今年初，我们在 TensorFlow 开发者大会 (TensorFlow Dev Summit) 上发布了 TensorFlow 2.0 的 Alpha 版本。经过近 7 个月的努力，今天我们高兴的宣布，TensorFlow 2.0 正式版现已推出！
Tensorflow激发开发人员在几乎任何想到的领域中尝试他们令人兴奋的AI创意。ML社区中有三个众所周知的因素构成了一个好的深度神经网络模型做了一些神奇的事情。
GH-Archive通过从GitHub REST API中摄取大部分这些事件，从GitHub记录大量数据。这些事件以GSON格式从GitHub发送到GH-Archive，称为有效负载。以下是编辑问题时收到的有效负载示例：
结合Github的示例用法：https://nbviewer.jupyter.org/github/ + <用户名或者用户名/存放ipynb文件的仓库或者Gist ID>
用于机器学习的软件库往往对研究成功至关重要，因此软件库的更新速率必须能够跟上机器学习研究发展的脚步。
在很多歌迷眼里，尤其是喜欢乡村音乐的人，“霉霉”Taylor Swift是一位极具辨识度也绝对不能错过的女歌手。在美国硅谷就有一位非常喜欢 Taylor Swift 的程序媛 Sara Robinson，同时她也是位很厉害的 APP 开发者。喜爱之情难以言表，于是利用机器学习技术开发了一款iOS 应用，可以随时随地识别出 Taylor Swift~~~
“学习Fastai从哪开始？”这个问题可能并不合适。那么是不是要直接看第一个视频？并不是。
最近因为看《我心里危险的东西》和《放学后失眠的你》然后因为太喜欢了就去看漫画了，后来又一发不可收拾就去追更漫画了。还追了一部没找到熟肉的条漫。条漫是英语还好，我自己虽然只是四级水平的英语能力，但是可以勉强能看懂台词，实在看不懂的可以去直接各个翻译平台就行了。但是日漫还有一些本子来说说，我完全不认识日文，想去平台翻译也不太好翻译。因为漫画不是小说，文字都是图片形式的，自己去做OCR识别再去翻译属实是折磨中的折磨。因此我就到处找能用的软件/平台终于让我找到了这个程序。试用了一下就觉得这就是我要的。
是否能够更快地训练和提供对象检测模型？我们已经听到了这种的反馈，在今天我们很高兴地宣布支持训练Cloud TPU上的对象检测模型，模型量化以及并添加了包括RetinaNet和MobileNet改编的RetinaNet在内的新模型。本文将引导你使用迁移学习在Cloud TPU上训练量化的宠物品种检测器。
在AI浪潮风起云涌的当下，AI正在不断地重塑着每一个行业。笔者的目标是在公众号中把所有当下流行的AI应用都梳理一遍，在整理技术拓展思路的同时也给大家做一个科普。有一段时间没有介绍aigc相关的应用了，今天翻到了一个很早之前调研过的火了很久的一个项目—pdfGPT。
大家好，我是猫头虎！今天，我要分享一个激动人心的话题：Go Cloud - Go语言在便携式云编程方面的最新进展。Go Cloud项目致力于使Go成为开发便携式云应用程序的首选语言。在这篇文章中，我们会深入探讨Go Cloud的工作原理、如何参与其中，以及它如何帮助开发者摆脱对特定云服务商的依赖。🚀
网络层与算子融合是非常有效的方法，本文将配合TensorRT与tflite推理框架介绍下网络层与算子融合的原理与应用。
使用 Sonatype Nexus 作为 maven 私服，有两个无法避免的运维问题。
我总是发现生成和序列模型令人着迷：他们提出的问题与我们刚开始学习机器学习时常遇到的问题不同。当我第一次开始学习ML时，我学了分类和回归（和大多数人一样）。这些帮助我们提出并回答以下问题：
原文标题：How To Create Data Products That Are Magical Using Sequence-to-Sequence Models 作者：Hamel Husain
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。
简单来说，Chatbot是一种模拟人类对话(以文本和音频形式）的计算机程序，我们将其视为智能和有用的。他们最重要的应用是个人或企业虚拟助手。聊天机器人可以挖掘大量数据，为客户挑选最好的金块，无论是故障排除解决方案还是推荐新产品。此外，它们还为你的企业和客户提供了非常直观的界面。根据具体情况，聊天机器人可以从用户所说的内容中了解个性化交互并构建以前的交互，从而提供令人满意和未来的客户体验。
