机器之心报道 编辑：陈萍、杜伟 虽然很方便，但遗憾的是，谷歌 Docs 的自动摘要生成功能仅向企业客户开放。希望个人用户也能尽快用到。 对我们很多人来说，每天都需要处理大量的文件。当收到一份新文件时，我们通常希望文件包含一个简要的要点总结，以便用户最快的了解文件内容。然而，编写文档摘要是一项具有挑战性、耗时的工作。 为了解决这个问题，谷歌宣布 Google Docs 现在可以自动生成建议，以帮助文档编写者创建内容摘要。这一功能是通过机器学习模型实现的，该模型能够理解文本内容，生成 1-2 句自然语言文本描
之前我的wuuconix.link和wuuconix.xyz域名的SSL证书都是通过 来此加密 - Let’s Encrypt 在线免费申请SSL证书 (osfipin.com) 申请的，它是一个网页端的SSL证书申请工具。
作者：THU数据派 让AI自动编程是人工智能领域长久以来的梦想之一。现在，来自彭博和英特尔实验室的两位研究人员，号称实现了首个能够自动生成完整软件程序的AI系统“AI Programmer”，这个“AI程序员”利用遗传算法和图灵完备语言，开发的程序理论上能够完成任何类型的任务。AI自动编程的时代，大幕已开。 让AI自动编程一直是计算机科学家的梦想。目前这个方面的成果还非常有限，比如让AI自动补完编程语言，或者执行简单的加法程序。今天我们要介绍的这项工作，号称是第一个能够全自动生成完整软件程序的机器学习系统
让AI自动编程是人工智能领域长久以来的梦想之一。现在，来自彭博和英特尔实验室的两位研究人员，号称实现了首个能够自动生成完整软件程序的AI系统“AI Programmer”，这个“AI程序员”利用遗传算法和图灵完备语言，开发的程序理论上能够完成任何类型的任务。AI自动编程的时代，大幕已开。 让AI自动编程一直是计算机科学家的梦想。目前这个方面的成果还非常有限，比如让AI自动补完编程语言，或者执行简单的加法程序。今天我们要介绍的这项工作，号称是第一个能够全自动生成完整软件程序的机器学习系统“AI Progra
【新智元导读】让AI自动编程是人工智能领域长久以来的梦想之一。现在，来自彭博和英特尔实验室的两位研究人员，号称实现了首个能够自动生成完整软件程序的AI系统“AI Programmer”，这个“AI程序员”利用遗传算法和图灵完备语言，开发的程序理论上能够完成任何类型的任务。AI自动编程的时代，大幕已开。 让AI自动编程一直是计算机科学家的梦想。目前这个方面的成果还非常有限，比如让AI自动补完编程语言，或者执行简单的加法程序。今天我们要介绍的这项工作，号称是第一个能够全自动生成完整软件程序的机器学习系统“AI
让AI自动编程是人工智能领域长久以来的梦想之一。现在，来自彭博和英特尔实验室的两位研究人员，号称实现了首个能够自动生成完整软件程序的AI系统“AI Programmer”，这个“AI程序员”利用遗传算法和图灵完备语言，开发的程序理论上能够完成任何类型的任务。AI自动编程的时代，大幕已开。
随着谷歌，Facebook发布他们的工具机器学习工具Tensorflow 2和PyTorch ，微软的CNTK 2.7之后不再继续更新（https://docs.microsoft.com/zh-cn/cognitive-toolkit/releasenotes/cntk_2_7_release_notes），Build 2019 微软也发布了ML.NET 1.0 ,这是一个面向机器学习开发者的新框架。可以说2019年是机器学习社区普及化的一年，所有的这些发布清楚地表明了IT行业的发展方向。从数据集改进模型到新的模型更新，以及优化硬件。
我们很高兴地宣布ML.NET 1.2 和模型生成器和 CLI 的更新。ML.NET是 .NET 开发人员的开源和跨平台机器学习框架。ML.NET还包括模型生成器(Visual Studio 的简单 UI 工具)和ML.NET CLI(命令行界面),以便使用自动机器学习 (AutoML) 构建自定义机器学习 (ML) 模型变得超级简单。
Generative 是用 Rust 实现的一个二维自动生成艺术库，目前处于早期阶段。
选自developer.apple 机器之心编译 参与：吴攀 在昨天开幕的 WWDC 2017 开发者大会上，苹果宣布了一系列新的面向开发者的机器学习 API，包括面部识别的视觉 API、自然语言处理 API，这些 API 集成了苹果所谓的 Core ML 框架；参阅机器之心报道《苹果开发者大会 WWDC 2017：首次全面展示苹果的人工智能实力》。软件主管兼高级副总裁 Craig Federighi 介绍说，Core ML 的核心是加速在 iPhone、iPad、Apple Watch 上的人工智能任务
本文继续聊设计思维与技术思维的mix，基于志荣做的访谈《第三期采访：设计师如何在智能化时代持续学习和成长？》，mixlab社区重新梳理了4个内容跟大家分享下。
