工具来构建从语音识别到MRI扫描中的癌症检测的许多应用。许多这些工具可以在网上免费获得。如果你有兴趣，我已经编译了这些（见本页底部）的排名，以及区分它们中一些重要功能的概述。具体来说，该工具所用的语言、每个工具的主页网站上的描述、对机器学习中特定范式的关注以及学术界和工业界的一些主要用途。
机器学习平台的最大的驱动力应该是面向数据科学家的基于 Python 的开源技术生态系统的蓬勃发展，比如 scikit-learn、XGBoost 和 Tensorflow/PyTorch 等等。也是因为有了这些算法库的存在，让大部分人都可以使用算法去完成自己的想法，而不需要知道艰深的数学知识，也不需要知道算法的具体实现。
机器学习从业者通常通过实验算法、数据和超参数来开发新的机器学习模型。随着实验和项目规模的不断扩大，特别是在大中型企业中，越来越多的模型需要进行有效管理，上图展示了在谷歌中人工智能相关的存储库正在呈指数级增长。机器学习从业者需要一种高效的方法来存储、检索和利用模型版本、超参数和性能指标等细节。
随着机器学习技术的迅速发展，Python已成为了机器学习领域最受欢迎的编程语言之一。Python以其简单易用、灵活性和丰富的生态系统等优势，在机器学习领域得到了广泛应用。
我们过去几年的调查表明，很多不同行业的机构对机器学习（ML）越来越感兴趣。有几个因素促成人们在产品和服务中运用机器学习。首先，机器学习社区已经在企业感兴趣的许多领域实现了研究的突破，并且大部分研究都通过预发表和专业会议演示进行了公布。我们也开始看到研究人员共享出在流行的开源框架中编写的示例代码，有些甚至共享出了预先训练好的模型。企业和机构现在还可以从更多的应用案例从中吸取灵感。非常有可能在你感兴趣的行业或领域里，你可以找到许多有趣的机器学习的应用并借鉴参考。最后，建模工具正在被改进和优化，同时自动化工具已经可以让新用户去解决那些曾经是需要专家才能解决的问题。
我将介绍5个“机器学习”的步骤，这五个步骤是非常规的。
AI科技评论按：在过去的一年当中，自动化机器学习已经成为一个众人感兴趣的话题。KDnuggets举办了一个关于该话题的博客大赛。结果喜人，有很多有意思的想法与项目被提出来了。一些自动化学习工具也引起了大家的兴趣，受到了大家的追捧。 本篇文章的作者 Matthew Mayo 将会对自动化学习进行简单的介绍，探讨下一下它的合理性、采用情况，介绍下它现在使用的工具，讨论下它预期的未来发展方向。本文由AI科技评论编译，未经许可不得转载。 什么是自动化机器学习呢？ 接下来我们要探讨的是自动化机器学习属于哪一类科学
【新智元导读】作者在本文提出一种5步入门并应用机器学习的方法。它不是传统的方法。传统的机器学习方法提倡从下往上学，先从理论和数学开始，然后是算法实现，最后让你去解决现实世界的问题。 作者提倡的掌握机器
“我是一名软件开发工程师，阅读过一些关于机器学习方面的书籍和博客文章，也学习过一些在线的关于机器学习的公开课。但是，我仍然不知道怎么应用到工程实践中……”
机器学习是一项令人惊叹的技术。如果掌握了正确的使用方法，机器学习技术将势不可当。建造一个在很大程度上表现得像人类的机器，将是多么吸引人。精通机器学习工具有利于处理数据、训练模型、发现新方法并创建自己的算法。
我喜欢机器学习开源社区，作为一个有抱负且资深的数据科学家，我的大部分学习来自开源的资源和工具。
机器学习有大量的算法，往往很容易让人感到不知所措。也正因为有太多的选择，导致人们不知道应该从哪里开始和要怎么去做。
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