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。
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。
TextBlob是一个非常有趣且对于很多Python开发者来说可能还不那么熟悉的库。它提供了一个简单的API,用于处理文本数据,进行自然语言处理(NLP)任务,比如情感分析、词性标注、翻译等。TextBlob基于NLTK和Pattern库,结合了它们的强大功能,同时提供了更友好和更简单的接口。
什么是API规范 API 是模块或者子系统之间交互的接口定义。好的系统架构离不开好的 API 设计,而一个设计不够完善的 API 则注定会导致系统的后续发展和维护非常困难。在关键环节制定明确的API规范有助于 Service 对内提高产品间互通的效率,对外提供一致的使用体验,也有助于更好地被集成。 对于API规范,比较知名的是 OpenAPI Specfication[1] 和 Google API Design Guide[2]。前者针对 RESTful API 设计在细节层面给出了非常具体的规定,已经成
1.GET /healthCheck 这个API用来检查集群状态是否完好。 我们访问(相当于直接GET):xx.xx.8.133/healthCheck,看到返回:
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。
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。
原文标题:How To Create Data Products That Are Magical Using Sequence-to-Sequence Models 作者:Hamel Husain
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~~~
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!
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。🚀
TextBlob是一个用Python编写的开源的文本处理库。它可以用来执行很多自然语言处理的任务,比如,词性标注,名词性成分提取,情感分析,文本翻译,等等。你可以在官方文档阅读TextBlog的所有特性。
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!
什么是Feign? Feign 的英文表意为“假装,伪装,变形”, 是一个http请求调用的轻量级框架,可以以Java接口注解的方式调用Http请求,而不用像Java中通过封装HTTP请求报文的方式直接调用。Feign通过处理注解,将请求模板化,当实际调用的时候,传入参数,根据参数再应用到请求上,进而转化成真正的请求,这种请求相对而言比较直观。 Feign被广泛应用在Spring Cloud 的解决方案中,是学习基于Spring Cloud 微服务架构不可或缺的重要组件。 开源项目地址: https://github.com/OpenFeign/feign
Feign 的英文表意为“假装,伪装,变形”, 是一个http请求调用的轻量级框架,可以以Java接口注解的方式调用Http请求,而不用像Java中通过封装HTTP请求报文的方式直接调用。Feign通过处理注解,将请求模板化,当实际调用的时候,传入参数,根据参数再应用到请求上,进而转化成真正的请求,这种请求相对而言比较直观。 Feign被广泛应用在Spring Cloud 的解决方案中,是学习基于Spring Cloud 微服务架构不可或缺的重要组件。 开源项目地址: https://github.com/OpenFeign/feign
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使用 Sonatype Nexus 作为 maven 私服,有两个无法避免的运维问题。
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!”
腾讯云对象存储(Cloud Object Storage,COS)是腾讯云提供的一种存储海量文件的分布式存储服务,用户可通过网络随时存储和查看数据。
最近在做网站的seo优化,想要把网站的url自动提交到搜索引擎。bing和baidu都好说,直接去开通api即可,但是google就比较麻烦,需要下载验证文件。而且当我按照网上的教程来开通api时候,发现教程和实际操作中有很多不一样的地方,不仅耽误了很多时间,还没有成功开通。