应用软件的功能需求、非功能需求和工程化问题是应用软件开发中不可或缺的部分。功能需求是软件必须实现的功能，非功能需求是软件必须满足的属性，工程化问题是软件开发过程中遇到的技术问题。
本文介绍了 Vision 在 iOS 平台上的新框架，以及如何使用 VisionKit 与 Core ML 在 iOS 平台上进行模型推理。作者还介绍了 Vision 在 iOS 平台上的新框架，包括 VisionKit 和 Core ML，并展示了如何使用这些框架进行模型推理。此外，作者还探讨了 Vision 与 Core ML 的关系，以及如何在 iOS 平台上使用 Vision 进行图片分类、物体检测、人脸识别、文本检测等任务。
ES高版本已经支持x-pack认证，TBDS的ES版本是6.4.2，默认已经安装了x-pack，下面是配置方法。
Oracle于2022年3月29日，在Oracle的云上发布了MySQL HeatWave 机器学习（ML）。Oracle MySQL HeatWave除了用于事务处理和分析之外，现在还支持数据库内机器学习 (ML)。MySQL HeatWave ML对 ML 的生命周期完全自动化，并将所有经过训练的模型存储在 MySQL 数据库中，用户无需将数据或模型移动到机器学习工具或服务中。消除 ETL ，可降低应用程序复杂性、降低成本并提高数据和模型的安全性。
学习了一段时间的机器学习发现除了各种算法原理的公式推导比较麻烦之外，没有数据也是很痛苦，在训练各种算法模型的时候，一个良好的数据集就已经成功一大半了，那么剩下的就是调参优化。那么问题来了，不是任何时候我们都有一个现成的数据集可用，公共的数据集毕竟有限，如果自己去采集数据那么同样很烦，这是我们就要考虑自动生成数据集了。除了随机生成数据这种简单的方法之外，目前机器学习算法领域有各种函数库可以让我们调用，编程的难度不大，所以今天给大家介绍几个自动生成数据的Python库。
随着人工智能（AI）和机器学习（ML）技术的迅猛发展，设计领域正经历一场深刻的变革。AI智能创作工具能够自动生成设计方案、优化设计流程，并提供个性化的
Docker 公司在其年度全球开发者大会 DockerCon 第二天的主题演讲上宣布推出 Docker AI，这是 Docker 公司推出的首个由 AI 驱动的产品 ，旨在通过利用 Docker 开发者的集体智慧，为开发者提供特定上下文的自动化指导，从而提高工作效率。
但是，如果你对用机器学习构建生产软件感兴趣，那么可以使用的资源就少多了。把机器学习应用到生产中的基础设施挑战根本就没有那么丰富的写作内容。
Docker AI 的推出是 Docker 宣布的一系列新的 AI/ML 功能、内容和合作伙伴关系之一，旨在帮助开发人员在其应用程序中快速、安全地利用 AI/ML 的强大功能。通过将这些扩展功能添加到当前的 Docker 开发工具、内容和服务套件中，Docker “满足了开发人员的需求”，提高了他们的现有技能和工作流程的生产力。
声明：本文仅代表原作者观点，仅用于SAP软件的应用与学习，不代表SAP公司。注：文中所示截图来源SAP软件，相应著作权归SAP所有。
作者：Sujith Ravi 机器之心编译 近日，谷歌在 Google I/O 发布了 ML Kit，其核心功能之一是「Learn2Compress」技术支持的自动模型压缩服务。Learn2Compress 可直接将 TensorFlow 模型压缩为 TensorFlow Lite 中的设备内置（on-device）模型，可在移动设备上高效运行，而无需担心内存优化和速度问题。 成功的深度学习模型的训练和运行通常需要大量的计算资源、内存和计算能力，这成为其在移动设备和物联网设备上表现良好的障碍。设备内置
增强分析、持续型智能和可解释型人工智能(AI)是未来三到五年内数据和分析技术中最具颠覆性潜力的趋势。
此示例应用程序使用经过训练的MarsHabitatPricer.mlmodel模型来预测火星上的栖息地价格。
先说下使用体验感受，最直观的感觉就是Xcode越来越强大了，这次的更新，像是给Xcode装备了一个3DMax，可以直观地创建3D内容，设置3D内容的交互动作，位置，材质等，实时预览，在代码中方便地调用。对了，这个功能是为了搭配RealityKit使用的。RealityKit将在下一篇文章做详细介绍。
谷歌在 Google AI 上撰文进行对刚刚发布的 ML Kit 中的核心技术：Learn2Compress 自动模型压缩技术进行了详细介绍和实战测试。
苹果人工智能生态系统正逐渐形成，今天我们就借着一个简单的Core ML应用简单窥探一下。
GitHub 上的 langchain-ai/langchain 是一个非常有趣的项目，它代表了当今AI与编程语言处理技术结合的前沿。在这篇文章中，我们将深入探讨 langchain 能够做什么，它的潜力，如何影响未来的编程和软件开发，以及为何它对于软件架构师和系统架构师而言尤为重要。
