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。
LaTeX 是一套强大的排版系统,在学术论文排版方面应用广泛,很多西方高效和期刊都会提供自己 LaTeX 模板方便论文提交。虽然 LaTeX 有不少相关的 IDE,如 TeXstudio,BaKoMa,LyX 等,但总给人一种笨重的感觉。如今,VSCode 为我们提供了另一种选择。
作为一只大学僧,平常难免要写写作业或者paper啥的,难免要和公式打交道。对于一些简单的小作业,用Markdown也能应付些许公式的编写。比如之前我写过一篇文章:
【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。
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。
基于 overleaf 在线写 latex 太麻烦了,每次都需要重新编译一下要等很久,本地的话就很快。之前在 windows 上有试过 vscode 插件加上 texlive 进行本地编译,现在主要用的是 MacBook,所以记录一下在 MacBook 上通过 vscode 插件加上 latex 编译器实现本地的编译。
取消勾选安装 TeXworks ,这个编辑器太老,使用 VSCOde 即可
【注】这样安装 TeXLive 后无法在终端使用 texdoc 工具,会报错:/usr/local/texlive/2020/texmf-dist/doc/generic/pgf/pgfmanual.pdf。
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。
今天一起来看看尝试下 Google Colab 工具,一款由 Google 出品,免费面向大众的、可使用 GPU、TPU 来训练模型的给力在线工具!!
Colab is a hosted Jupyter Notebook service that requires no setup to use and provides free access to computing resources, including GPUs and TPUs. Colab is especially well suited to machine learning, data science, and education.
陶哲轩本人在Mastodon上透露了这一消息,顺便介绍了一波自己用的LaTex工具。
早在 2019 年 3 月,我就建立了一个名为 AI Dungeon 的 hackathon 项目。这个项目是一个经典的文本冒险游戏。故事的内容和所呈现的潜在动作都是通过机器学习产生的:
Colab全称Colaboratory,即合作实验室,是谷歌的提供的一个在线工作平台,使用Jupyter笔记本环境,完全运行在云端,且重点是提供了免费的K80及以上GPU算力。
Milvus 是一款开源的向量相似度搜索引擎,集成了 Faiss、NMSLIB、Annoy 等广泛应用的向量索引库,并提供了一整套简单直观的 API。Milvus 具备高度灵活、稳定可靠以及高速搜索等特点,在全球范围内已被数百家组织和机构所采用。他们将 Milvus 与 AI 模型结合,广泛应用于以下场景:
当我告诉人们,他们应该考虑对他们的数据应用深度学习方法时,我得到的最初反应通常是: (1)“我没有处理足够大的数据”,(2)“我没有足够的计算资源来训练深度学习模型。”
想运行TuriCreate,却没有苹果电脑,也没有Linux使用经验,怎么办?用上这款云端应用,让你免安装Python运行环境。一分钱不用花,以高性能GPU,轻松玩儿转深度学习。
https://www.kdnuggets.com/2018/02/essential-google-colaboratory-tips-tricks.html
自动配置、有效求助、协作编程、版本控制。一站式解决 Python 新手练习中的痛点
来源:DeepHub IMBA本文约1400字,建议阅读5分钟本文将展示如何使用抱脸的扩散包通过文本生成图像。 在这篇文章中,将展示如何使用抱脸的扩散包通过文本生成图像,还有就一个一个不好的消息,因为这个模型的出现google的colab可能又要增加一些限制了。 从 DALLE 到Stable Diffusion 我们前面的文章也介绍过 OpenAI 的 DALLE-2 模型还有他的开源实现,它可以让我们从文本中创建高质量的图像。 但是DALLE2是收费的用户只有一些免费的额度,如果免费额度使用完毕就
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 Colaboratory(Colab)是一个由 Google 提供的云端 Jupyter 编程笔记本,直接通过浏览器即可进行 Python 编程。Colab 充分利用谷歌的闲置云计算资源,为公众提供免费的的在线编程服务,以及免费的 GPU 资源,虽然在使用方面有一定的规则限制,但对于一般的研究和学习来说绰绰有余。
1代的DALLE使用VQ-VAE 的改进版,2代的DALLE2 通过使用扩散模型将图片的生成提升到了一个新的高度,但是由于其计算量很大而且没有开源,我们普通用户并没有办法使用,但是Stable Diffusion 的出现改变现状,可以让我们普通用户也可以直接使用,并且以前相对于 Disco Diffusion, Stable Diffusion 生成的图片更加实用;相对于 DALLE 2,Stable Diffusion 需要占用的资源更少,这样我们也可以在自己的电脑中使用它生成高质量的图片。
今天给大家推荐一款超级强大的在线编辑器Colaboratory,Colaboratory 是一个谷歌提供的 Jupyter notebook环境,不需要进行任何设置就可以使用,并且完全在云端运行,最重要的是Colaboratory免费,这绝对是谷歌提供的一项的福利啊。下面就来聊聊Colaboratory的基本用法和牛逼之处。
