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Python与AI之一_入门

Python与Java, C, C++并列为全球4大最流行语言. 从C到C++,到Java再到Python, 细节越来越少, 让开发者把更多的精力放在”做什么”, 而不是”怎么做”....早就听说Python容易, 但没想到这么容易, 机器学习的分类器, 或是中文分词能在十行内搞定. 开始时几乎完全不用考虑具体的数据结构....在熟悉了Python之后, 用它看程序逻辑就很清晰, 有点像伪代码, 让LISP爱好者们也如同找到了亲人. 以下是Python在ubuntu系统下的简单实例. 1.      ...第一个程序Hello world 1)       写入文件/tmp/a.py print('hello world') 2)       运行 $ python /tmp/a.py 2.      ...参考 1)       Python入门教材 http://www.cnblogs.com/vamei/archive/2012/09/13/2682778.html 2)       Python绘图

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    SRE与AI

    事件管理平台为与AI工具实验提供了良好基础。 AI视角提升监控和服务指标 现有AI模型利用海量人类生成的数据集如文本、图像和音频来创造每类数据的新示例。...未来AI研究可能打开AI总结这些数据集知识(不仅内容)的潜力，以对新情况做出判断。这种“通用AI”的可能性在AI界存在很大争议。不管您的立场，不难想象新类型专用AI运用更有限的“视角”。...SLO就是跟踪与客户满意度相关的服务组件指标，如“用户能否足够快、频繁、准确地搜索我们数据库以达成预期？” 实际上回答这些简单问题非常复杂。现有工具可以通过自动收集和跟踪相关数据来减少这一过程的繁琐。...降低这种风险的方法与现有的人为风险相同，即持续评估和学习。没有AI能准确预测一切，总会有改变“正确”答案的意外因素。...每次学习新知识也要传授给AI助手。 AI助力人类适应力 工程师对AI的反应自然存在分歧。的确，短期来看，我们已经看到它减轻了许多任务的繁琐和认知负荷。

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    AI与多媒体

    AI与多媒体 AI与多媒体似乎有着一种天然不可分割的紧密联系，随着近年来深度学习、视觉算法等的不断突破，AI正引领多媒体中众多相关技术领域迈向更加广阔的发展道路，影响图像视频分析、处理，视频编解码、网络传输等关键技术...本专题将一同探讨AI与多媒体的最新发展动态。...通过这些介绍，与各位同行讨论“云”和“端”结合的硬件架构与性能提升方法。 内容大纲： 1. 经典编码标准在应用中的困境 2. AI-Codec的发展现状，益处与困境 3....本次分享主要内容包括与RTC紧密结合的AI应用场景，ORTC在低延时、抗弱网所做的策略保证，媒体服务器如何实现AI算法解耦、如何保障大规模AI处理的有序进行，以及如何进行有效的预警及事后取证。...ByteDance典型应用案例 ---- Topic7 B站视频云画质与窄带高清AI落地实践 视频赛道卷到下半场，一定会面临体验与成本的对抗，尤其是在行业大环境“过冬”的背景下，想要在有限带宽下获得最佳的画质观感变得异常具备挑战性

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    混合、边缘与AI

    Gartner的分析师David Mitchell Smith和Forrester的分析师Paul Miller认为，未来十年中企业使用云计算的目的是通过新功能来提升自身运行速度与灵活性，对此金融服务、...云计算实施专家Amido的CTO Simon Evans看到各个领域的CIO都应用或计划使用边缘计算：“边缘与位置有关——你把东西放在哪里，使它们与云计算互补。”他认为，联网设备为企业增加了机会。...伦敦希思罗机场(Heathrow airport) CIO Stuart Birrell认为，对于希思罗这个英国最繁忙与最大机场来说，云能极大地帮助他们提升数据管理的水平，而更重要的是，它能从数据中提供洞察...展望未来 Evans认为，云计算的应用将使“人工智能(AI)和机器学习(ML)获得动力”。...那些需要理解结构与非结构化数据以帮助自身进行决策和分析的公司正在使用云供应商提供的嵌入式AI和ML来获得相应能力。 他预测，“2019年，这一趋势将继续扩大，主流企业会将AI纳入其数字战略中。”

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    AI概述与定义

    AI概述与定义：什么是人工智能，历史与发展1. 什么是人工智能？人工智能（Artificial Intelligence，简称AI）是计算机科学的一个分支，旨在模拟和实现类似人类智能的系统和行为。...AI寒冬（1974-1980，1987-1993）：由于对AI的过度期望与研究成果的局限性，AI经历了几次“寒冬”，这导致AI研究资金大幅减少，发展进程放缓。...未来展望与挑战随着AI技术的不断进步，未来AI将继续影响社会的方方面面。它可能会改变劳动市场、生产方式以及人类的日常生活。...然而，AI也带来了伦理和安全方面的挑战，例如AI决策的透明性、公平性和隐私问题。未来的AI发展需要在技术进步与伦理、安全之间找到平衡。6....《人工智能：结构与方法》（中文版）这是一本介绍AI基本概念与算法的教材，适合初学者入门。