本教程将在 Azure 机器学习工作室中创建自动化 ML 试验运行。机器学习工作室是一个整合的 Web 界面，其中包含的机器学习工具可让各种技能水平的数据科学实践者执行数据科学方案。 Internet Explorer 浏览器不支持此工作室。
在Qure，我们建立了深度学习模型来检测放射影像中的异常。这些模型需要大量的标记数据来学习诊断异常。因此，我们从医院和门诊放射中心收集了一个大型数据集。这些数据集包含相关的临床放射学报告。
机器人究竟能代替多少行业，从最初的护工，到后来的编辑（默默的伤心），到一些高精尖的职业，诸如金融行业数据分析员……这些行业都有一些共性，能够让机器人，确切的说是AI来帮忙执行。 那么有没有什么行业是不
来源：blog.csdn.net/MarcoAsensio/article/details/103654691
WireGuard 的安装和使用条件非常苛刻，对内核版本要求极高，不仅如此，在不同的系统中，内核，内核源码包，内核头文件必须存在且这三者版本要一致。所以一般不建议在生成环境中安装，除非你对自己的操作很有把握。Red Hat、CentOS、Fedora 等系统的内核，内核源码包，内核头文件包名分别为 kernel、kernel-devel、kernel-headers，Debian、Ubuntu 等系统的内核，内核源码包，内核头文件包名分别为 kernel、linux-headers。
刚开始学习 Java 语言的时候，面向对象的三大特征就是封装，继承，和多态。在 Java 中，要保证封装性，需要将成员变量私有化，对外提供 set/get 方法来访问，虽然现在的 IDE，像 eclipse，IDEA都提供了快捷键，来生成 set/get 方法，但是在做项目的时候，一个 JavaBean 往往会有很多的成员变量，一个变量对应两个方法，如果有10几个成员变量，那么会对应20多个方法，也许还要去写构造器、equals 等方法，而且需要维护。这样一来，会使代码变得非常冗余，这些显得很冗长也没有太多技术含量，一旦修改属性，就容易出现忘记修改对应方法的失误。
引言 这是来自John Snow Labs工程团队的社区博客和工作，解释了他们对开源Apache Spark自然语言处理（NLP）库的贡献。 Apache Spark是一个通用的集群计算框架，它支持分布式SQL，流式处理，图处理和机器学习。现在，Spark生态系统还有一个Spark Natural Language Processing库。 John Snow Labs NLP库是在Scala编写的Apache 2.0以上，不依赖于其他NLP或ML库。它本地扩展了Spark ML管道API。该框架提供了
AI 研习社按： Google I/O 2018 上，谷歌发布了可供开发者定制移动端机器学习模型的 ML Kit 开发套件，关于该套件中的核心技术：Learn2Compress 模型压缩技术，谷歌也火速在 Google AI 上撰文对其进行了详细介绍和实战测试，AI 研习社将其内容编译如下。
点击上方“LiveVideoStack”关注我们 ▲扫描图中二维码或点击阅读原文▲ 了解音视频技术大会更多信息 ---- 作者：Barry Owen 翻译：姜金元 编辑：Alex 视频CMS Easy-Tech #034# 现在的视频内容比以往任何时候都多，已占据当今互联网80%的流量。但是，如果没有一个简单的方法来组织、存储和访问这些内容，它们只不过就是一堆数字杂物而已。通过充当媒体资产的中央存储库和提高在线视频发行效率，视频内容管理系统（CMS，content management syste
Azure 机器学习工作区是云中的基础资源，用于试验、训练和部署机器学习模型。 它将 Azure 订阅和资源组关联到服务中一个易于使用的对象。
谷歌全新发布Cloud AutoML，预计的语音、图像、NLP、翻译等系列服务中，首先发布的是AutoML Vision，任何人都能上传图片，然后让谷歌的系统自动为他们创建机器学习模型。李飞飞在Twitter连发两条信息说：“在短短的几个月里，将尖端技术转化为数百万的产品，这是一个相当鼓舞人心的旅程！我们希望AutoML Vision是我们客户的第一选择。” 李佳在朋友圈中称：今天我们 CloudAI 团队推出了 Cloud AutoML, 自动生成 ML 模型的技术。这是飞飞和我加入谷歌云以来的一
在科学研究中，从方法论上来讲，都应“先见森林，再见树木”。当前，人工智能学术研究方兴未艾，技术迅猛发展，可谓万木争荣，日新月异。对于AI从业者来说，在广袤的知识森林中，系统梳理脉络，才能更好地把握趋势。为此，我们精选国内外优秀的综述文章，开辟“综述专栏”，敬请关注。
