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
上代码：（开发工具anaconda，python 2.7） # coding: utf-8 import turicreate as tc train_data_path = '/mnt/h/
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。
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。
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。”
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
OpenCV图像的基本操作 ：使用包cv2，numpy import cv2 import numpy as np img = cv2.imread('1.j...
学习使用OpenCV画几何图形，主要的函数为：cv2.line(),cv2.circle(),cv2.rectangle(),cv2.ellipse(),cv2...
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。
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。
在此背景下，为保证互联网内容质量与真实性，AI反向审查也应运而生。AI写作的好处：1）高效产出：AI写作能够快速生成大量内容，特别适合需要频繁更新而格式相对固定的新闻报道、产品描述等。...上述内容介绍了AI写作的好处、问题与AI反向审查。未来内容创作必然是纯人工写作、AI写作与AI辅助写作共存的状态。...2、法律与伦理挑战：版权、原创性问题突出，且可能引发关于作者身份、责任归属的讨论。AI辅助写作1、提升效率与质量：结合人类智慧与AI能力，加速初稿生成，人类作者负责修订和润色，提升整体质量。...2、增强创造力：AI提供灵感和建议，帮助人类作者跳出思维定势，探索新思路。3、精准编辑与校对：AI能够快速检查语法错误、拼写错误，甚至提供风格和逻辑上的建议。...3、隐私与安全：使用AI辅助工具涉及数据上传，可能引发隐私泄露和数据安全问题。应用AI辅助写作，有助于开展素材收集、创意构思、生成初稿以及优化内容，有助于加快写作过程，让写作更加高效和灵活。
这个是Python (command line) ： ? idle是GUI形式，command line是命令提示符形式，都是和Python解释器交互的手段。...Module Docs 模块手册 意思是Python各种模块的说明书
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
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。
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。
人工智能（AI）与生成式人工智能（GenAI）作为数字时代的技术双引擎，正通过算法创新与场景突破重塑全球产业格局。...对于AI-102考生而言，需重点把握两大技术范式的本质差异：传统AI基于规则与监督学习，擅长模式识别与预测分析；而GenAI依托Transformer架构与海量预训练，具备创造性内容生成能力。...与 GenAI 的本质区别：从分析到创造统 AI 与生成式 AI 在功能导向和应用领域上存在着显著的区别。...增强开发模式基于 Codex 模型的代码生成能力可显著提升研发效能：自然语言转代码：将需求描述直接转换为 Python/Java/C# 等编程语言智能代码补全：根据上下文自动推荐代码片段与函数实现技术文档生成...人工智能技术演进趋势：AI与GenAI的融合创新与场景化实践在人工智能技术持续迭代的进程中，传统AI与生成式AI的边界正加速消融。
计算与调度计算与调度的来源图像处理在当今物理世界中是十分基础且开销巨大的计算应用。图像处理算法在实践中需要高效的实现，尤其是在功耗受限的移动设备上。...于 AI 框架而言，所开发的算子是网络模型中涉及到的计算函数。...AI 编译器优化的目的在于通过对算子进行最佳调度，使得算子在特定硬件上的运行时间达到最优水平。这种优化涉及到对算子调度空间的全面搜索和分析，以确定最适合当前硬件架构的最佳调度方案。...Reorder(交换)、Split(拆分)、Fuse(融合)、Tile(平铺)、Vector(向量化)、展开(Unrolling)、并行(Parallelizing)等，以 Halide 思想为指导的 AI...这里就体现计算与调度分离的好处，对于一个计算，可以有多个调度树生成不同性能的程序，只要调度树是合法的，就可以在结果正确的前提下提升程序的性能。
特定AI生成内容能否构成作品，要具体分析AI使用者和AI模型在创作过程中的贡献。...这里想论述的是，无需强求使用者在AI生成内容过程中存在过高的创作干预程度，达到对AI生成内容的“控制与预见”标准即可。...过度纠结使用者对AI生成内容独创性贡献的高低，没有现实意义也难以精准把握，只要能证明自然人存在创作贡献且与生成内容存在必要联系即可。AIGC可版权性的实操标准：能够体现人类的“创作构思”。...需要注意的是，对于AI生成内容的版权保护，绝不等于对AI版权法上主体地位的认可。另一方面，不对AI生成内容加以保护会带来负面影响。...写在最后：关于AI生成内容版权保护的三点思考。思考一：只要AI生成内容满足客观上的独创性要求，便可以落入版权法作品保护范畴。当然，需要AI模型使用者能够证明自身的创作贡献以及与生成作品间的必要联系。
写完上次的 MLOps 主题文章后，接下来计划写一篇机器学习与云原生结合的文章。不过个人在这块的经验并不多，还在各种学习和素材积累中。今天先来闲聊一些最近一阵子对云原生这个火热话题的一些发散性遐想。...AI 相关的部分。...把两者结合起来看，云原生时代的 AI 平台开发会是一片巨大的未开垦之地，对于云和算法各自都有很宽很长的路可以走。举几个随便想到的例子: 在计算资源“无限”的前提下，设计灵活的 ML 执行框架。...Cloud 与边缘计算结合的应用，比如在云端跑 teacher model，客户端跑 student model，实现持续的模型更新与端上运算的低资源开销。...而当 pipeline 跑通之后，又可以灵活切换到使用云端算力，进行全量数据的实验与后续的发布上线。
什么是AI框架 AI 框架是 AI 算法模型设计、训练和验证的一套标准接口、特性库和工具包，集成了算法的封装、数据的调用以及计算资源的使用，同时面向开发者提供了开发界面和高效的执行平台，是现阶段 AI...PaddlePaddle（飞桨） PaddlePaddle 在 2016 年 8 月由百度进行开源，是国内 AI 框架最早的探索与践行者。...AI 框架用于量子技术 我们这里以目前国外及国内使用率排名前列的两个 AI 框架来作为例子进行说明。...python3.8-dev python3.8-venv python3-pip python3.8 -m pip install --upgrade pip 接着为 TFQ 开发创建一个虚拟环境...因为 Paddle Quantum 的模型是基于 Python 完成的，所以在执行量子化学操作前，需要安装Psi4Python 包（建议安装在 Python3.8 环境中）。
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