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    人本AI与协作AI系统：科研方向与技术挑战探讨

    Generations in Dialogue: 专访安德烈娅·博布教授——人本AI与协作AI系统"Generations in Dialogue: Bridging Perspectives in AI...每期节目都深入探讨代际经验如何塑造对AI的看法，探索这项变革性技术发展所带来的挑战、机遇和伦理考量。人本AI与协作AI系统在本系列的第二期节目中，主持人埃拉·兰与安德烈娅·博布教授进行了对话。...讨论主题包括：如何选择研究方向、人与人在回路中的协作工作模式、处理数据时的注意事项、系统设计面临的挑战、编程意图与实际编程结果之间的差距、隐私与个性化问题，以及对那些对人本AI感兴趣的早期职业研究者的建议...博布教授在加州大学伯克利分校电子工程与计算机科学系获得博士学位，师从安卡·德拉甘。她曾担任某AI研究所的研究科学家，并曾在某机构的机器人实验室实习。她拥有某机构的计算机科学学士学位。...埃拉是某大学的学生，暂定主修计算机科学与心理学。她乐于创造技术革新与伦理反思、人类价值及社会影响相交融的空间。她的兴趣涵盖教育、医疗和AI伦理，专注于建立包容性的跨学科对话，以塑造负责任AI的未来。

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    【AI系统】AI轻量化与并行策略

    了解 AI 计算模式对 AI 芯片设计和优化方向至关重要。本文将会接着从轻量化网络模型和大模型分布式并行两个主题来深入了解 AI 算法的发展现状，引发关于 AI 计算模式的思考。...图片AI 计算模式思考通过上面模型网络轻量化的分类，可以看到 AI 模型网络中对卷积层的不同设计方法，这些都是芯片设计时候需要考虑支持的 AI 计算模式特性。...DDP 通常与 AI 框架（如 PyTorch）一起使用，这些框架提供了对 DDP 的内置支持。...模型并行与数据并行支持：AI 芯片需要能够同时支持模型并行和数据并行两种并行策略。对于模型并行，芯片需要具备灵活的计算资源分配和通信机制，以支持模型的不同部分在多个设备上进行计算。...高效的通信与同步机制：分布式并行计算通常会涉及到大量的数据交换和同步操作。因此，AI 芯片需要提供高效的通信和同步机制，以降低通信延迟和提高通信带宽，从而实现高效的分布式计算。

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    【AI系统】AI系统概述与设计目标

    AI 系统全栈架构 通过对 AI 的发展、以及模型算法、硬件与数据的趋势介绍，我们已经了解了 AI 系统的重要性。...AI 系统详细定义 开发者一般通过编程语言 Python 和 AI 框架（例如 PyTorch、MindSpore 等）API 编码和描述以上 AI 模型，声明训练作业和部署模型流程。...由最开始 AlexNet 是作者直接通过 CUDA 实现网络模型，到目前有通过 Python 语言灵活和轻松调用的 AI 框架，到大家习惯使用 HuggingFace 社区提供的组件进行大语言模型进行微调和推理...AI 开发工具与 AI 框架本身也是随着用户的模型构建与程序编写与部署需求不断演进。...图片 支持 AI 生命周期中的各个环节：数据处理、模型开发与训练、模型压缩与推理、安全和隐私保护等。

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    如何借助AI学Python

    要问2023年什么技术最火，那非AI大语言模型莫属。想必很多同学应该都亲自体验过了。其在自然语言处理方面的出色表现，绝对是颠覆了之前大众对人工智能的印象。...但如今AI的能力还远不止对于语言文字的处理，它甚至可以对代码进行理解和生成，这有赖于它丰富的知识库和背后强大的神经网络系统。...今天我们以ChatGPT为例，来聊一聊利用AI辅助Python编程学习的几种方式。 1. 讲解知识点 使用ChatGPT辅助Python学习的最直接方式，就是用来对知识点进行讲解。 2....通过上述几个例子可以看出，ChatGPT可以在学习Python的过程中起到很大辅助作用，相当于有了一个专属的免费助教，让学习者事半功倍。 这么一说，那我不是要失业了？

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    转载：【AI系统】AI系统概述与设计目标

    AI 系统全栈架构 通过对 AI 的发展、以及模型算法、硬件与数据的趋势介绍，我们已经了解了 AI 系统的重要性。...AI 系统详细定义 开发者一般通过编程语言 Python 和 AI 框架（例如 PyTorch、MindSpore 等）API 编码和描述以上 AI 模型，声明训练作业和部署模型流程。...由最开始 AlexNet 是作者直接通过 CUDA 实现网络模型，到目前有通过 Python 语言灵活和轻松调用的 AI 框架，到大家习惯使用 HuggingFace 社区提供的组件进行大语言模型进行微调和推理...AI 开发工具与 AI 框架本身也是随着用户的模型构建与程序编写与部署需求不断演进。...持 AI 生命周期中的各个环节：数据处理、模型开发与训练、模型压缩与推理、安全和隐私保护等。不仅能构建 AI 模型，能够支持全生命周期的 AI 程序开发，并在 AI 系统内对全生命周期进行分析与优化。

