Torch脚本是一种从PyTorch代码创建可序列化和可优化模型的方法。用Torch脚本编写的代码可以从Python进程中保存，并在没有Python依赖的进程中加载。
下面来介绍一下基于Python的数据分析，主要介绍数据分析的概念、数据分析流程、Python优势、常用模块的用途以及使用 Python进行数据分析的学习方法及步骤；
过去的几年中，Python 已成为机器学习和深度学习的首选编程语言。与机器学习和深度学习相关的大多数书籍和在线课程要么只用 Python，要么再带上 R 语言。Python 有着丰富的机器学习和深度学习库、专门优化的实现，具备可伸缩性和大量功能，因而广受欢迎。
本文使用的数据集格式请参考：使用Python预处理机器学习需要的手写体数字图像文件数据集
“从长期来看，人工智能和区块链等技术的进步将在银行业的发展中扮演重要的角色……为了保持竞争力，银行需要在后台更新技术，以便在前端提供无缝的体验，因为无论用户界面多么流畅，客户都不会容忍花哨的应用程序。”
Django数据库迁移是一种管理应用程序模型与数据库之间关系的机制。它可以使得我们在不丢失任何数据的情况下更新数据库模型，以及跨多个开发环境（开发、测试、生产等）同步模型。
在机器学习服务器中，Web 服务是在操作化计算节点上执行的 R 或 Python 代码。
人员跌倒检测识别预警系统通过python+opencv深度学习网络模型架构，人员跌倒检测识别预警系统实时监测老人的活动状态，通过图像识别和行为分析算法，对老人的姿态、步态等进行检测和识别，一旦系统检测到跌倒事件，立即发出预警信号，并通知相关人员前往提供援助。人员跌倒检测模型选择使用Python语言。Python是一门解释性脚本语言，是在运行的时候将程序翻译成机器语言；解释型语言的程序不需要在运行前编译，在运行程序的时候才翻译，专门的解释器负责在每个语句执行的时候解释程序代码，所以解释型语言每执行一次就要翻译一次，与之对应的还有编译性语言。
Python Django是一个基于MVC架构的Web应用程序开发框架。它可以帮助开发者快速构建高质量、可维护的Web应用程序。
一 Djangao入门 当今的网站实际上都是富应用程序（rich application），就像成熟的桌面应用程序一样。Python提供了一组开发Web应用程序的卓越工具。在本章中，你将学习如何使用Django（http://djangoproject.com/）来开发一个名为“学习笔记”（Learning Log）的项目，这是一个在线日志系统，让你能够记录所学习的有关特定主题的知识。我们将为这个项目制定规范，然后为应用程序使用的数据定义模型。我们将使用Django的管理系统来输入一些初始数据，再学习编写视
OpenAI在开源了号称其英文语音辨识能力已达到人类水准的Whisper项目，且它亦支持其它98种语言的自动语音辨识。Whisper所提供的自动语音识与翻译任务，它们能将各种语言的语音变成文本，也能将这些文本翻译成英文。本项目主要的目的是为了对Whisper模型使用Lora进行微调，目前开源了好几个模型，具体可以在openai查看，下面列出了常用的几个模型。另外项目最后还对语音识别加速推理，使用了CTranslate2加速推理，提示一下，加速推理支持直接使用Whisper原模型转换，并不一定需要微调。
TL;DR: talkGPT4All 是一个在PC本地运行的基于talkGPT和GPT4All的语音聊天程序，通过OpenAI Whisper将输入语音转文本，再将输入文本传给GPT4All获取回答文本，最后利用发音程序将文本读出来，构建了完整的语音交互聊天过程。
已提供预训练模型来支持需要执行情绪分析或图像特征化等任务但没有资源获取大型数据集或训练复杂模型的客户。使用预训练模型可以让您最有效地开始文本和图像处理。
