现在已经有Python和C++版本了，为什么还要添加另一种语言？” 我将在这篇文章中为你解答这个问题，并概述为什么你需要留意Swift版的TensorFlow以及Swift语言本身。...这意味着Swift版的TensorFlow并不是一个代码库， 它本身就是一种语言，它内置的功能支持TensorFlow所需的所有功能。...有一些最初为Swift版的TensorFlow开发的功能后来被集成到了Swift语言本身中。 三、Swift非常快 当第一次得知Swift的运行速度与C代码一样快时，我感到非常惊讶。...这一点非常重要，因为工程师开发数值计算库的速度跟不上机器学习模型或硬件多元化的速度。 想象一下，我们能够使用深度学习来优化处理数据的底层内存切片算法（类似于Halide正在努力完成的任务）。...而且，这只是一个开端，还有其他机器学习的创造性应用也可以在编译器中使用！ 七、总结 如果你正在研究深度学习，那么我建议你开始学习Swift语言。与Python相比，Swift拥有多方面的优势。
它很柔软，非常可爱，脸上有着友好的表情。 不过，相对于价格来说，它有点小了。 我认为可能还有其他相同价格但更大的选择。 它比预期的提前了一天送到， 所以我在把它交给女儿之前还玩了一会儿。...我希望牙刷头更大，有不同长度的毛刷， 以便更好地清洁牙齿之间的空隙，因为这个牙刷无法做到。 总的来说，如果你能在50美元左右购买这个牙刷， 那么它是一个不错的选择。...\ 就像几年前的版本一样，但我\ 计划对它非常温和（例如，我喜欢\ 非常坚硬的物品，如豆类、冰块、大米等 先用搅拌机搅拌，然后把它们按份量粉碎\ 我要加入搅拌机，然后换成搅打\ 切出更细的面粉，并使用横切刀片...我们的灯在运输过程中断了线，公司很高兴地送来了一个新的。 几天之内也来了。这很容易组合起来。 我有一个缺失的部分，所以我联系了他们的售后支持， 他们很快就给了我缺失的部分！...""" prompt = f""" 确定以下文本中正在讨论的五个主题 把每一项都写不超过10个字。 将您的回复格式化为用逗号分隔的项目列表。
要解决这个问题当然有很多种方法，比如直接买个小时钟放在厨房。不过我更希望“连看都不用看”，直接有人告诉我时间。所以，我需要一个像 Amazon Echo 那样的智能音箱。...虽然国内也有类似的智能音箱产品，但我没有用过这些产品，不知道可定制性如何。比如，如果我需要开发个功能让它告诉我某种面包的配方是什么，这些产品就不一定能做到了。考虑再三，我决定自己动手写一个。...而对于主动聆听，由于是在唤醒阶段才会进行转换，进入主动聆听前会有蜂鸣提示，用户也会清楚此时叮当正在听他们说话，相对来说隐私泄露的可能性就比较低，因此我选择的是在线的百度 STT 语音识别服务，也省下了扩展语音识别模型的工夫...使用手机阅读本文的用户，如果看不到视频，可以点击这个链接前往观看。 这对于需要远程监控家里的情况的用户而言就非常方便了，比如家里有小孩的情况。 音乐播放 既然是智能音箱，当然少不了播放音乐的功能。...后面我计划做的事情有： 尝试接入更多的 STT / TTS 服务，优化叮当的响应时间； 结合 NLP 技术实现更复杂的指令识别，比如提醒功能； 加入人体感应模块等传感器，把它变得更加智能。
如果你真的想要对 NLP 或者一般的数据科学有更深入的了解，那么在阅读 Abhishek 的 kernel 时，一定要自己动手编程来理解它的每一行代码。...Abhishek 还提醒我们，我们正在处理一个多类文本分类问题，最好不要忽视我们正在努力实现的目标！他会注意到什么样的评价指标将用于评分。...在训练集和验证集上拟合 TF-IDF 后，Abhishek 建立了一个逻辑回归模型。如果这种类型的分类模型对你来说是新的，请在继续之前阅读它的介绍。...虽然将 TF-IDF 与逻辑回归模型相结合可以为我们提供一个良好的开端，但我们可以提高这个对数损失分数。 4.模型调整 因此，我们对 0.626 的对数损失分数不满意，希望优化这个评估指标。...从这里，我们有很多方法可以尝试，这正是 Abhishek 所做的。在我们研究和预处理了数据之后，我们得到了许多不同的特征提取和模型拟合组合。
有估计是高得多，没有准确的数字突触的数量存在，据我所知。 100000突触的数量可能是一个轻微的高估（但75000会太保守），但我使用它会使得数学更简单。...模型的另一个限制是它是一个下限。...尝试在真实世界中列出1000个常见物理对象，然而这不是一个容易的任务。 对于我们是无法识别一个对象的，人类是觉得我们看到了一个对象，但是不能理解它。...我认为这个论点有一些真理在的，但本质上，它提出了错误的问题。 我认为很明显，我们不需要仔细地复制一切，以实现人工智能，但真正的问题是：我们要在哪里画线？...如果你知道神经元可以模拟卷积网的方式，那进一步地说，这个模型太复杂，我们需要使它更简单吗？
