【AI研习社】关注AI前沿、开发技巧及技术教程等方面的内容。欢迎技术开发类文章、视频教程等内容投稿，邮件发送至：zhangxian@leiphone.com ————————————————————
关键字全网搜索最新排名 【机器学习算法】：排名第一 【机器学习】：排名第一 【Python】：排名第三 【算法】：排名第四 源 | AI深入浅出 最近几个月小编遨游在税务行业的智能问答调研和开发中，里面涉及到了很多的自然语言处理NLP的功能点。虽然接触NLP也有近两年的时间了，现在真正要应用到问答中，避免不了还是需要再重新熟识并深入研究理解。 下面是与NLP相关的一些书籍推荐、课件推荐和开源工具推荐。 主要是记录下入门的资料，由于资料的存储位置没有做规整，所以本文没有附带资源下载链接。如果有同学需要其中的资
在厦门人工智能峰会上，依图科技联合创始人、CEO朱珑介绍到短短的5年时间机器的算法水平又提升了100万倍！过去或许只能从1万人中识别出1个人，后来发展到1000万、1亿、10亿甚至20亿人中识别出这个人！与此同时，算力方面提升了10万倍。从过去用1万量级规模的数据做训练，到百万规模的数据做训练，到现在用10亿的数据集做训练，又提升了1万倍！
命名实体识别（Named Entity Recognition，简称NER），又称作“专名识别”，是指识别文本中具有特定意义的实体，主要包括人名、地名、机构名、专有名词等。简单的讲，就是识别自然文本中的实体指称的边界和类别。
本文介绍了如何安装Python数据分析所需的第三方包，包括使用pip和conda的方法。首先介绍了Python数据分析所需的轮子，然后介绍了如何安装这些轮子。最后，介绍了一些主要的大数据分析轮子，并提供了下载这些轮子的地址。
在地球科学领域也得到了广泛应用，尤其是地球科学数据处理和可视化方面，比如地球科学数据分析和可视化库Iris，应用于数值模式数据处理的wrf-python，气候数据处理库CDAT以及地球科学可视化库NCL的Python版PyNGL。
openKM 想问下有没有这样的开源文件管理系统，所有人都可以上传文件，只有有权限的管理员才可以下载他人的文件？ 不知道openkm能不能做到。 OpenKM是一个开放源代码的电子文档管理系统，它的特
作为目前最普及的深度学习框架，TensorFlow 实不必多做介绍。 无论国内国外，有相当数量的程序员以 TensorFlow 入门深度学习开发，逐步走上职业机器学习工程师的道路。然而，TensorFlow 有一定的使用门槛。不管是编程范式，还是数学统计基础，都为非机器学习与数据科学背景的伙伴们带来一定的上手难度，更不要提处理不同任务时需面对的各类算法模型。 鉴于此，雷锋网将与跨国 IT 服务巨头 ThoughtWorks，联合举办线上培训课程“TensorFlow & 神经网络算法高级应用班”，将于 4
Camera Raw 14中文版是一款强大的ps增效工具，可用于导入和增强原始图像。支持 Camera Raw的应用程序包括Photoshop，Photoshop Elements，After Effects和Bridge。
打开任何一个浏览器搜“地理空间数据云”或者在网页地址处输入网址：http://www.gscloud.cn，注册账号登录进去，点击高级搜索，设定下载区域范围以及传感器类型即可下载所需遥感数据，如下图所示。
AI 开发者按，麻省理工学院的研究人员最近推出了一种新的概率编程语言 Gen，这种语言让研究人员在不需要处理方程式和手动编写高性能代码的情况下，编写应用人工智能技术的多个领域的模型和算法。软件科学家 Jesus Rodriguez 写了一篇文章，文章介绍了 Gen 以及其他一些类似的工具，AI 开发者将他的文章编译整理如下。
在这个AI迅速发展的阶段，涌现出了一大批好用的AI辅助编程工具。AI辅助编程工具能够提高开发效率、改善代码质量、降低bug率，是现代软件开发过程中的重要助手。今天大姚给大家分享4款AI辅助编程工具（并且都支持C#语言），希望对大家有所帮助。
这个网站起初只是用来存放mall项目的教程的，后来随着更新的实战教程越来越多，已经不仅仅局限于mall项目了。目前已经涵盖了6个系列：mall学习教程、SpringCloud学习教程、K8S学习教程、开源之路、开源项目精选和开发工具推荐。
本文对自然语言基础技术之命名实体识别进行了相对全面的介绍，包括定义、发展历史、常见方法、以及相关数据集，最后推荐一大波 Python 实战利器，并且包括工具的用法。
本文根据自己的学习过程以及查阅相关资料的理解，对自然语言基础技术之词性标注进行了相对全面的简绍，包括定义、目前的难点以及常见方法，还推荐了一大波 Python 实战利器，并且包括工具的用法。
想来占有量最大的操作系统，得非莫属了吧，相信 Windows 系统肯定是陪伴了很多小伙伴学习工作很长时间的系统了，不过笔者之所以会写这篇文章，也是由于 xshell这个软件破解的有限以及收费限制，类似还有 winscp 等等，应该都是咱们再各种场景下能用到的，甚至了解到的软件了，在此不再科普，有兴趣的同学可以自行查询。
之前使用 Docsify 创建的文档网站，由于只有一个侧边栏目录，导致看起来文章非常之多，查找起来也很麻烦。新版的mall学习教程网站已经分成了如下6个系列：mall学习教程、SpringCloud学习教程、K8S学习教程、开源之路、开源项目精选和开发工具推荐。各个系列都有自己独立的目录，而且增加了分类、标签等功能，查找起来也方便了，相信能给大家带来更好的阅读体验！