前阵子社群成员ML668跟我交流了这款工具，今天我终于有空去详细了解了一下，这是一款名为runway的工具。
今天给大家介绍的是玛希多大学数据挖掘和生物医学信息学中心发表在Bioinformatics上的文章“BERT4Bitter: a bidirectional encoder representations from transformers (BERT)-based model for improving the prediction of bitter peptides”众所周知，许多药物固有地具有苦味，并且强烈的努力旨在淡化苦味以改善味道，从而改善药物摄入的依从性，因此，开发用于预测肽苦味的快速和准确的鉴定工具是药物开发和营养研究中的重要组成部分。目前只有一种计算方法，即iBitter-SCM，交互验证和独立测试集的准确率分别为0.871和0.844。虽然iBitter-SCM产生了相当高的预测精度，但它的整体预测性能仍有改进的空间，因此非常希望开发一种新的基于机器学习的预测器。本研究提出BERT苦味方法作为第一个基于Transformer(BERT)的预测苦味肽的双向编码器表示。在本研究中，每个肽序列被视为基于自然语言处理技术的句子，其中20个氨基酸中的每一个都被视为单词DSDFF自动生成特征描述符，而不需要特征编码的系统设计和选择。
新智元报道 来源：research.fb.com 编译：文强 【新智元导读】Facebook今天宣布发布Tensor Comprehensions，能够自动将数学符号快速转换成高性能机器学习代码，将原本几天乃至几周的过程缩短为几分钟，大幅提高生产力。Facebook AI Research（FAIR）今天宣布发布Tensor Comprehensions，这是一个C++库和数学语言，旨在帮助弥合研究人员和工程师在从事机器学习任务时，在沟通上的差距；研究人员习惯使用数学运算，而工程师则专注在不同的硬件
作为美团点评技术团队的传统节目，每年两次的Hackathon已经举办多年，产出很多富于创意的产品和专利，成为工程师文化的重要组成部分。本文就是2017年冬季Hackathon 4.0一个获奖项目的实践总结。 前言 2017年在移动端直接应用AI算法成为一种主流方向。Apple也在WWDC 2017上重磅推出Core ML框架。准备Hackathon的过程中，我们就想能否基于Core ML的深度学习能力，结合AR，做酷一点的产品。我们观察到在晚上下班时间，是公司的打车高峰时段，这时候经常会有一堆车在黑暗中打
phpMyAdmin - Files https://www.phpmyadmin.net/files/
简介 HiBench是一套基准测试套件，用于帮助我们评估不同的大数据框架性能指标（包括处理速度、吞吐等）的负载指标，可以评估Hadoop、Spark和流式负载等，具体的工作负载有： Sort WordCount TeraSort Sleep SQL PageRank Nutch indexing Bayes Kmeans NWeight enhanced DFSIO 等等 同样的它还可以用于评估Spark Stream、Flink、Storm和Gearpump。 工作负载 对这些工作负载进行分类记录如下，总
上面的prompt通过关键词act as让ChatGPT扮演一名英语老师，并且严格检查我的语法、拼写、和事实错误并且更正。
翻译 | AI 科技大本营（rgznai100） 参与 | 刘畅、林椿眄 编辑 | 周翔、Donna 本周三，Google 发布了最新的 Cloud AutoML 技术，该技术能使企业开发者们通过 Google Cloud 平台自动创建机器学习模型。谷歌首先将发布 AutoML Vision，即用于建立机器视觉模型的工具，随后将陆续推出用于机器翻译和自然语言处理等的工具。 Cloud AutoML 将是开发者的利器，即便你不懂机器学习，也能训练出一个定制化的机器学习模型。具体来说，开发者只需要上传一组
本周三，Google 发布了最新的 Cloud AutoML 技术，该技术能使企业开发者们通过 Google Cloud 平台自动创建机器学习模型。谷歌首先将发布 AutoML Vision，即用于建立机器视觉模型的工具，随后将陆续推出用于机器翻译和自然语言处理等的工具。 Cloud AutoML 将是开发者的利器，即便你不懂机器学习，也能训练出一个定制化的机器学习模型。具体来说，开发者只需要上传一组图片，然后导入标签或者通过 App 创建，随后 Cloud AutoML 就会自动生成一个定制化的机器学
2020 年，移动设备上的机器学习将不再是什么热门的新事物。在移动应用中添加某种智能已经成为一种标准做法。
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