我是谷歌的一名AI研究员，领导一个研究团队。我们正在致力于更好地理解AI失败的情况，以便我们能够为负责任的AI开发建立明确的工程原则。...我会快速地尝试一些想法，看看它们是否有成功的希望，然后放弃掉大部分想法。当我有很多时间时，我可能会对3-5个想法编码，然后可能发现它们都不work。...每个想法投入的时间成本很小，但我可以尝试大量不同的想法。从这个角度来看，失败只是我工作流程中固定的一个部分。 8. 说到成功的研究人员，你如何看待论文发表之类的权重的分布？...Ian Goodfellow：我认为我们衡量成功的标准正在导致社会错失所有的成功人士。 例如，我们花费大量时间评估工作和评估人员，但我们并没有花费大量时间评估这个评估过程本身。...一个负面的结果可能是由于想法本身根本就是错的，但也可能只是一个出于非常小的一个软件错误，尝试的超参数不对，模型太小，等等。 11. 你想给过去的自己提什么建议？
扩展是将短文本，例如一组说明或主题列表，输入到大型语言模型中，让模型生成更长的文本，例如基于某个主题的电子邮件或论文。这样做有一些很好的用途，例如将大型语言模型用作头脑风暴的伙伴。...因此，在温度为零时，模型将总是选择最有可能的下一个词，而在较高的温度下，它还将选择其中一个不太可能的词，在更高的温度下，它甚至可能选择塔可，而这种可能性仅为五分之一。...您可以想象，随着模型继续生成更多单词的最终响应，“我的最爱食品是比萨”将会与第一个响应“我的最爱食品是塔可”产生差异。因此，随着模型的继续，这两个响应将变得越来越不同。...一般来说，在构建需要可预测响应的应用程序时，我建议使用温度为零。在所有课程中，我们一直设置温度为零，如果您正在尝试构建一个可靠和可预测的系统，我认为您应该选择这个温度。...让我们再次执行它，以显示我们将再次获得不同的电子邮件。 因此，我建议您自己尝试温度，以查看输出如何变化。总之，在更高的温度下，模型的输出更加随机。
因此，现在似乎是尝试一个实验的好时机。...这是最初的提示： 我正在寻找一个 Web components 库，它的特点是绝对的简单性和极简主义，没有依赖项。 我非常确定没有这样的库，但问一下总没坏处。...我自己可能需要一段时间才能找到解决方案，但我不需要。o1 提供了几个替代方案；我们讨论了优缺点，我选择了一个，然后继续前进。 接下来：简化应用程序作者的体验。...最后，我没有包含这些钩子，因为 YAGNI（“你不需要它”），但如果需要，有一个合理的推进路径。 风格问题 如果不需要 JavaScript，那么隐藏 CSS 怎么样？...我们尝试启用自定义元素来接受对齐、宽度、背景和颜色等内容的简化声明。对于布局组件来说，这感觉还可以，可以用一些语法糖来美化 flex 模型，但其他情况则不然。
我觉得那里肯定有一个更简单的解决方案，所以我决定自己尝试一下。 我想使它尽可能简单，因为在我看来，简单的解决方案往往是最好的解决方案。...它返回a BlogPostIndex 并保存到ElasticSearch。 现在让我们尝试一下，看看是否可以对以前创建的博客文章进行批量索引。...为了使它起作用，我们还需要注册我们正在使用信号的Django。....}>]> 你有它！...结论 这是一篇篇幅很长的文章，但我希望它写得足够简单，即使是初学者也能理解。
单前导下划线 _var 当涉及到变量和方法名称时，单个下划线前缀有一个约定俗成的含义。 它是对程序员的一个提示 - 意味着Python社区一致认为它应该是什么意思，但程序的行为不受影响。...它适用于在类上下文中使用的两个下划线字符开头的任何名称。 有很多要吸收的内容吧。 老实说，这些例子和解释不是从我脑子里蹦出来的。我作了一些研究和加工才弄出来。...__bam__ 42 但是，Python保留了有双前导和双末尾下划线的名称，用于特殊用途。 这样的例子有，__init__对象构造函数，或__call__ --- 它使得一个对象可以被调用。...例如，在下面的循环中，我们不需要访问正在运行的索引，我们可以使用“_”来表示它只是一个临时值： >>> for _ in range(32): ......单个下划线仅仅是一个有效的变量名称，会有这个用途而已。 在下面的代码示例中，我将汽车元组拆分为单独的变量，但我只对颜色和里程值感兴趣。
