3月2日，应主办方 TechMill 的邀请，我参加了在达拉斯公共图书馆举行的“达拉斯-沃斯堡开放数据日”（DFW Open Data Day）。
文章目录 1. 谷歌Colab设置 2. 编写代码 3. flask 微服务 4. 打包到容器 5. 容器托管 参考 基于深度学习的自然语言处理 使用这篇文章的数据(情感分类)进行学习。
教程地址：http://www.showmeai.tech/tutorials/33
By: Ali Ahmadalipour (LinkedIn, Twitter)
Jupyter Notebook是一种交互式计算环境，能够让用户在浏览器中编写和执行代码，并与代码的运行结果、文本、图像、视频等进行交互。它的灵活性、易用性和可视化效果使它成为各种数据分析、机器学习和科学计算任务的首选工具。本文将介绍Jupyter Notebook的基本概念、使用方法以及一些常用技巧。
这一系列的对应代码，大家可以在我共享的colab上把玩, ? https://colab.research.google.com/drive/1WhKCNkx6VnX1TS8uarTICIK2Vi
Brancher 官网显示，这一工具具有灵活（flexible）、集成（integrated）、直观（intuitive）的特点。
毕竟它无需安装、功能强大、支持实时协作，还能免费蹭Google云上的GPU，比Jupyter Notebooks不知高到哪里去了。
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。
因为我当时正在用 fast.ai 的 ULMfit 做自然语言分类任务（还专门写了《如何用 Python 和深度迁移学习做文本分类？》一文分享给你）。ULMfit 和 BERT 都属于预训练语言模型（Pre-trained Language Modeling），具有很多的相似性。
作为这种转变的示范，越来越多的在线数据科学平台现在正在添加GPU解决方案。一些示例是：Kaggle，Google Colaboratory，Microsoft Azure和Amazon Web Services（AWS）。
【导读】本文是Siavash Fahimi撰写的一篇很棒的技术博文，主要讲解了用Keras实现RNN-LSTM，并用来预测比特币和以太坊的价格。在过去的一年，互联网行业最火的名词除了AI以外，就当属区块链了，虽然本文不涉及区块链的技术讲解，但是由于是对比特币价格进行预测，所以在此提及。言归正传，本文首先介绍RNN和LSTM的原理，这是两种应用广泛的时序模型，相信很多读者也都有所了解。本文的重点在于通过一个完整的实例来帮助读者理解RNN-LSTM以及Keras的用法， 并附完整实现代码，相信能给您带来新的感悟
机器之心专栏 作者：Jinkey 1 简介 Colab 是谷歌内部类 Jupyter Notebook 的交互式 Python 环境，免安装快速切换 Python 2 和 Python 3 的环境，支持 Google 全家桶 (TensorFlow、BigQuery、GoogleDrive 等)，支持 pip 安装任意自定义库。 网址：https://colab.research.google.com 2 库的安装和使用 Colab 自带了 Tensorflow、Matplotlib、Numpy、Panda
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，如 Pandas、PyTorch、Tensorflow、Keras、Monk、OpenCV 等。
当涉及大量数据时，Pandas 可以有效地处理数据。但是它使用CPU 进行计算操作。该过程可以通过并行处理加快，但处理大量数据仍然效率不高。
尽管神经网络在图像识别、自然语言等很多领域大放异彩，但回到表格数据的数据挖掘任务中，树模型才是低调王者，如论文《Tabular Data: Deep Learning is Not All You Need》提及的：
Colab 是谷歌内部类 Jupyter Notebook 的交互式 Python 环境，免安装快速切换 Python 2和 Python 3 的环境，支持Google全家桶(TensorFlow、BigQuery、GoogleDrive等)，支持 pip 安装任意自定义库。网址：https://colab.research.google.com
PandasAI是一款数据分析领域的ChatGPT应用，本文对原项目进行翻译旨在进行知识科普和梳理。这个项目的github地址为：https://github.com/gventuri/pandas-ai
本文将介绍对Keras模型训练过程进行加速的方法。重点介绍Google 的Colab平台的免费GPU资源使用攻略。
https://www.kdnuggets.com/2018/02/essential-google-colaboratory-tips-tricks.html
导读：俗话说，磨刀不误砍柴工，要想闯荡编程世界，一套趁手的编辑器是必不可少的。对 Python 语言的使用者来说，不论你是刚开始学习编程知识的萌新小蛇，还是已经有了许多编程经验的巨蟒大佬，今天介绍的这款神器，一定能给你的学习、工作带来许多助益。
Google Colab是一个免费的基于Jupyter Notebook的云端环境，可以让您轻松编写、运行和共享Python代码，无需任何设置或安装。
