知识图谱（关系网络）可以用简单的形状和线条显示复杂的系统，帮助我们理解数据之间的联系。我们今天将介绍15个很好用的免费工具，可以帮助我们绘制网络图。
Jupyter Notebook 是一个非常常用的代码编辑器，它非常适合做数据分析与代码展示，很多云服务也采用它作为代码编辑器。此外，因为用这种编辑器看代码比较轻松，文档描述和输出效果也能进一步帮助理解，很多研究者都会采用 Jupyter 作为解释研究实现的工具。
今天我们来聊聊 Networkx，这是一个用 Python 语言开发的图论与复杂网络建模工具。它内置了常用的图与复杂网络分析算法，可以方便的进行复杂网络数据分析、仿真建模等工作。
Python代表了一种灵活的编码语言，以其易用性和清晰性而闻名。这提供了许多库和组件，用于简化不同的任务，包括创建图形和显示。NetworkX 代表了一个高效的 Python 工具包，用于构建、更改和研究复杂网络的排列、移动和操作。然而，Matplotlib是一个流行的工具包，用于在Python中创建静态，动画和交互式可视化。
本示例使用Python和SAS分析了预防高危药物研究的结果。这个社交网络有194个节点和273个边，代表药物、使用者之间的联系。
我们的AI入门课程已经讲过两节了，前面我们讲了AI的概念、算法、工具等内容，第三节我们会介绍一些实际操作的内容。俗话说，工欲善其事，必先利其器，这篇文章我们将告诉大家如何搭建一个AI实验室，并穿插一些小Demo，为后面的AI学习实践做好准备。
本示例使用Python和SAS分析了预防高危药物研究的结果。这个社交网络有194个节点和273个边，分别代表药物使用者和这些使用者之间的联系。
第一次听说Polynote时，我没有留下深刻的印象。我想，也许这是一本布局不同的Jupyter笔记本。几个月后快进，我再次遇到了polynote。只是这一次我想放手，老实说，新笔记本给我留下了深刻的印象。
本文主要包含两个部分： 1.networkx的安装以及校园网络拓扑图的绘制。这一步骤有固定生成节点的位置，添加节点的自定义图标的功能实现。 主要函数为： G.add_nodes_from(nodes=nodes_list,pos=pos) G.add_node(“信息中心”, image=images[“router”])
用 Python 创建图形的方法有很多，但是哪种方法是最好的呢？当我们做可视化之前，要先明确一些关于图像目标的问题：你是想初步了解数据的分布情况？想展示时给人们留下深刻印象？也许你想给某人展示一个内在的形象，一个中庸的形象？
上海交通大学ACM班又出新品，人邮“动手学”又一力作《动手学强化学习》来了！ 作者 | Ailleurs 编辑 | 陈彩娴 在过去十多年的发展中，基于机器学习的智能检测和智能预测类的人工智能技术快速发展。例如，在门禁系统中应用的人脸活体检测、在个性化信息流推荐中应用的用 户兴趣预测已成为人们日常生活中不可或缺的技术。如今，在这些成熟的人工智能技术基础上， 服务于决策智能的技术变得越来越重要，这背后对应机器学习领域下的一个分支——强化学习。 目前强化学习技术已经在机器人控制、游戏智能、智慧城市、推荐系统、能源
其实从前年开始我就使用腾讯云的产品，当时买的是一个5M的1核1G的一个套餐，当初也是借助学生的身份上的车，当时自己计算机水平不足加上自己的见识不高，所以就只做了一个内网穿透，这次用的4核4G8M的机器完全够用了，下面说一下我做了哪些服务
本书的前三章有关一些模型，它们描述了由组件和组件之间的连接组成的系统。例如，在生态食物网中，组件是物种，连接代表捕食者和猎物的关系。
2019 年，「事件视界望远镜」团队拍下了第一张黑洞照片。这张照片并非传统意义上的照片，而是计算得来的——将美国、墨西哥、智利、西班牙和南极多台射电望远镜捕捉到的数据进行数学转换。该团队公开了所用代码，使科学社区可以看到，并基于此做进一步的探索。
