众所周知,在三大云提供商中 AWS 拥有最丰富的机器学习能力组合。随着 Sagemaker Studio 于 2020 年初公开发布,他们创建了一个全集成的 ML 开发环境——这是业界首创。
作者 | Vishnu Prathish 译者 | 王强 策划 | 冬梅 本文最初发布于 Medium 网站,经原作者授权由 InfoQ 中文站翻译并分享。 众所周知,在三大云提供商中 AWS 拥有最丰富的机器学习能力组合。随着 Sagemaker Studio 于 2020 年初公开发布,他们创建了一个全集成的 ML 开发环境——这是业界首创。 在所有 ML 产品的中心锚定一个 IDE 是一个明智的举动——只要你的相关服务正确地填补了关键运维层面的空白。如果一切顺利,亚马逊将有机会一劳永逸地重塑行业中机
TensorFlow 是广泛被用于开发大型深度神经网络 (DNN) 的开放源机器学习 (ML) 库,此类 DNN 需要分布式训练,并且在多个主机上使用多个 GPU。Amazon SageMaker 是一项托管服务,可通过主动学习、超参数优化、模型分布式训练、监控训练进展,部署培训模型作为自动扩展的 RESTful 服务,以及对并发 ML 实验进行集中式管理,从标签数据开始简化 ML 工作流。
作者 | Sanket Gupta 译者 | 王强 策划 | 刘燕 本文最初发布于 Medium 网站,经原作者授权由 InfoQ 中文站翻译并分享。 当你的数据集变得越来越大,迁移到 Spark 可以提高速度并节约时间。 多数数据科学工作流程都是从 Pandas 开始的。 Pandas 是一个很棒的库,你可以用它做各种变换,可以处理各种类型的数据,例如 CSV 或 JSON 等。我喜欢 Pandas — 我还为它做了一个名为“为什么 Pandas 是新时代的 Excel”的播客。 我仍然认为 Pandas
国内无法访问Google Colab,所以有时候跑Python notebook比较麻烦,得倒腾到本地,如果自己的机器(比如笔记本)性能不行的话跑起来也很痛苦
PYNQ项目是一个支持Xilinx Zynq器件的开源软件框架,目的在于借助Python降低Zynq嵌入式系统开发门槛,有丰富的组件:
Jupyter Notebook是一个开源的交互式Web应用程序,允许您使用40多种编程语言编写和运行计算机代码,包括Python,R,Julia和Scala。来自Project Jupyter的产品,Jupyter Notebook对于迭代编码非常有用,因为它允许您编写一小段代码,运行它并返回结果。
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。
机器之心报道 机器之心编辑部 时隔 15 年,苹果 MacBook 重新用上了自家处理器,4 个小核就能持平上代整块 CPU,能耗还只有 1/10。 北京时间 11 月 11 日凌晨,好不容易付清尾款的打工人又迎来了一波新的产品——搭载苹果自研桌面处理器 M1 的三款新 Mac。 一句话来说,M1 的处理器整体性能比英特尔版的双核处理器性能高很多,而且功耗和图形处理器性能方面要大幅度领先。 M1 采用台积电 5nm 制程工艺,也是全球首款 5nm 工艺的个人电脑处理器。它封装了近 160 亿个晶体管,将
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。
近期,AI领域不断涌现出重大的变革和创新,其中包括大规模模型的问世和AIGC技术的快速迭代发展。每天都有新技术、新算法不断涌现,更大型的模型也层出不穷。AI技术已经渗透到了各行各业,对开发者、设计师、文字工作者等职业都产生了深刻影响。AI正在改变着我们的工作生产方式,这已成为行业的共识。因此,了解和掌握AI的重要技术变革和趋势对于开发者来说至关重要。 为了让更多的开发者了解和真正参与到技术的开发与应用中,我们推出了一项名为【云上探索实验室】的活动,希望可以和开发者一起从实践中探索技术的边界。本期实验室主题围
