苹果致歉降速门 互联网时代的产品升级跟传统时代不同，对于IT行业更是如此，硬件和软件需要同时升级，才能发挥出产品的最佳状态。最近发生两起事件令人瞩目，也让人看到IT行业跟其他行业的不同。...只是今年一些用户在加利福尼亚州、纽约州和伊利诺斯州地区等多地法院提起的集体诉讼，激起了用户公愤。...为平息不满声音，今晚七点左右英伟达发布声明：GeForce和TITAN系列GPU从来都不是为部署在数据中心而设计的，对GeForce专门的EULA（最终用户许可协议）条款进行修正，是为了不鼓励将GeForce...SKU的预期寿命等功能；英伟达无意禁止研究者经常将GeForce和TITAN产品用于非商业用途，或者用于自己的研究，这些用途不涉及数据中心规模的运行；不更新驱动就没影响。...1、产品功能划分和定价要明确； 2、不要把用户当傻瓜，即使他们曾经像傻瓜一样支持你； 3、产品升级除了前期预热、让用户买单，也要改良用户接受的方法，不能以损害用户体验为代价。生意，是长期的。
Firefox浏览器作为首批备受欢迎的开源浏览器，拥有庞大的用户群体。了解Firefox的用户浏览器的评价和反馈，对于改进和优化浏览器功能具有重要意义。...那么，如何获得这些宝贵的用户评价和反馈呢？答案就是使用Python爬虫！Python是一种简单易学且功能强大的编程语言，非常适合网络爬虫的开发。...我们的目标是通过使用Python爬虫技术，从各种渠道收集Firefox浏览器的用户评价和反馈。然而，手动收集和整理大量的用户评价和反馈是一项繁重且运行的任务。...接下来，我们使用BeautifulSoup库解析页面内容，并提取用户评价和反馈。最后，我们打印出这些信息。总结：通过使用Python爬虫，我们可以轻松地获取Firefox浏览器的用户评价和反馈。...这种自动化的方法不仅节省了时间和精力，还可以帮助我们更好地了解用户需求，改进我们的产品。
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.../stable_diffusion Google Colab 的 GPU 资源可能要撑不住了 最后说下我们上面提到的问题，Colab 有 Pro 和 Pro Plus 服务，如果你付费，那么获得 GPU...即便你每月付费使用 Pro 和 Pro + 服务，却也依然要受到明确的计算资源限制了 Google Colab 从来就禁止挖矿，这个是我们早就知道的，但是Stable Diffusion的出现，可以让我们用...并且有的用户已经收到了取消pro服务的邮件，并进行了退款。...最后还是希望google能找到一个更好的解决办法，毕竟Colab真的很好用。 ---- MORE kaggle比赛交流和组队 加我的微信，邀你进群 喜欢就关注一下吧： 点个 在看 你最好看！
为了衡量QoE，我们会查看每个回放会话的各种指标，包括播放延迟; 重新缓冲（视频缓冲区清空时的播放中断）出现比率，播放错误和用户启动的中止; 整个播放时的平均比特率; 和视频多方法评估融合，这是Netflix...注意，y轴以秒为单位，并且可以从图中容易地读取中值和其他熟悉的分位数的点估计值。在这种情况下，与单元1相比，单元1和4的分位数函数几乎相同，而单元2和3的特征分别在播放延迟的所有分位数中减少和增加。...接下来，我们需要确定处理单元和控制单元之间的差异是否具有实际和统计学意义。...在上面的这个模拟示例中，单元2成功地减少了播放延迟：播放延迟的上分位数比单元1中的低约5秒，表明我们已经为经验最差的观众改进了该度量。这是一个易于直观的测试结果摘要。...这只是我们改进Netflix流媒体实验的一种方式，而分位数函数只是我们某些指标的一个很好的总结。我们正在积极致力于比率，速率，零膨胀观测和其他具有挑战性的指标的快速自举技术。
在免费版 Colab 中，用户对较快 GPU 和 TPU 的使用权限非常有限，用量额度也比 Colab Pro 和 Pro+ 低很多。 Colab Pro 和 Pro+ 中的笔记本可以运行多久？...和往常一样，资源供应并没有保证，并且依然存在用量限额。 Colab Pro 用户的执行时间更久，并且如果供应情况允许，用户可以将输出保存到云端硬盘。...Colab Pro 和 Pro+ 中的资源会优先提供给最近资源用量较少的订阅者，以防少数用户独占有限的资源。...这样，用户在 Colab Pro 和 Pro+ 中遇到用量限额的情况就会减少。...Colab Pro 和 Pro+ 目前仅在以下国家 / 地区推出：美国、加拿大、日本、巴西、德国、法国、印度、英国和泰国。 用户：Pro + 是来挤占 Pro 资源的？