Thanos[1] 和 VictoriaMetrics[2] 都是用来作为 Prometheus 长期存储的成熟方案,其中 VictoriaMetrics 也开源了其集群版本[3],功能更加强大。这两种解决方案都提供了以下功能:
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。
本文向您介绍两种访问谷歌Gemini语言模型的途径:Vertex AI和Google AI Studio,并详细阐述每种方法的使用入门指南。
Zanzibar 是一个用于存储和评估访问控制列表的全球系统。 Zanzibar 提供统一的数据模型和配置语言,用于表达来自 Google 数百个客户端服务的广泛访问控制策略,包括Calendar、Cloud、 Drive、Maps、Photos、YouTube。
https://github.com/tensorflow/tensorflow/blob/master/tensorflow/g3doc/get_started/os_setup.md
大家好,我是前端西瓜哥。今天学习一下 ReactElement 和 FiberNode。
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。
前面2课讲解了如何部署ERC721非同质化资产,并作为海洋商店发布在OpenSea测试网络。 本文以野狼队的队员TOKEN为例,讲解如何配置图形/文字特有的ERC721非同质化资产。 通过本文学习,你可以了解: (1)如何安装python; (2)如何通过python部署Http服务,用于提供meta信息; (3)通过REMIX发布ERC721到Rinkeby测试网络; (4)发布资产到OpenSea商店;
很多API都要求你注册获得API密钥后才能执行API调用。编写本书时,GitHub没有这样 的要求,但获得API密钥后,配额将高得多。
Scout Suite是一款针对云集群环境的开源安全审计工具,主要针对的是云端环境的安全状况。通过使用云服务提供商暴露的API,Scout Suite可以从高安全风险区域收集配置数据以备研究人员进行人工审计。值得一提的是,Scout Suite在进行完安全审计之后,可以自动给研究人员呈现清晰详尽的攻击面概览,而无需研究人员浏览繁杂的Web控制台信息。
Checkov是一款针对基础设施即代码(IaC)的静态代码安全分析工具,在该工具的帮助下,广大研究人员可以在在Terraform、CloudFormation、Kubernetes、Serverless Framework和其他基础设施的构建期间,轻松检测出云端代码安全问题。
译者 | reason_W 编辑 | Just 对大多数企业来说,机器学习听起来就像航天技术一样,属于花费不菲又“高大上”的技术。如果你是想构建一个 Netflix 这种规模的推荐系统,机器学习确实是这样的。(注:Netflix是美国流媒体巨头、世界最大的收费视频网站,曾于 2017 年买下《白夜追凶》全球播放权。)但受万物皆服务(everything-as-a-service)这一趋势的影响,机器学习这一复杂的领域也正在变得越来越接地气。所以现在哪怕你只是一个数据科学领域的新手,并且只想实现一些很容易
本文主要介绍了Android 7.0中PopupWindow的一些新特性和问题,以及解决方案。包括新特性的介绍和旧问题的分析,并且提供了一份源码供参考。
关于AutoPWN-Suite AutoPWN-Suite是一款功能强大的自动化漏洞扫描和利用工具,在该工具的帮助下,广大研究人员可以轻松通过自动化的方式扫描和利用目标系统中潜在的安全漏洞。 功能介绍 1、实现了完全自动化(使用-y选项开启); 2、无需用户输入即可检测全范围网络IP; 3、基于版本的漏洞检测; 4、Web应用漏洞测试; 5、支持从终端获取跟漏洞相关的信息; 6、自动下载与漏洞相关的漏洞利用代码; 7、提供了在网络中制造噪声的噪声模块; 8、提供绕过/规避功能; 9、根据权限自动决定
近期正在探索前端、后端、系统端各类常用组件与工具,对其一些常见的组件进行再次整理一下,形成标准化组件专题,后续该专题将包含各类语言中的一些常用组件。
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。
Keras库为深度学习提供了一个相对简单的接口,使神经网络可以被大众使用。然而,我们面临的挑战之一是将Keras的探索模型转化为产品模型。Keras是用Python编写的,直到最近,这个语言之外的支持还很有限。虽然Flask,PySpark和Cloud ML等工具可以直接在Python中产品化模型,但我通常更喜欢使用Java来部署模型。