本文为你展示，如何使用 fasttext 词嵌入预训练模型和循环神经网络（RNN）， 在 Keras 深度学习框架上对中文评论信息进行情感分类。
作为一个技术人，用微信这么多年，也加了不少的好友和技术群。大半个月前，大概是5月初的时候，萌生了统计下我的微信到底能连接多少人的想法。 前后磕磕绊绊，经过了来美帝出差前期差点饿死、项目紧急期等艰难阶段以及各种自学、温习和设计，还是给搞了出来。 这篇文章就讲讲，这个工具是怎么形成并搞到几乎人人都可以轻松统计的。 前奏：试一试 所谓「连接」： 简单的说，就是通过微信，你目前能和多少人建立交流； 装逼的说，就是你现在微信影响力的不充分体现； 从技术角度来说，就是统计微信所有群聊和好友人数去重后的和。 先上图。统计
---- 新智元报道 编辑：润 好困 【新智元导读】谷歌Colab即将上线大模型辅助编程，代码生成，代码补全，聊天机器人全都有。 谷歌版的Github Copilot来了！ 5月17日，谷歌宣布，Google Colaboratory（Colab）即将加入全新的AI编码功能—— 代码生成，代码补全，代码聊天机器人，你能想到的全都有。 再加上Colab的之前提供的全云端运行的Jupyter笔记本环境，开发者可以方便使用Keras，TensorFlow，PyTorch，OpenCV等框架在谷歌提供的
Marvel Cinematic vs DC Universe哪个更好，这是一场永无止境的辩论，对吧？当你反对这些电影的任何一个时，粉丝会变得疯狂。在本篇文章中，我们将根据一些数据来对比Marvel 与 DC ， 数据总能说出真相。
对于计算机视觉爱好者来说，YOLO（一次只看一次）是一种非常流行的实时对象检测概念，因为它的速度非常快并且性能出色。
连英伟达最新一代机器学习GPU：Tesla T4都能免费蹭，穷苦羊毛党也顿时高端了起来。
【新智元导读】Google Colab现在提供免费的T4 GPU。Colab是Google的一项免费云端机器学习服务，T4GPU耗能仅为70瓦，是面向现有数据中心基础设施而设计的，可加速AI训练和推理、机器学习、数据分析和虚拟桌面。
气候是全球性的话题，本文基于owid co2数据集，分析了世界各地的二氧化碳排放量，并将二氧化碳排放的主要国家以及二氧化碳排放来源进行了可视化。
GitHub上面，有个新发布的深度学习实践教程，叫PracticalAI，被PyTorch官方推特翻了牌，已经收获2600多标星。
我们最近在完成一些时间序列聚类任务，偶然发现了 tslearn 库。我很想看看启动和运行 tslearn 已内置的聚类有多简单，结果发现非常简单直接（点击文末“阅读原文”获取完整代码数据）。
集成树（tree-based ensemble learning）中，最有名的就是随机森林树（Random Forest，简称RF）与梯度提升树（Gradient Boosting Trees，简称GBM）。而近年在Kaggle 竞赛平台中最火红的XGBoost 也是基于GBM 所延伸出来的演算法。在解释集成树有三个非常好用的方法： 特征重要度（Feature Importance） 部分相依图（Partial Dependence Plot，简称PDP） 个体条件期望图（Individual Conditional Expectation Plot，简称ICE Plot） 这三个方法属于「事后可解释性（post hoc）」并且「通用于任何一种演算法模型（model-agnostic）」。
数据科学是一门研究数据并从中挖掘信息的学科。它不要求自创或学习新的算法，只需要知道怎么样研究数据并解决问题。这一过程的关键点之一就在于使用合适的库。本文概述了数据科学中常用的、并且有一定重要性的库。在进入正题之前，本文先介绍了解决数据科学问题的5个基本步骤。这些步骤是笔者自己总结撰写的，并无对错之分。步骤的正确与否取决于数据的研究方法。
想提高机器学习实验的效率，把更多精力放在解决业务问题而不是写代码上？低代码平台或许是个不错的选择。
朴素贝叶斯是一系列简单的概率分类器，它基于应用贝叶斯定理，在特征之间具有强或朴素的独立假设。它们是最简单的贝叶斯模型之一，但通过核密度估计，它们可以达到更高的精度水平。
现在，你可以开发深度学习与应用谷歌Colaboratory -on的免费特斯拉K80 GPU -使用Keras，Tensorflow和PyTorch。
由于LLM的发展， 很多的数据集都是以DF的形式发布的，所以通过Pandas操作字符串的要求变得越来越高了，所以本文将对字符串操作方法进行基准测试，看看它们是如何影响pandas的性能的。因为一旦Pandas在处理数据时超过一定限制，它们的行为就会很奇怪。
在当今数字化时代，人工智能（AI）工具的崛起为工作方式带来了革命性的变化。AI不仅仅是未来的趋势，更是现实中的助手，通过推荐优秀工具、实际案例分析和自研经验分享，本文将深入介绍一系列AI工具，揭示它们在提升工作效率方面的独特价值。
作者 | Pathairush Seeda 编译 | VK 来源 | Towards Data Science
时间序列的聚类在工业生产生活中十分常见，大到工业运维中面对海量KPI曲线的隐含关联关系的挖掘，小到股票收益曲线中的增长模式归类，都要用到时序聚类的方法帮助我们发现数据样本中一些隐含的、深层的信息。
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