9.0 版本的关键目标是改进用户体验，让可观察性和数据可视化变得更容易和可访问，并改进警报功能。 可视化查询构建器首次出现在 Grafana 9 中，它提供了更简单、更直观的方法来查看数据。...以前，在 Grafana 中构建查询的唯一方法是编写 PromQL，而编写和理解 PromQL 需要经历一个艰难的学习过程，这对于新用户来说是一项艰巨的任务。...指标和标签都可以这么操作，最大限度地提高了易用性。用户还可以在构建起界面和代码模式之间切换，修改的东西不会丢失。 此外，“浏览到仪表盘”工作流允许用户直接在“浏览”模式下创建仪表盘。...热图面板的性能得到了改进，并且添加了对调色板的粒度控制，可用于改进数据的可视化效果。 新版本添加了一个命令面板，对于那些喜欢使用键盘进行浏览和搜索的人来说，这提高了他们的工作效率。...警报的分组和路由也得到了改进，通知策略允许管理员将警报捆绑在一起——防止多个警报触发时可能出现的通知大爆发。
大伙儿都知道，前段时间Colab上线了一个50美元/月（约325元/月）的“超级会员”Pro+，和10美元/月的“普通会员”Pro相比，Pro+能优先用上V100和P100 GPU。...现在，有Reddit网友发现，以前总能抢到V100和P100的Pro会员，甚至可能被分配到T4。 △图源：Reddit 要知道，Tesla T4可是Colab免费玩家也能“碰运气”获得的算力！...对于Colab用户来说，充钱买Pro本身就是想要更好的算力，T4显然不符合他们对于GPU的期待。 话题一上Reddit，立即炸出了一波网友。...Pro+用户表示自己被分配到T4）。...随着用户数量增多、前段时间又升级了“超级会员”Pro+，现在Pro用户基本抢不到V100了，正常就只能用P100甚至偶尔用上T4。
Studio Lab 为用户提供了所有入门 AI 所需的基础能力，包括 JupyterLab IDE、CPU 和 GPU 模型训练算力以及 15 GB 的永久存储。...本文我使用图像和 NLP 分类任务，比较了在 SageMaker Studio Lab 和 Colab、Colab Pro 以及 Kaggle 上训练神经网络的效果。...但这也带来了一个问题，即亚马逊是否会更新像 PyTorch 这样的预安装包，或者维护更新的环境是否完全依赖于用户。 亚马逊后续可能会销毁我的实例，或者将来会升级底层映像，删除自定义安装的包和扩展。...奇怪的是，Colab Pro High RAM 实例的训练速度比普通 Colab Pro 实例慢，尽管前者有更多的 CPU 核和 CPU RAM 以及相同的 GPU。然而，它们之间的差异并不大。...特别是对于一直在 K80 上使用免费 Colab 和训练模型的用户来说，SageMaker Studio Lab 将给你全面的升级体验。
Google Colab简介 Colaboratory（简称 Colab），是Google公司的一款产品，可以浏览器中编写和执行 Python 代码。...免费使用GPU Colab显卡 Colab 中的 GPU 是随机分配，通常包括 Nvidia K80、T4、P4 和 P100。...免费用户大多数只能使用速度较慢的 K80 GPU，订阅Colab Pro(每月9.9美元）可以使用 T4 或 P100 GPU。不过K80也要比CPU强许多！...Colab Pro订阅用户还可以享用更大的内存，同时代码的运行时间也会更长。一般普通用户的代码运行时间会限制到12个小时，订阅用户则是24小时。 反正。有钱是真的好！...第一次运行会很慢 第一次使用Colab进行训练会很慢，需要耐心等待，之后就好了。 订阅Colab Pro蛮值的 如果经常用的话，可以订一个，没有信用卡可以找万能的某宝。偶尔用的话，还是白嫖比较香。