日前,kdnuggets 上的一篇文章对比了三大公司(谷歌、微软和亚马逊)提供的机器学习服务平台,对于想要启动机器学习项目的公司或是数据科学新手来说,提供了非常多的指导和建议。 AI 研习社将原文编译整理如下: 对于大多数企业来说,机器学习就像航空航天一样遥远,听起来既昂贵,还需要高科技人才。从某种角度来说,如果你想建立一个像 Netflix 一样好的推荐系统,那确实是昂贵且困难。但是,目前这个复杂的领域有一个趋势:一切皆服务(everything-as-a-service)——无需太多投资,即可快速启动机
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:
因为Centos EOL的缘故,去年内部忙着换OS,打算趁此机会从cgroup v1切到cgroup v2,然而,在低版本K8s适配cgroupv2的过程中,遇到了一些问题
整合了语音识别的 Python 程序提供了其他技术无法比拟的交互性和可访问性。最重要的是,在 Python 程序中实现语音识别非常简单。阅读本指南,你就将会了解。你将学到:
【导读】亚马逊的 Alexa 的巨大成功已经证明:在不远的将来,实现一定程度上的语音支持将成为日常科技的基本要求。整合了语音识别的 Python 程序提供了其他技术无法比拟的交互性和可访问性。最重要的是,在 Python 程序中实现语音识别非常简单。阅读本指南,你就将会了解。你将学到:
【导读】CoreML是2017年苹果WWDC发布的最令人兴奋的功能之一。它可用于将机器学习整合到应用程序中,并且全部脱机。CoreML提供的机器学习 API,包括面部识别的视觉 API、自然语言处理 API 。苹果软件主管兼高级副总裁 Craig Federighi 在大会上介绍说,Core ML 致力于加速在 iPhone、iPad、Apple Watch 等移动设备上的人工智能任务,支持深度神经网络、循环神经网络、卷积神经网络、支持向量机、树集成、线性模型等。本文将带你从最初的数据处理开始教你一步一步的
译者 | 廉洁 编辑 | 明明 出品 | AI科技大本营(公众号ID:rgznai100) 【AI科技大本营导读】亚马逊的 Alexa 的巨大成功已经证明:在不远的将来,实现一定程度上的语音支持将成为日常科技的基本要求。整合了语音识别的 Python 程序提供了其他技术无法比拟的交互性和可访问性。最重要的是,在 Python 程序中实现语音识别非常简单。通过本指南,你将学到: 语音识别的工作原理; PyPI 支持哪些软件包; 如何安装和使用 SpeechRecognition 软件包——一个功能全面且易于
译者 | 廉洁 编辑 | 明明 【AI科技大本营导读】亚马逊的 Alexa 的巨大成功已经证明:在不远的将来,实现一定程度上的语音支持将成为日常科技的基本要求。整合了语音识别的 Python 程序提供了其他技术无法比拟的交互性和可访问性。最重要的是,在 Python 程序中实现语音识别非常简单。阅读本指南,你就将会了解。你将学到: •语音识别的工作原理; •PyPI 支持哪些软件包; •如何安装和使用 SpeechRecognition 软件包——一个功能全面且易于使用的 Python 语音识别库。
【导读】亚马逊的 Alexa 的巨大成功已经证明:在不远的将来,实现一定程度上的语音支持将成为日常科技的基本要求。整合了语音识别的 Python 程序提供了其他技术无法比拟的交互性和可访问性。最重要的是,在 Python 程序中实现语音识别非常简单。阅读本指南,你就将会了解。你将学到: •语音识别的工作原理; •PyPI 支持哪些软件包; •如何安装和使用 SpeechRecognition 软件包——一个功能全面且易于使用的 Python 语音识别库。 ▌语言识别工作原理概述 语音识别源于 20 世纪
本次「云开发」公开课,将通过实战「在线对战五子棋」,一步步带领大家,在不借助后端的情况下,利用「小程序 ✖ 云开发」,独立完成一款微信小游戏的开发与上线。
--AI科技大本营-- 整合了语音识别的 Python 程序提供了其他技术无法比拟的交互性和可访问性。最重要的是,在 Python 程序中实现语音识别非常简单。阅读本指南,你就将会了解。你将学到: •语音识别的工作原理; •PyPI 支持哪些软件包; •如何安装和使用 SpeechRecognition 软件包——一个功能全面且易于使用的 Python 语音识别库。 ▌语言识别工作原理概述 语音识别源于 20 世纪 50 年代早期在贝尔实验室所做的研究。早期语音识别系统仅能识别单个讲话者以及只有约十几个单
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