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    Kubernetes与AI是天作之合？

    巴黎——假设一位机器学习研究人员阅读了一篇研究论文，并希望在 PyTorch 环境中使用基于 Python 的 GPU 对其进行测试。...因此，Mohan 提出一个问题变得更加相关：Kubernetes 是为 AI 而生，还是 AI 是为 Kubernetes 而生？...因此，这是 Kubernetes 为 AI 服务。Mohan 说，所有这些开发都进行得非常好，我们将看到越来越多的 Kubernetes 成为通用 AI 的控制平面。...但是，Mohan 问，AI 如何让 Kubernetes 变得更加强大，例如使用 LLM？...Microsoft 的首席产品经理 Lachlan Evenson 在与 Gupta 同一小组讨论中表示，Kubernetes 社区中的新角色还包括人工智能工程师，他们介于数据科学家和基础设施工程师或平台工程师之间

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    AI与自动驾驶

    来源：慧眼看车 近年来，有一个很热门的词----“AI” AI是Artificial Intelligence的英文缩写，中文叫人工智能。...随着社会科技的发展，AI技术已经悄悄的成为人们生活的一部分。...最典型事件就是2016年3月AlphaGo与李世石的围棋大战。 那么什么是深度学习？它是一种用数据模型对真实世界中的特定问题进行建模，以解决该领域类相似的问题过程。...AI运用到汽车行业莫过于自动驾驶技术。而深度学习技术成就它的快速发展。有了刚才水管网络的比喻，我们就比较容易理解深度学习自动驾驶技术。自动驾驶要具备环境感知，高精度地图和驾驶决策三个部分。...这些需要大量学习的AI，也使得像百度、阿里、腾讯这样掌握大数据的公司变得优势十分明显，并各自建立自己的智慧生态平台。

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    python学习-python与rrdt

    rrdtool是一个复杂的工具，涉及较多参数概念，本节主要通过Python的rrdtool模块对rrdtool的几个常用方法进行封装，包括create、fetch、graph、info、update等方法...，本节对rrdtool的基本知识不展开说明，重点放在Python rrdtool模块的常用方法使用介绍上。...rrdtool模块的安装方法如下： easy_install python-rrdtool    #pip安装方法   pip install python-rrdtool    #easy_install...rrggbb表示法； --upper-limit指定Y轴数据值上限； --lower-limit指定Y轴数据值下限； --no-legend取消图表下方的图例； --rigid严格按照upper-limit与lower-limit...关键参数说明如下： filename指定要查询的rrd文件名； CF包括AVERAGE、MAX、MIN、LAST，要求必须是建库时RRA中定义的类型，否则会报错； --start --end指定查询记录的开始与结束时间

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    【AI系统】AI的领域、场景与行业应用

    AI 的历史与现状 本文将介绍 AI 的由来、现状和趋势，让大家能够了解 AI 应用的由来与趋势，为后面理解 AI 系统的设计形成初步的基础。...看 AI 算法模型结构本身的发展，训练与部署需求使得模型结构快速演变；执行与部署流程上，资源管理变得越来越复杂，给 AI 系统的设计和开发带来越来越大的挑战的同时，也充满了新的系统设计，研究与工程实践的机遇...希望在后面的文章中，不仅能给读者带来较为系统化的 AI 知识，也希望能激发开发者对 AI 系统研究的兴趣，掌握相应的 AI 系统研究方法与设计原则，深入地去了解 AI 系统发展的趋势与脉络。...AI 场景与行业应用 随着人工智能技术的发展与推广，人工智能逐渐在互联网、制造业、医疗、金融等不同行业和场景涌现大范围的应用。 金融行业：金融行业一直是人工智能技术的重要应用场景。...，驱动人工智能系统与工具链的创新与发展。

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    【AI系统】AI 系统与程序代码关系

    模型算法的开发者一般会通过使用 AI 框架提供 Python 等高级语言的 API，来编写对应的 AI 算法，而 AI 算法的底层系统问题被当前层抽象隐藏。...本文我们将从一个具体的 PyTorch 实现一个 LeNet5 神经网络模型作为实例开始，启发读者和后面 AI 系统的每一层和各篇文章构建起桥梁与联系。...（第三章 AI 编译器相关内容） 运行时调度：当算子与算子在运行时按一定调度次序执行，框架如何进行运行时管理？...AI 框架在 AI System 中扮演什么角色和提供什么内容？ 用户编写的 Python 代码如何翻译给硬件去执行？ 我们继续以上面的例子作为介绍。...如果没有 AI 框架、AI 编译器和算子库的支持，算法工程师进行简单的神经网络模型设计与开发都会举步维艰，所以应该看到 AI 算法本身飞速发展的同时，也要看到底层系统对提升整个算法研发的生产力起到了不可或缺的作用

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