因为 Kaggle 提供了一个很好的机会来提高我的数据科学技能，所以我总是期待着这些每月的比赛，并在时间允许的情况下参加。...我通常只在需要时导入库，但我最初导入的库是 numpy、pandas、os、sklearn、matplotlib 和 seaborn。...，我将这三个文件用 Pandas 读入程序，并将它们命名为train、test和submit：- 然后我分析了目标，发现我正在处理一个回归问题：- 我在训练数据中定义了目标列 loss。...，在这个例子中，我决定使用sklearn的线性回归进行第一个尝试，训练和拟合数据到这个模型:- 然后在验证集上预测:- 一旦对验证集进行了预测，我就会评估这些预测:- 然后我将验证集的实际值与预测值进行比较...诀窍就是在这场比赛中尝试尽可能多的技巧来获得胜利。还有一些其他的技巧我可以使用，如果时间允许，我可能会尝试一下，看看我是否可以提高分数一点点。
多年以后，我在 Vue.js 上找到了同样的感觉。然而，与 Cake 相比，Vue 文档还有一个缺点：（缺乏）真实的项目教程。 不管框架的文档有多好，对与所有人来说都是不够的。...图标是一个 Vue.js SFC，就像我们正在构建的这一个。如果你打开这个文件，你会发现它和我们的结构完全一样。 export default 模块将对象文字导出为我们组件的视图模型。...行为 现在我们的组件看起来不错，现在是时候让它开始工作了。目前，我们有一个硬编码的模板。...你在 data 中定义的每个属性都是有响应性的：如果它发生变化，它将反映在视图中。 我们正在创建一个可重用的组件，因此 data 需要成为工厂函数而不是对象文字。...在这一点上，我们可以认为已完成 —— 但我们可以做更多的工作来改善用户体验。 现在，我们实际上不能给出 0 的等级，因为点击一个 star 会将它的比率设置为它的索引。
这是一个非正式的帖子，但内容很有趣。以下是他分享的内容。 关于我和深度学习的一点介绍 我的专业是物理和计算机工程。我在委内瑞拉学习过，后来在墨西哥做过物理学硕士。但我认为自己是一个数据科学家。...在工作中我发现，事情不像在课上学到的那样简单！我不再在R中导入Iris数据集，我处理的是奇怪的数据，并且我不知道数据在现实生活中是“肮脏的”。但我一直都在学习。有趣的是，我当时并不确定数据科学是什么。...现在我正在阅读《Deep Learning with Python》这本书，它对我的学习真的很有帮助: 注：这本书有中文版，AiTechYun截取了一些豆瓣网友对此书的评价。...深度学习的未来 预测是一种艺术，它告诉我们将要发生什么，然后解释它为什么没有发生。 我不知道如何预测未来。但我能说的是，我看到的是什么，就会发生什么。...我去年看到的深度学习的最好的东西之一就是Deep Cognition。这是创建和部署人工智能的一个解决方案。简单的拖放界面可以帮助你轻松地设计深度学习模型。
``Hi, I would like to order a blender``` """ response = get_completion(prompt) print(response) 输出：嗨，我想订购一个搅拌机...让它更有吸引力。 确保它遵循APA风格的指南，并以高级读者为目标。...，但如果你看看底座\ 刀片锁定位置看起来不太好\ 就像几年前的版本一样，但我\ 计划对它非常温和（例如，我喜欢\ 非常坚硬的物品，如豆类、冰块、大米等 先用搅拌机搅拌，然后把它们按份量粉碎\ 我要加入搅拌机...有什么我可以帮助你的吗？...饮料方面，我们有焦炭、精灵和瓶装水可供选择。 请告诉我您的选择，我会为您确认订单并收取付款。
我将在本教程后面解释如何下载它。 快速回顾 App Store中有许多优秀的应用程序，能够执行强大的任务。例如，您可以找到一个理解文本的应用程序。...或者也许是一个应用程序，它会根据您设备的运动知道您正在做什么锻炼。更进一步，有些应用程序根据之前的图像对图像应用过滤器。...这些应用程序有一个共同点：它们都是机器学习的例子，所有这些都可以使用Core ML模型创建。 ?...机器学习模型有3个主要部分： 型号数量 重量的数量 重量的大小 当我们量化模型时，我们正在减小重量的大小！在iOS 11中，Core ML模型存储在32位模型中。...如果我们想要的话，我们现在可以将它导入到项目中，但我们也可以比较Lookup Table Quantized模型！