只用了不到4小时。 AlphaZero在去年底通过自我对弈，就完爆上一代围棋冠军程序AlphaGo，且没有采用任何的人类经验作训练数据（至少DeepMind坚持这么认为，嗯）。 昨天，GitHub有位大神@Zeta36用Keras造出来了国际象棋版本的AlphaZero，具体操作指南如下。 项目介绍 该项目用到的资源主要有： 去年10月19号DeepMind发表的论文《不靠人类经验知识，也能学会围棋游戏》 基于DeepMind的想法，GitHub用户@mokemokechicken所做的Reversi开发，
Taipy 是一个免费框架，它允许 Python 开发人员、数据科学家和机器学习工程师创建 Web 应用程序。
输入一句话就能生成图像的 Stable Diffusion 已经火爆数月。它是一个开源模型，而且在消费级 GPU 上就能运行，是一项普通人就能接触到的「黑科技」。
CPython 是 Python 编程语言的官方和最广泛使用的实现。它是用 C 语言编写的，因此得名 “CPython”。作为 Python 生态系统的核心，了解 CPython 的工作原理、主要特性、优势以及对 Python 开发者是至关重要的。下面我将详细介绍这些方面。
【IT168 资讯】对于以数据为中心的工程师来说，Python和R是数据中心最流行的编程语言之一。但是，它们并不总是构建应用程序的其余部分的语言。这就是为什么你有时需要找到一种方法，将用Python或R编写的机器学习模型部署到基于.NET等语言的环境中。 在本文中，将为大家展示如何使用Web API将机器学习模型集成到.NET编写的应用程序中。 输入：Flask 我们可以使用Flask作为共享和主持机器学习预测的一种方式。让我们使用来自著名的Kaggle比赛的Titanic 数据集。首先，创建一个新文件，并
WWDC 2017让我们了解了苹果公司对机器学习的看法以及它在移动设备上的应用。CoreML框架使得将ML模型引入iOS应用程序变得非常容易。 大约一年前，我们在iOS和Android上实现了自己的神
近日，谷歌在其官方博客上开源了「Tangent」，一个用于自动微分的源到源 Python 库；它通过 Python 函数 f 生成新函数，来计算 f 的梯度，从而实现更好的梯度计算可视化，帮助用户更容易地编辑和调试梯度；本文还扼要概述了 Tangent API，包括如何使用 Tangent 在 Python 中生成易于理解、调试和修改的梯度代码。 Tangent 是一个免费、开源的新 Python 库，用于自动微分。和目前已有的机器学习库不同，Tangent 是一个源到源（source-to-source）
Python正在蓬勃发展，它的Github页面也是如此。今年对于Python来说是非常好的一年，我们看到了一些非常强大的Python开源项目。今天，我们列出了一些顶尖的python开源项目;试着至少为其中之一做些贡献，这将有助于提高您的Python技能。下面是30个Python开源项目的细节，让我们开始吧
原文：https://www.raywenderlich.com/174-beginning-machine-learning-with-scikit-learn 作者： Mikael Konutgan 2018年2月12日·中级·文章·15分钟
在ROS机器人的应用开发中，调用摄像头进行机器视觉处理是比较常见的方法，现在把利用opencv和python语言实现摄像头调用并转换成HSV模型的方法分享出来，希望能对学习ROS机器人的新手们一点帮助。至于为什么转换成HSV模型，因为在机器视觉方面用HSV模型进行图像处理是比较方便的，实现的方法和效果相对于其他模型都较为突出。
近期，在做未来服务端新业务的技术语言选型。之前我们的服务端都是使用C++开发，充分榨干了服务器的系统资源 —— 创业公司嘛，服务器也是不小的开销，能节省就节省一点吧。后面考虑到要快速的开发新业务，可能需要使用更高级语言。