今天给同事的笔记本无法连接wifi,之前也都连接不上,但是一直在用有线所以没怎么注意,最近公司搬家,办公位没有网线所以只能使用无线连接,但是无论我重新驱动还是在官网下载的却动都是没有效果,一度陷入僵局,我又重启电脑进入U启动模式,删除原先的wifi驱动然后重新驱动,哈哈,还是没有好。。。
编辑:闻菲、佩琦、张乾 【新智元导读】谷歌又放大招:刚刚,Jeff Dean连发十条Twitter,介绍最新发布的测试版Cloud TPU,目前在美国地区开放,每小时6.5美元。谷歌表示,一个Clou
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。
如果你是像我一样的数据科学家,你可能会在工程项目而不是真正的研究上花很多时间。安装库、管理数据库、追踪实验、调试代码、耗尽内存……对此,你一定深有感触。
大家都知道Jupyter Notebook是一款编写Python的神器,然而编辑Jupyter Notebook离不开网页,很多本地的编辑器都不支持编译Notebook。最近,微软的强大编译器VsCode宣布支持Jupyter Nootbook,就让我们看一下,他们是如何做到的,以及怎么使用吧。
这大概就是为什么亚马逊开发了AutoGluon,这是一个开放源代码库,旨在使开发人员仅用几行代码即可编写AI嵌入的应用程序。它已经在GitHub上公开发布。
全新数据科学 IDE DataSpell 已正式发布!DataSpell 是 JetBrains 的新 IDE,专为参与探索性数据分析和 ML 模型原型设计的人员而设计。DataSpell 在一个符合人体工学的环境中将 Jupyter Notebook 的交互性与 PyCharm 的智能 Python 和 R 编码辅助相结合。
对于工控人来说,很多时候出差的地方都是不具备宽带连接的,所以使用手机开个热点让笔记本电脑上网就成了最常用的方式,但是,如果你现场的工控机或服务器等没有无线网卡的机器也需要上网呢?
本月,微软给VS Code加入了一项令人感到惊喜的功能:直接在编辑器中运行调试Jupyter Notebook,而无需任何第三方插件。
用于机器学习、人工智能、数据分析的基于云计算的工具日前增多。其中的一些应用是在基于云计算的文档编辑和电子邮件,技术人员可以通过各种设备登录中央存储库,并在远程位置,甚至在路上或海滩上进行工作。云计算可以处理文件备份和同步,简化工作流程。
作者:韩冰https://zhuanlan.zhihu.com/p/89662757 本文已由作者授权,未经允许,不得二次转载
2017年是机器学习大放异彩的一年,这归功于众多公司广泛而深入地研究和开发更新颖、更高效的工具和框架。这里介绍,有望在2018年大行其道的10种机器学习的工具和框架。 1.亚马逊Sagemaker A
在使用电脑的时候,有时候电脑可能连接不上无线网络。那么电脑无线网络连接不上怎么办呢?下面就让小编来告诉大家吧,欢迎阅读。 第一步:应检查无线网卡的驱动是否安装正确。 右键点击“我的电脑”-属性-硬件-
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
当有人说:「你可以用 Jupyter 扩展解决这个问题」,他们可能没有说清楚是什么样的扩展。Jupyter 生态系统是非常模块化且具有扩展性的,所以有很多种扩展方式。这个博客希望能总结最常用的 Jupyter 扩展,并帮助你发掘生态系统中的新功能。
AWS re:Invent 2017上宣布的一款重大产品就是正式发布的亚马逊Sagemaker,这种新的框架简化了构建机器学习模型并部署到云端的任务。
用智能手机的朋友会发现这样一个问题,智能手机比普通手机上网更耗流量。这是因为智能手机应用(软件)丰富,而且大部分应用都会自动联网。为此,许多人每月包了上百M的流量套餐,但用的时候还是小心翼翼,生怕流量超了手机被扣费。 今天给大家介绍下Windows 7系统笔记本创建wifi热点供手机上网的方法。通过创建wifi热点,共享笔记本的有线宽带,大部分支持wifi功能的智能手机就可以通过笔记本的共享网络畅快上网了。 工具/原料 带无线网卡、支持承载网络且系统为Win7的笔记本 有线宽带/无线宽带 步骤一、查