这么多年来，我观察到滚滚历史潮流正在从Eclipse涌向IntelliJ IDEA。去年，两者的使用率几乎相等，但是我感觉天平正在渐渐倾向IDEA。...当然，IDEA有许多很酷的功能，如代码改进建议，以及它有实际上无所不能的有效插件。但我发现一些与更基本的开发工作流程和体验有关的问题。...我知道我的计算机需要升级，但这不是重点——没有“构建在变化上”对第一次尝试IDEA的我来说是一个巨大的“惊喜”。 我最近在Twitter上抱怨说，这居然“是一个功能”。...我在某个地方读到过说IDE过度地重画屏幕元素，所以这可能就是原因。Eclipse感觉更顺畅（我知道这不是一个合适的论据，但我也没有更精确的数据了）。...这些警告有什么问题？这些警告是贬值的。它们现在没有任何意义。类也没有“黄色”指示器，所以你实际上看不到警告的数量。Eclipse能够更好地显示警告，而且误报也不太常见。 6、调用层次稍差。
当你在该列表中搜索__baz时，你会看不到有这个名字的变量。 __baz出什么情况了？如果你仔细观察，你会看到此对象上有一个名为_Test__baz的属性。...这样的例子有，__init__对象构造函数，或__call__ ，它使得一个对象可以被调用。...2 示例 例如，在下面的循环中，我们不需要访问正在运行的索引，我们可以使用“_”来表示它只是一个临时值： 你也可以在拆分(unpacking)表达式中将单个下划线用作“不关心的”变量，以忽略特定的值...单个下划线仅仅是一个有效的变量名称，会有这个用途而已。 在下面的代码示例中，我将汽车元组拆分为单独的变量，但我只对颜色和里程值感兴趣。..._”是大多数Python REPL中的一个特殊变量，它表示由解释器评估的最近一个表达式的结果。
大家可以自己尝试不同的变化，或者甚至尝试完全不同的评论，看看是否仍然可以准确地提取这些内容。 推断主题 大型语言模型的一个很酷的应用是推断主题。给定一段长文本，这段文本是关于什么的？有什么话题？...一般来说，在构建需要可预测响应的应用程序时，我建议使用温度为零。在所有课程中，我们一直设置温度为零，如果您正在尝试构建一个可靠和可预测的系统，我认为您应该选择这个温度。...让我们再次执行它，以显示我们将再次获得不同的电子邮件。 因此，我建议您自己尝试温度，以查看输出如何变化。总之，在更高的温度下，模型的输出更加随机。...因为模型有了需要的全部上下文，所以它能够做出回应，就像我们在输入的消息列表中看到的一样。 订餐机器人 现在，我们构建一个 “订餐机器人”，我们需要它自动收集用户信息，接受比萨饼店的订单。...我们希望你能想出一些应用程序的想法，并尝试自己构建它们。请尝试一下并让我们知道你的想法。你可以从一个非常小的项目开始，也许它具有一定的实用价值，也可能完全没有实用价值，只是一些有趣好玩儿的东西。
当我尝试它时，一切都很顺利。 我从一个 Plane 云帐户开始，这无疑是大多数项目的明智路线。您可以使用 GitHub 或谷歌登录；我选择了后者。...有一个具体的结束日期有点像“甘特图”，而我们确实需要知道完成任务所需的工作量与预计天数。...实际上，一个 issue 可以有与 issue 截止日期不同的“截止日期”。 Module 可能会这样做，但我没有研究这些。事实上，截止日期可以是过去的日期，但是喔，我们要小心谨慎。...所以我不能完全对已完成的问题做出“燃尽”视图；我可以看到“完成”问题，但看不到正在进行的问题的百分比。...（公平地说，仪表盘有一个图表可以做到这一点） 我创建了一个新 issue ，该 issue 是由另一个 issue 生成的。事实上，我先创建了一个新 issue ，然后链接了它。
但是，如果对于小样本而言不能信任标准差的估计，我们的检验统计量仍然会遇到麻烦，因为它涉及小样本的参数估计。 他还警告说，模拟数据表现出在实际数据中看不到的行为。...此外，不同的优化器似乎在不同的模型下表现更好。真实世界的数据——真正的模型参数从未被知道——暗示了要尝试每个优化器（或至少那些有可能最大化对数似然的），并选择产生最大对数似然的结果。...但是，对于 AUGLAG-PRAXIS 优化器来说情况并非如此，它似乎产生有偏的估计。 让我们看看模型 2 的图。 ? ? ··· 对于模型 2 来说估计器并没有那么费力，但是图显示仍然不太乐观。...这些图表明，“最佳”估计器仍然显示出一些病态，即使它的表现不如其他估计器差。无论模型选择如何，我都没有看到参数估计有偏的证据，但我不相信“最佳”估计器真正最大化对数似然，特别是对于较小的样本量。...中断的原因是因为我想得到一个关于估计 GARCH 模型参数替代方法的文献综述。不幸的是，我从未完成过这样的综述，而且我已经决定发布这篇文章。 那就是说，我会分享我正在读的东西。
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