谷歌地球引擎是一个计算平台，允许用户在谷歌的基础设施上运行地理空间分析。与平台交互的方式有以下几种：
嗨，猫头虎博主在此！🐆🦉 今天我们要聊的是Go Cloud Development Kit的最新更新。如果你在寻找关于Go语言和云开发的最新资讯，那么这篇博文正适合你。我们将深入探讨2019年3月4日Google团队发布的这个令人兴奋的项目。让我们一起探索如何使云开发变得更简单、更高效吧！
特邀博文 / 软件工程师 Pierric Cistac；研究员 Victor Sanh；技术主管 Anthony Moi，来自 Hugging Face
Knative 有三个高级子系统：Serving 用来协调服务 Pod 的自动伸缩以及路由；Build 提供了将代码转换为镜像的工具链；Eventing 则会使用事件的发布订阅来触发松耦合服务。
AWS Lambda、Microsoft Azure Functions及Google Cloud Functions支持的开发语言
在人工智能兴起的当下，AI正在重塑着很多行业。今天介绍的是一款近期登上github热门的一款可轻松实验和原型化 LangChain[1] 流水线的AI项目—LangFlow。
微服务是一把双刃剑，在让我们提升开发效率的同时，也会让运维难度加大，尤其是 Serverless，其微服务器的粒度更小，随着数量的增长，缺乏配套设施的架构会变得一发不可收拾，而治理和运维的难度也随之呈现级数性增长。本次分享主要讨论如何对 Serverless 进行更有效的服务治理。本文由 MegaEase 创始人、腾讯云 TVP 陈皓在 Techo TVP 开发者峰会 ServerlessDays China 2021 上的演讲《Serverless 的服务治理》整理而成，向大家分享，本次分享完整视频请见文末。
Service Mesher 社区牵头启动 Istio 文档翻译工作之后，为降低维护工作量，我们开发了一个 Github Webhook 项目，用 Github Issue 的方式对社区翻译工作流程提供自动化支持。同时也开发了一个 Chatbot 来完成任务的维护工作。
【AI科技大本营导语】在今天举行的 2019 年 TensorFlow 开发者峰会上，谷歌宣布了其针对研究和生产的开源机器学习库的一些更新。TensorFlow 2.0 alpha 提供即将发生的变化的预览，旨在让初学者更容易使用 ML。
本文展示了一个端到端的实例，说明如何构建一个可以语义化搜索对象的系统。项目作者是 Hamel Husain （https://www.linkedin.com/in/hamelhusain/） 和 Ho-Hsiang Wu 。
我有一个关于使用断点续传到Google Cloud Storage的上传速度的问题。我已经编写了一个Python客户端，用于将大文件上传到GCS（它具有一些特殊功能，这就是为什么gsutil对我公司不适用的原因）。在大约2个月前运行的测试中，它很好地利用了可用的连接带宽，其中25Mbps连接中大约有20Mbps。该项目被冻结了将近2个月，现在，当重新打开该项目时，同一客户端以非常慢的速度上载，速度约为25Mbps的1.4Mbps。我已经编写了简单的Python脚本来检查它是否也会遇到相同的问题，并且速度稍快一些，但仍约为2Mbps。Gsutil工具的执行效果几乎与我的Python脚本相同。我还以超过50Mbps的上传速度在不同的网络基础架构上运行了该测试，效果非常好。
16 日，网贷平台“永利宝”通过旗下 APP 发布消息称：“平台老板余刚、张玉丰现已失联！请大家速速报警进行维权！”
TROPOspheric Monitoring Instrument(TROPOMI)是搭载在Copernicus Sentinel-5 Precursor(S5P)卫星上用于大气成分观测的仪器，于2017年10月13日发射，预计服役期为7年。