随着互联网的快速发展,越来越多的图片和视频出现在网络,特别是UCG产品,激发人们上传图片和视频的热情,比如微信每天上传的图片就高达10亿多张。每个人都可以上传,这就带来监管问题,如果没有内容审核,色情图片和视频就会泛滥。前不久,一向以开放著称的tumblr,就迫于压力,开始限制人们分享色情图片。更别提国内,内容审核是UCG绕不过去的坎。还记得前几年出现的职业鉴黄师这一职业么?传说百万年薪,每天看黄片看得想吐,但最近又很少有人提及这一职业,这个应监管而生的职业,因人工智能的出现又快速消亡。(当然也不是完全消亡,毕竟判断是否色情是一个主观的事情,有些艺术和色情之间的边界比较模糊,需要人工加以判断)
使用 pgf 后端,matplotlib 可以将图形导出为可以使用 pdflatex,xelatex 或 lualatex 处理的 pgf 绘图命令。 XeLaTeX 和 LuaLaTeX 具有完整的 unicode 支持,可以使用安装在操作系统中的任何字体,利用 OpenType,AAT 和 Graphite 的高级排版功能。 由plt.savefig('figure.pgf')创建的 Pgf 图片可以作为原始命令嵌入到 LaTeX 文档中。 图形也可以通过切换到该后端,直接编译并使用plt.savefig('figure.pdf')保存到 PDF。
任何技术的产生与发展都是有血有肉的,忽略这段历史,仅仅学习冰冷的技巧,无疑是悲哀的。千古兴亡多少事?悠悠,不尽长江滚滚流。
专门为机器学习研究者开发的PyTorch轻量包装器(wrapper)。缩放您的模型。写更少的模板代码。
📷 哇,LaTex的Logo好漂亮 https://www.latex-project.org/ 地址在这里 📷 令我震惊的是,居然这个东西有官网 📷 先Ctrl+,打开设置 📷 会出现这个json文件 { // Latex workshop "latex-workshop.latex.tools": [ { "name": "latexmk", "command": "latexmk", "arg
当这个文件确定以后,就开始检索里面用到的各种依赖资源input,include,InputIfFileExists,subfile,import和subimport。
我给你写了一篇《如何用 Python 和 Tensorflow 2.0 神经网络分类表格数据?》,为你讲解了 Tensorflow 2.0 处理结构化数据的分类。
查看 NVIDIA_CUDA 版本,这里有有个坑:!nvidia-smi方法查看版本为11.2,而 !nvcc --version 方法查看版本为11.1。
验证httpd是否正常运行:在浏览器中访问服务器的IP地址x.x.x.x,应该能够看到默认的Apache欢迎页面
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
本次我们讲一下如何利用Google的colab使用GEE。colab是Google推出的云端的jupyter notebook,使用Google的算力,甚至可以白嫖Google的GPU,简直美滋滋。
NVIDIA TensorRT是一个高性能深度学习推理平台。它包括深度学习推理优化器和运行时,可为深度学习推理应用程序提供低延迟和高吞吐量。推理时,基于TensorRT的应用程序比仅CPU平台的执行速度快40倍。使用TensorRT,您可以优化所有主流框架中训练出的神经网络模型。
祝大家中秋国庆双节快乐! 回过头来,我们在编程过程中,经常会遇到各种各样的问题。然而,很多问题都无法解决,网上夹杂着各种冗余的回答,甚至需要看自己多年前的博客来解决。为更好地从事科学研究和编程学习,后续将撰写各类常见错误及解决方法的汇总笔记,希望对您有所帮助。
Colab是google最近推出的一项Python在线编程的免费服务, 有了它,不学Python编程的理由又少了一个 Colab环境已经集成了流行的深度学习框架Tensorflow,并附赠了一个虚拟机(40GB硬盘+2*2.30GHZ CPU+12.72GB内存),如果在国内无法访问google的服务又不想科学上网, 可以考虑微软推出的 notebook Colab的操作类似于jupyter notebook Colab如同使用 Google 文档或表格一样存储在 Google云端硬盘中,并且可以共享
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
其实本来到现在这个东西就是安装好,但是就好像你写C一样,有了编译器,没有一个好的编辑器。怎么办?这里我还是推荐VSCode,因为有强大得补全功能,对于我这种要懒死的人,真的是好感动。
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。
今日,TensorFlow 宣布推出 TensorFlow Graphics,该工具结合计算机图形系统和计算机视觉系统,可利用大量无标注数据,解决复杂 3D 视觉任务的数据标注难题,助力自监督训练。
选自Medium 作者:Sagar Howal 机器之心编译 参与:路雪 Colaboratory 是一个 Google 研究项目,旨在帮助传播机器学习培训和研究成果。它是一个 Jupyter 笔记本环境,不需要进行任何设置就可以使用,并且完全在云端运行。Colaboratory 笔记本存储在 Google 云端硬盘 (https://drive.google.com/) 中,并且可以共享,就如同您使用 Google 文档或表格一样。Colaboratory 可免费使用。本文介绍如何使用 Google Co
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