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需要付费了，所以我决定寻找替代方案，并偶然发现了 Hugging Face 的一条新闻，他们发布了一个扩散模型的包diffusers...我们也可以调整一些参数，例如 guide_scale、step和设置随机种子（用于确定性输出），来控制我们的模型输出，具体的更详细的使用方式请看： https://huggingface.co/blog.../stable_diffusion Google Colab 的 GPU 资源可能要撑不住了 最后说下我们上面提到的问题，Colab 有 Pro 和 Pro Plus 服务，如果你付费，那么获得 GPU...即便你每月付费使用 Pro 和 Pro + 服务，却也依然要受到明确的计算资源限制了 Google Colab 从来就禁止挖矿，这个是我们早就知道的，但是Stable Diffusion的出现，可以让我们用...并且有的用户已经收到了取消pro服务的邮件，并进行了退款。
Google Colab 是一个免费的 Jupyter 环境，用户可以用它创建 Jupyter notebook，在浏览器中编写和执行 Python 代码，以及其他基于 Python 的第三方工具和机器学习框架...中； 提供基于浏览器的 Jupyter notebook； 完全免费，且提供 GPU 和 TPU（Pro 用户可以使用更多资源，但需要付费）； 支持 Python 2 和 Python 3； 提供两种硬件加速器...从 GitHub 上传 Notebook 我们可以使用项目 URL，或者搜索组织和用户等方法，直接从 GitHub 上传 Python 代码。...Token」以删除先前的 token 点击「Create New API Token」，生成一个新的 token 并下载一个名为「kaggle.json」的 JSON 文件 「kaggle.json」文件包含用户名和密钥...Google Colab 完全免费（pro 版除外），并提供 GPU 和 TPU 硬件加速器，易于使用和共享。
目前， Stable Diffusion 的代码和模型都已开源。按理说，每一个感兴趣的用户，都应该正在开心地尝试作画。但是，这种模型执行起来，需要足够的算力支持。...就从 Google Colab 租了云 GPU 来用。为此，还交了钱订阅 Colab Pro 。...根据官方说明，16GB 内存的 M1 Pro ，生成一张图片大概需要 30 秒钟。我的配置低一些，是 2020 款初代 M1 Macbook Pro ，而且内存里面驻留了很多服务，时间也就相应拉长。...估计有很多专业用户，也会嗤之以鼻： 哼，不就是给命令行套了个壳吗？有啥了不起？花里胡哨的！...但这看似很小的一点改进，却使得一款新技术可以瞬时触达到更多普通用户。他们原本就有使用的热情，只不过是被复杂的操作方法和频繁的报错折磨到放弃。 所以，如果你有机会，用低成本降低一群人的痛苦。
文章目录 简介 注册云盘 安装colab 新建colab 装载云盘 测试 简介 ---- Colab全称Colaboratory，即合作实验室，是谷歌的提供的一个在线工作平台，使用Jupyter笔记本环境...Colab也提供了付费服务，包括9.99刀每月的Pro和49.99刀每月的Pro+版，对应更好的GPU算力。Google Drive也可以付费扩容。...安装colab ---- 新建colab ---- 新建一个colab文件： （插播反爬信息 ）博主CSDN地址：https://wzlodq.blog.csdn.net/ 设置...然后从Google Drive中上传的文件和数据都授权给Colab可以读取了。...比如我把iris数据集上传后，colab中同步可以看到。
12 月 13 日，谷歌在其云平台上推出了一系列 AI 模型以供用户体验并实际应用：包括向开发者和企业开放 Gemini Pro、面向开发者和安全运营的 Duet AI、图像生成 Imagen 2 以及用于医疗保健场景的...12 月 13 日，谷歌开始向开发者和企业开放 Gemini Pro，供其根据自有用例进行构建。据悉，谷歌将在未来几周到几个月内持续收集用户反馈，并据此对模型做进一步微调。...Gemini Pro 提供的 SDK 将帮助用户构建出可在任何地方运行的应用程序。Python、Android（Kotlin）、Node.js、Swift 和 JavaScript 均在支持之列。...Gemini Pro 的 SDK 可帮助用户构建出可在任何地方运行的应用程序 目前，Gemini Pro 的首个版本现可通过 Gemini API 进行访问：开发者可以使用此远程接口在 Gemini Pro...为了帮助谷歌提高产品质量，在用户使用免费配额时，经过培训的审核人员可能会访问 API 及 Google AI Studio 上的输入和输出。