这个扩展将将Jupyter笔记本变成独立的网络应用程序。与通常的html转换的笔记本不同,每个连接到Voilà 应用程序的用户都会启动一个Jupyter内核,所以通过这个web应用我们可以对Jupyter代码进行修改和回调,他的web是通过tornado来开发的,这个扩展在GitHub上有超过4k star。
来源:Deephub Imba 本文约700字,建议阅读9分钟 本文为你介绍7个不常见但是好用且高效的Jupyter扩展。 今天将介绍7个不常见但是却很好用且能够提高效率的Jupyter扩展。 1、voila 这个扩展将将Jupyter笔记本变成独立的网络应用程序。与通常的html转换的笔记本不同,每个连接到Voilà 应用程序的用户都会启动一个Jupyter内核,所以通过这个web应用我们可以对Jupyter代码进行修改和回调,他的web是通过tornado来开发的,这个扩展在GitHub上有超过
了解如何在 Azure 机器学习云工作站上使用笔记本开发训练脚本。 本教程涵盖入门所需的基础知识:
在Blogger中使用IPython发博客,也可以在博客文章中找到,完整的报告在这里。作者:Fernando Perez。
通晓多种语言的人就是能讲多种语言的人。在我看来,通晓多种语言的数据科学家是指使用多种编程语言、工具和技术来获取、清理、探索和建模数据的人。
当开始从事数据科学相关行业的时候,很多人都会被各种各样的可用工具所困扰。 有一些与这个问题相关的可用指南。例如“对于不擅长编程者的19日数据科学工具(链接地址为https://www.analyticsvidhya.com/blog/2016/05/19-data-science-tools-for-people-dont-understand-coding/)”或“Python学习数据科学的完整教程(链接地址为https://www.analyticsvidhya.com/blog/2016/01/com
Fast.ai是在PyTorch上非常好用的深度学习库,来自MOOC平台Fast.ai,只要一个API,就包含了所有常见的深度学习应用。
https://www.kdnuggets.com/2018/02/essential-google-colaboratory-tips-tricks.html
机器学习(ML)通常需要使用广泛的数据集、数据预处理步骤和算法逻辑进行实验,以构建最优指标的模型。模型构建成功后,还需要将其部署到生产系统,监控其效果和性能,并根据新数据不断对其进行重新训练和迭代模型工作,如下:1
01 前言 作者:Rene Draschwandtner 编译:HuangweiAI 近年来,Jupyter Notebook作为一种以交互和良好的布局方式显示代码和结果的工具受到了广泛的关注。它当然
数据科学家被称为21世纪最性感的工作。大多数公司在他们的流程和核心任务中采用了一些数据科学的方式自动或手动分析他们的客户群。另一方面数据科学家是一群非常多样化的人,有些人有统计学背景,有些人有机械工程背景,有些人有物理学背景。实际的数据科学硕士项目对劳动力的产出肯定会有所帮助,但大多数人仍然是自学成才的(包括我)。
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
Vanna 是一款采用 MIT 许可的开源 Python RAG (检索增强生成)框架,用于生成 SQL 语句和相关功能。
详细介绍无线路由器设置后却上不了网的解决办法。但我们拿到路由器后一般都是按照说明书,一步一步登陆后台去设置无线路由器。结果辛辛苦苦设置完后,发现手机,笔记本电脑都够连接到tplink路由器的网络但上不了网。气愤到先砸烂路由器。莫着急,这种情况表明你的无线路由器与宽带服务器之间未建立连接。
今天,我们要讲的是人工智能和机器学习,以及亚马逊 SageMaker 等产品如何改变数据科学家的工作方式。
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