之前没有学过概率编程？对 TensorFlow Probability（TFP）还不熟悉？下面我们为你准备了入门级实操性教程——《Bayesian Methods for Hackers》（教程查看地址：https://camdavidsonpilon.github.io/Probabilistic-Programming-and-Bayesian-Methods-for-Hackers/#tensorflow），这门教程的实例现在也在 TFP 中开放了。作为对所有人开放的开源资源，TFP 版本的概率编程对之前用 PyMC3 写的那版进行了补充。
https://github.com/tensorflow/tensorflow/blob/master/tensorflow/g3doc/get_started/os_setup.md
机器之心报道 机器之心编辑部 刚刚，谷歌云博客宣布：谷歌云 TPU 机器学习加速器测试版已向外部用户开放，价格大约为每云 TPU 每小时 6.50 美元，而且数量有限。此举意味着这种曾支持了著名 AI
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。
线上的Python的机器学习资源如此丰富，从哪开始？如何修炼？这篇文章让你从零开始，七步之内成为Python机器学习的大师。
第一步是收集可能的几个javascript文件（更多的文件=更多的路径，参数->更多的vulns）。
关注 TencentServerless 公众号，回复「PPT」，即可领取本届大会演讲 PPT。 微服务是一把双刃剑，在让我们提升开发效率的同时，也会让运维难度加大，尤其是 Serverless，其微服务器的粒度更小，随着数量的增长，缺乏配套设施的架构会变得一发不可收拾，而治理和运维的难度也随之呈现级数性增长。本次分享主要讨论如何对 Serverless 进行更有效的服务治理。本文由 MegaEase 创始人、腾讯云 TVP 陈皓在 Techo TVP 开发者峰会 ServerlessDays China
1.项目介绍AWVS一直以来在圈子中都比较火，以速度快和高准确性深受大家喜爱。很多人想研究其运作机制却因闭源而不得其解。今天这里通过一个极其简单的方式，只用几行代码就能让你一见其核心代码。这是最新解码方法，除python3外无须安装任何依赖（没办法，python写的），支持11.x,12.x,13.x，以及后续版本^_^对于有IAST、DAST扫描器需求的同
【导读】本文利用TensorFlow构建了一个用于产品推荐的WALS协同过滤模型。作者从抓取数据开始对模型进行了详细的解读，并且分析了几种推荐中可能隐藏的情况及解决方案。 作者 | Lak Laksh
这是我们经常被问到的一个问题。如果除了向量数据以外，用户还有其他标量数据信息，那么其业务可能需要在进行语义相似性搜索（https://zilliz.com.cn/glossary/%E8%AF%AD%E4%B9%89%E6%90%9C%E7%B4%A2-%EF%BC%88semantic-search%EF%BC%89）前先根据某种条件过滤数据，例如：
1.问题由来：由于公司新项目需求，需要从不同平台爬取大量与项目相关的数据，大多数平台没有反爬机制，只有一个站点布置了反爬。虽然可以爬取的平台很多，可以选择爬取其他平台的数据来代替，但是考虑到该平台的可用数据量很大，值得花时间做这个爬虫，同时也是受到好奇心的驱使，于是研究了该平台的反爬机制。以下将该站点称为h网站。
AWVS一直以来在圈子中都比较火，以速度快和高准确性深受大家喜爱。很多人想研究其运作机制却因闭源而不得其解。
本章是关于互操作性的。 我们必须不断提醒自己，NumPy 在科学（Python）软件生态系统中并不孤单。 与 SciPy 和 matplotlib 一起工作非常容易。 还存在用于与其他 Python 包互操作性的协议。 在 Python 生态系统之外，Java，R，C 和 Fortran 等语言非常流行。 我们将详细介绍与这些环境交换数据的细节。
2018年，谷歌推出了云AutoML，引起了广泛关注，是机器学习和人工智能领域最重要的工具之一。在本文中，你将学习“AutoML”，这是一种借助 Google 云 AutoML 构建机器学习模型的无代码解决方案。
Serverless 平台的主要优点是，它们使您可以专注于编写代码，而不必关心管理基础结构，自动扩容或为所用资源支付更多费用。
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