导读：喜欢用 Python 做项目的小伙伴不免会遇到这种情况：做图表时，用哪种好看又实用的可视化工具包呢？之前文章里出现过漂亮的图表时，也总有读者在后台留言问该图表时用什么工具做的。下面，作者介绍了八种在 Python 中实现的可视化工具包，其中有些包还能用在其它语言中。快来试试你喜欢哪个？
前言 原文传送门：见文末左下角阅读原文 作者：Aaron Frederick 编译：HuangweiAI 使用Python创建图形的方法有很多，但是哪种方法最好呢?当我们进行可视化时，问一些关于图
VS Code 网页版为你提供了一个功能齐全的开发环境，可用于构建你的机器学习项目，所有操作都可以从浏览器中完成，并且不需要安装任何软件或依赖项。通过连接你的 Azure 机器学习计算实例，你可以获得丰富的集成开发体验和代码，并通过 Azure 机器学习的强大功能得到增强。
MuseTalk 是由腾讯音乐天琴实验室开发的一款实时高质量音频驱动的口型同步模型，专门用于虚拟人口型生成。该模型能够根据输入的音频信号自动调整数字人物的面部图像，使其唇形与音频内容高度同步，从而达到口型与声音匹配的效果。MuseTalk 在口型生成方面表现出色，能够生成准确且画面一致性良好的口型，尤其擅长真人视频生成。
Jupyter Notebook代码文件想必参加过我们的学习圈子的同学都非常熟悉啦,圈子提供最新版且配套代码的全部Jupyter Notebook文件，所有不懂的地方都标注的非常清楚~
同样精度，速度和计算量均少于此前SOTA算法。这就是华为诺亚方舟实验室提出的新型端侧神经网络架构GhostNet。
1. 使用OpenAI的ChatGPT API构建系统：通过这门课，可以超越单个提示，学习构建使用多个API调用LLM的复杂应用。同时，你会学习到如何评估LLM的输出，以确保安全性和准确性，并驱动迭代改进。
MUTEK是世界领先的电子音乐和数字艺术节。MUTEK最初来自蒙特利尔，现在每年在全球多个城市举行，东京就是其中之一。
原文链接：https://yetingyun.blog.csdn.net/article/details/107830112 创作不易，未经作者允许，禁止转载，更勿做其他用途，违者必究。
【新智元导读】 在新智元20万读者大调查的反馈中，不少读者朋友反映希望看到更多关于国内人工智能领域实验室及其研究项目的介绍。我们今天为大家带来的是中山大学人机物智能融合实验室（中大HCPLab）和他们“基于注意力机制学习的人脸幻构”的研究介绍。 我们希望能为读者朋友们介绍一些国内优秀的人工智能领域的实验室和他们的研究项目，今天为大家带来的是中山大学人机物智能融合实验室（中大HCPLab）和他们的“基于注意力机制学习的人脸幻构”研究。 中山大学人机物智能融合实验室介绍 中山大学人机物智能融合实验室(http:
Jupyter Notebook 是一个开源的 Web 应用程序，可以用来创建和共享包含动态代码、方程式、可视化及解释性文本的文档。其应用于包括：数据整理与转换，数值模拟，统计建模，机器学习等等。
本文演示了如何添加和识别存储空间，包括分区和安装文件系统。它还展示了调查驱动器空间利用率所需的命令。
前段时间 NebulaGraph 3.5.0 发布，@whitewum 吴老师建议我把前段时间 NebulaGraph 社区里开启的新项目 ng_ai 公开给大家。
它广泛用于数据科学、工程和科学研究，被认为是 Python 最受欢迎的数据可视化库之一。Matplotlib是开源的，并且正在积极开发，拥有庞大的用户和贡献者社区，他们提供支持和维护库。
NetworkX 是一个用Python语言开发的图论与复杂网络建模工具，内置了常用的图与复杂网络分析算法，可以方便的进行复杂网络数据分析、仿真建模等工作。networkx支持创建简单无向图、有向图和多重图；内置许多标准的图论算法，节点可为任意数据；支持任意的边值维度，功能丰富。主要用于创造、操作复杂网络，以及学习复杂网络的结构、动力学及其功能。用于分析网络结构，建立网络模型，设计新的网络算法，绘制网络等等。