https://hikariai.net/cloud/colab-intro/ 云计算是一个术语，用来描述通过网络(通常是Internet)交付的硬件和软件的使用。...然而，这些系统对于许多组织来说是极其昂贵和负担不起的。人工智能作为云应用程序开发中的一种服务，可以以更便宜的价格访问这些组织。...通常NVIDIA Tesla系列的卡非常昂贵，对于用户来说，配置带有NV Tesla卡的系统进行开发的成本也相对比较高，这个时候如果能妥善使用GPU云，可能更具成本效益。...Colab允许任何人通过浏览器编写和执行任意的python代码，特别适合于机器学习、数据分析和教育。...使用Colab Pro，您可以优先访问最快的gpu。例如，在大多数使用标准Colab的用户接收较慢的K80 GPU时，您可能会收到一个T4或P100 GPU。
在Google Colab白嫖GPU 但有个很特殊的东西是Google Colab，这是Google提供的免费GPU算力 现在有很多现成的脚本可以允许你一键部署脚本，就比如 https://colab.research.google.com...连接成功就会变成绿色 免费的计算单元式有限的，你也可以考虑升级Colab Pro或者Pro+来获得稳定的计算资源。Colab Pro的价格是大概每月75....当然如果你用的是colab pro就不用这么麻烦了。...ChatGPT关键字 其实我觉得Stable diffusion里最不实用的关键点就是正向和负向关键字，关键字系统本身相当复杂而且还只能识别英语，并且里面的优先级问题和竞争问题相当复杂，对于使用者来说，...而现在，你可以用一个简单的ChatGPT插件来实现类似的功能，在配置上chatgpt的api之后你就可以用GPT3.5来解构和构造关键字。
并且在全中文任务中支持零样本学习，用户可以通过提供prompt的方式来使用，支持文本生成、信息抽取和理解大类下近30多种中文任务。...训练模型 训练代码可以参考： 使用pCLUE数据集进行训练、预测和效果验证, pytorch实现——在线colab。...==========示例3========== 用户： 学前教育专业岗位实习中，在学生方面会存在问题，请提出改进措施。...它去掉了文本理解、信息抽取类任务，加强了问答、对话和各种生成式任务的学习和训练； 针对多轮对话容易受到上下文的干扰，加入了抗干扰数据使得模型可以在必要时忽略无关的上下文；加入了用户反馈数据的学习，使得模型不仅具有一定的通用语言理解能力...之后，会根据反馈进一步改进现有版本。 在线体验：www.YuanYu.ai
在师兄推荐下尝试了一下google的colab。 ? 进入了之后可以在设置里选择GPU或者TPU： ? 速度确实会快很多。...但是我感觉colab有一个挺不方便的一点就是，本地文件需要上传，上传有两种方式。...第一个是在代码中输入： from google.colab import files uploaded = files.upload() 这样可以直接选择文件上传。...如果对速度和连接时间由更多的要求的话，可以购买colab pro版本，一个月9.9刀，价位也还挺合理的。速度是真的很香。
无论是深度学习的初学者还是专业人士，都能在Colab上轻松构建、训练和共享机器学习模型。 Colab的一大优势是其强大的硬件支持，包括GPU和TPU。...Colab还内置了许多常用的Python库，如NumPy、Pandas等，使得用户可以直接在Notebook中调用这些库进行数据处理和分析。 例子： 任务： 利用Colab进行深度学习模型的训练。...开源活动如何改变我们对Git的使用☞☞☞☞ 开源活动通过不断的改进和优化，使得Git成为一个更加强大、高效和稳定的版本控制工具。...开发者们在使用Git时，可以通过关注Git的开源社区、参与讨论、提出问题和贡献代码等方式，更好地体验Git的各种新特性和改进。...例如，在业务领域的推荐系统中，我们可以通过自研推荐算法，根据业务场景和用户需求，实现更加个性化的推荐服务。 数据清洗与特征提取♢♢♢♢♢自研AI工具的一个重要方面是数据清洗和特征提取。
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