作为一种重要的信息来源，图表（Chart）能够直观地展示数据关系，被广泛地应用于信息传播、商业预测和学术研究中 [1]。随着互联网数据的激增，自动化图表理解受到广泛关注，近期诸如GPT-4V、QwenVL-Max和Gemini-Ultra等通用闭源多模态大模型都展现出一定的图表理解能力，开源模型Chartllama [2]、ChartAst [3]等也在图表问题回答、图表总结和图表转换等任务上取得强大的性能。然而，目前开源的图表理解模型有以下三个局限：（1）模型参数规模庞大，难以部署到应用中。例如Chartllama包含13B参数，无法直接部署到单张小于26 GB显存的消费级显卡上 [4]。（2）模型容易出现数值错误，尤其是回答涉及数值计算的问题时 [3]。（3）模型无法高效处理高清图片，而许多关键信息（比如OCR文本）往往需要在较高分辨率下才清晰可见。并且，考虑到标准视觉Transformer会产生较长的视觉特征序列，直接提高输入分辨率又会带来计算效率问题。
一个Django模块是内置的功能，Django使用创建表，他们的田地，和各种约束。简而言之，Django Models是与Django一起使用的SQL数据库。SQL（结构化查询语言）很复杂，涉及许多不同的查询，用于创建，删除，更新或与数据库有关的任何其他内容。Django模型简化了任务并将表组织到模型中。通常，每个模型都映射到单个数据库表。 本文围绕如何使用Django模型方便地将数据存储在数据库中展开。此外，我们可以使用Django的管理面板来创建，更新，删除或检索模型的字段以及各种类似的操作。Django模型提供了简单性，一致性，版本控制和高级元数据处理。模型的基础包括–
ChatGPT/GLM提供图形交互界面，特别优化论文阅读/润色/写作体验，模块化设计，支持自定义快捷按钮&函数插件，支持Python和C++等项目剖析&自译解功能，PDF/LaTex论文翻译&总结功能，支持并行问询多种LLM模型，支持清华chatglm等本地模型。兼容复旦MOSS, llama, rwkv, 盘古, newbing, claude等
转载：作者:dave@http://krondo.com/slow-poetry-and-the-apocalypse/ 译者:杨晓伟(采用意译)
ABAQUS 的后处理功能不能完全提供我们在分析过程中所需的数据，为更好的扩展后处理功能，查看和分析结果数据，本文提出了使用Python 语言对ABAQUS 进行二次开发来达到这一目的的方法。文中讨论了ABAQUS 的脚本接口和对象模型在二次开发中的作用和调用流程，以及文件的读写与复制、数据读取与处理、结果输出与查看等关键技术。以共轨管锥面密封性的分析为例，使用Python 语言提取了分析结果数据并将结果作为初始条件加载于新的分析中，最终得到所需的分析数据。
思维链（CoT），最具开拓性和影响力的提示工程技术之一，能增强LLM在推理决策中的表现。
Streamlit是一个Python库，允许您创建交互式的数据科学和机器学习Web应用程序。使用Streamlit，您可以快速轻松地创建自定义Web应用程序，让用户与您的数据和模型进行交互。
机器学习模型的应用方法多种多样，不一而足。 例如，在客户流失预测中，当客户呼叫服务时，系统中便可以查找到一个静态统计值，但对于特定事件来说，系统则可以获得一些额外值来重新运行模型。
选自Google Research Blog 机器之心编译 参与：黄小天、刘晓坤 近日，谷歌在其官方博客上开源了「Tangent」，一个用于自动微分的源到源 Python 库；它通过 Python 函数 f 生成新函数，来计算 f 的梯度，从而实现更好的梯度计算可视化，帮助用户更容易地编辑和调试梯度；本文还扼要概述了 Tangent API，包括如何使用 Tangent 在 Python 中生成易于理解、调试和修改的梯度代码。 Tangent 是一个免费、开源的新 Python 库，用于自动微分。和目前已有
我们已经到达了本文最受期待的部分 - 构建模型！这就是我们大多数人首先进入数据科学领域的原因，不是吗？
日前，Google Research Blog 推出开源 Python 库“Tangent”。据介绍，这个库与现有的机器学习库相比，存在诸多优势，可以大大改善了用户的使用体验。 AI研习社编译整理如下： Tangent 是一个全新的免费开源 Python 库，可以用于自动微分。与其他现有的机器学习库相比，Tangent属于源到源（source-to-source）系统，可以用 Python f 函数调用新的 Python 函数，计算出 f 的梯度。对用户来说，这大大改善了梯度计算的可见性，更易于编辑和调