Jupyter Notebook为交互式计算提供了一个命令shell作为Web应用程序。该工具可以与多种语言一起使用，包括Python，Julia，R，Haskell和Ruby。它通常用于处理数据，统计建模和机器学习。
HelloGitHub 推出的《讲解开源项目》[1]系列。有幸邀请到了亚马逊 + Apache 的工程师：Lanking（ https://github.com/lanking520 ），为我们讲解 DJL —— 完全由 Java 构建的深度学习平台。
2017年12月28日，由腾讯社交网络事业群（SNG）主办的TSAIC学术&工业交流盛会在腾讯滨海大厦举行，150余位来自麻省理工、斯坦福、卡耐基梅隆、清华、中科院计算机所、微软研究院等海内外知名高校、研究所的学者和研究员受邀出席。 腾讯集团高级执行副总裁、社交网络事业群（SNG）总裁汤道生携手量子实验室杰出科学家张胜誉、优图实验室杰出科学家贾佳亚、音视频实验室杰出科学家刘杉作为主讲嘉宾出席此次大会。汤道生在开场的主讲环节介绍到，SNG正在大力投入布局人工智能，目前SNG有优图实验室、音视频实验室，量子实验
整理｜褚杏娟、核子可乐 近日，加州大学伯克利分校的 Sky Computing 实验室发布了开源框架 SkyPilot，这套框架能够在任何云环境上无缝、且经济高效地运行机器学习与数据科学批量作业，适用于多云和单云用户。SkyPilot 的目标是大大降低云使用门槛、控制运行成本，而且全程无需任何云基础设施专业知识。 SkyPilot GitHub 地址： https://github.com/skypilot-org/skypilot 据悉，Sky Computing 实验室成员研发了一年多的时间，Sky
IPython是Python的交互式命令行界面。Jupyter Notebook提供了多种语言的交互式Web界面，包括IPython。
在美图秀秀推出的小程序中，用户只需上传一张老照片，就能使用 AI 还原旧时光，把模糊照片变得更高清。
这就是美图最近推出的“老照片修复”功能，能够取得这样的效果，不仅仅只是靠传统P图算法，还用上了GAN。
文章转自：腾讯医典 从2月16日的疫情数据看，全国疫情防控形势仍旧平稳。湖北以外的各省市和湖北省内武汉以外的地区，新增病例和现有病例均在减少。武汉新增病例又有上升趋势，加之现有病例多，疫情防控压力大。 下面我们根据国家卫健委公开的数据，通过扩散指数[1]和消亡指数[2]对数据进行客观的分析。 解读要点： （1）非湖北地区现有确诊病例数五连降，六省市零新增。 （2）武汉扩散指数上升、疫情形势依旧严峻。 （3）回顾疫情传播趋势，分析疫情消退的关键因素。 非湖北地区现有确诊病例五连降，六省市零新增 16日的
甚至不画嘴，也不会生成无嘴怪人。效果真实，画面高清，连脸上的皱纹，都刻画得清清楚楚。
在开放日上，现场 Demo 展现了很多熟悉而又炫酷的应用。你知道怎样利用聚类算法和 CNN 从短视频从抽取最好看的小姐姐么？你知道怎样用单摄手机拍出柔顺的背景虚化图么？这些可能用耳熟能详的算法就能完成，只不过实验室会将它们做到极致并嵌入到 APP 中。
Python是最流行和发展的编程语言之一。基于TIOBE评分，一家软件质量公司声称Python是一种积极进取的编程语言。到2020年，Python取代了Java，位居第二。但是，排在第一位的仍然是c。这是Python在过去20年里取得的令人印象深刻的成就。
此图由作者使用本文分享的项目生成。几个月前，基于知识的问答（KBQA）还只是新奇事物。如今，对于任何人工智能爱好者来说，使用检索增强生成（RAG）实现KBQA已经轻而易举。看到自然语言处理领域的可能性如此迅速地扩展，令人着迷，而且每天都在变得更好。在我的最后一篇文章中，我分享了一种递归的RAG方法，用于根据大量文本语料库回答复杂查询的多跳推理式问答实现。
最近，南开大学提出一种边缘检测和图像分割算法，被称为首个在图像分割数据集BSDS500上F值（F-Feature）超越数据集本身人工标注平均值的实时算法。
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