Semantic Kernel（语义内核）是一个轻量级的SDK（软件开发工具包），旨在实现人工智能大型语言模型（LLM）与传统编程语言的集成。这个工具包允许开发者将传统的编程语言与最新的大型语言模型相结合，以创建更智能、更强大的应用程序。
AI科技评论消息：日前，Google Research Blog 推出开源 Python库“Tangent”。据介绍，这个库与现有的机器学习库相比，存在诸多优势，可以大大改善了用户的使用体验。 AI科技评论编译整理如下： Tangent 是一个全新的免费开源 Python 库，可以用于自动微分。与其他现有的机器学习库相比，Tangent属于源到源（source-to-source）系统，可以用 Python f 函数调用新的 Python 函数，计算出 f 的梯度。对用户来说，这大大改善了梯度计算的可见性，
本项目是基于PaddleDetection实现的PP-YOLOE，PP-YOLOE是单阶段Anchor-free模型，其精度(COCO数据集mAP)和推理速度均优于YOLOv5模型，PP-YOLOE在COCO test-dev2017数据集上精度达到49.0%，在单卡V100上FP32推理速度为123.4FPS, V100上开启TensorRT下FP16推理速度为208.3FPS。其中还包含了X/L/M/S四种模型类型，适合部署在多种多样的硬件上，在手机上部署，推理速度也是极快的。
Keras是一个由Python编写的开源人工神经网络库，可以作为Tensorflow、Microsoft-CNTK和Theano的高阶应用程序接口，进行深度学习模型的设计、调试、评估、应用和可视化．
MLC LLM 是一种通用解决方案，它允许将任何语言模型本地部署在各种硬件后端和本地应用程序上，此外还提供了一个高效的框架，供每个人根据自己的用例进一步优化模型性能。
Selenium是一个Web测试自动化框架，最初是为软件测试人员创建的。它提供了Web驱动程序API，供浏览器与用户操作交互并返回响应。它运行时会直接实例化出一个浏览器，完全模拟用户的操作，比如点击链接、输入表单，点击按钮提交等。所以我们使用它可以很方便的来登录网站和爬取数据。
【磐创AI导读】：本系列文章为大家总结了24个热门的python库，查看上篇。想要获取更多的机器学习、深度学习资源，欢迎大家点击上方蓝字关注我们的公众号：磐创AI。一文总结数据科学家常用的Python库（上）
KerasUI是一种可视化工具，可以在图像分类中轻松训练模型，并允许将模型作为服务使用，只需调用API。
在机器学习的时代，AI智能补全代码早已不是梦想，各种IDE和插件都在努力帮助程序猿减少击键次数，延长键盘寿命（雾。
深度学习模型的成功不仅仅依赖于训练效果，更重要的是将模型部署到生产环境，使其能够实际应用并为用户提供服务。本文将详细介绍如何使用Python实现深度学习模型的部署与生产环境应用，包括基本概念、常用工具、代码实现和示例应用。
因为新冠疫情的缘故，美国一些地区的失业救济系统不堪重负，而这些系统都是上古语言COBOL写的。
PyTorch C++ 前端 是PyTorch机器学习框架的一个纯C++接口。PyTorch的主接口是Python，Python API位于一个基础的C++代码库之上，提供了基本的数据结构和功能，例如张量和自动求导。C++前端暴露了一个纯的C++11的API，在C++底层代码库之上扩展了机器学习训练和推理所需的工具扩展。这包括用于神经网络建模的内置组件集合；扩展此集合的自定义模块API；流行的优化算法库（如随机梯度下降）；使用API定义和加载数据集的并行数据加载程序；序列化例行程序等等。
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