关于 Notion 的使用教程，在 Notion 相关社区已经有不少精品内容。这篇文章中，无意于探讨过于高级的技术，而是为准备使用 Notion 以及 相关的 FlowUs 用户提供一个详实、全面的使用教程。
ApiPost是一款国内团队研发的免费接口调试工具，并且近期已经适配Mac M1芯片，性能和用户体验非常不错。
有学员向我提问，咨询有没有关于模型可视化的一些工具推荐。特意找了一下资料，这就给大家介绍一个非常好用的Python可视化工具-scikit-plot，专门用于模型结果的可视化展示，功能比较简单易懂。
前两天写了插值+空间掩膜的推文，不过因为数据问题删除了。 后台很多朋友留言说有需要，还是想学习一下，因此自己造了个数据再把这篇文章推一遍。
“磨刀不误砍柴工”。一款好的工具对提高工作效率有着巨大帮助，安全工程师同样需要一款优秀的安全软件来提高自己的工作效率。在具体的工作场景中，会有不同的选择，这里有10款开源免费的安全工具推荐给大家，不仅可以提高工作效率，还可以降低企业成本。
此处推荐东南大学汤勇明老师编写的《搭建你的数字积木——数字电路与逻辑设计》。这本书将Xilinx Vivado集成设计开发环境在第1章中就呈现给读者，让读者从一开始就能利用该开发工具学习具体逻辑设计。这本书的优点是采用了电路设计加VerilogHDL编写的方法，重点突出模块化编程思想并详细介绍了IP设计、封装和调用方法，并在书中给出了VGA控制器、数字图像处理设计等实际案例。
随着人工智能生成内容（AIGC）相关研究的突破，人类社会正面临一个全新的转折点。诸如多模态、可控扩散模型和大型语言模型等技术正在直接改变创意设计领域的生产过程。
今天这篇文章不谈技术，给大家分享一些干货！首先来聊聊一个AI圈子里画风清奇的公众号 夕小瑶的卖萌屋。公号的作者中不仅妹子居多，颜值能打，而且喜欢将学术研究和大厂业务上线中的收获与读者分享。 卖萌屋的作者们就读或毕业于北大、中科院、北邮、蒙特利尔大学MILA、墨尔本大学 等国内外的顶尖CS院校&实验室，在微软、百度、腾讯等大厂核心研究/业务团队从事搜索、推荐、NLP/CV相关的研究和业务落地，顶会收割机、上线狂魔、顶级赛事冠军、SSP offer收割机、知乎大V等只是ta们的部分标签。公众号主页点击
本文对自然语言基础技术之命名实体识别进行了相对全面的简绍，包括定义、发展历史、常见方法、以及相关数据集，最后推荐一大波python实战利器，并且包括工具的用法。
SEO从业者需要掌握的技能很多，但很多技能的掌握也伴随着工具的辅助才能实现或者提高工作效率。seo建站工具需要用到哪些?下面根据工作内容，为大家推荐实用的seo工具。 seo实用工具推荐如
您可能之前看到过我写的类似文章，为什么还要重复撰写呢？只是想更好地帮助初学者了解病毒逆向分析和系统安全，更加成体系且不破坏之前的系列。因此，我重新开设了这个专栏，准备系统整理和深入学习系统安全、逆向分析和恶意代码检测，“系统安全”系列文章会更加聚焦，更加系统，更加深入，也是作者的慢慢成长史。换专业确实挺难的，逆向分析也是块硬骨头，但我也试试，看看自己未来四年究竟能将它学到什么程度，漫漫长征路，偏向虎山行。享受过程，一起加油~
原型设计是将想法转变为设计过程中至关重要的一环。经常有设计师小伙伴可能会问到，“哪个原型设计工具是最好的呢”？实际上这是一种错误的提问方式，尤其是在当下原型工具种类繁多，针对不同需求各有优势的大环境中更加如此。就设计师而言，更在意的应该是“哪个原型设计工具对我现阶段的目标是最好的”？在这里，笔者列出了在3种常见场景下最合适的原型图设计工具的推荐清单，希望对你有所帮助。
最近在学深度学习相关的东西，在网上搜集到了一些不错的资料，现在汇总一下： Free Online Books Deep Learning66 by Yoshua Bengio, Ian Goodfellow and Aaron Courville Neural Networks and Deep Learning42 by Michael Nielsen Deep Learning27 by Microsoft Research Deep Learning Tutorial23 by LISA lab,
以前推荐的2个好用的图形化ping工具. [工具推荐]国产图形化ping http://mpvideo.qpic.cn/0b78fmaagaaaueafoqjm55qvak6damvqaaya.f10
蓝牙搜索操作 , 需要两个权限 , 蓝牙权限 , GPS 定位权限 , 注意在手机的顶部下拉列表中 , 有蓝牙和定位的开关 , 蓝牙开关肯定都会做判定 , 定位开关有可能被忽略 ;
本文谈一谈分词的那些事儿，从定义、难点到基本方法总结，文章最后推荐一些不错的实战利器。
免责声明：此文所提供的文章内容，只为工具源码学习内容或网络安全人员（运维人员，网站管理者）对自己所负责的网站、服务器等（包括但不限于）进行检测或维护参考。
在多语言环境下实现技术文档的实时同步是一项重要的任务，特别是在全球化的企业环境中，确保文档的准确性和一致性对于维护品牌形象和提高客户满意度至关重要。下面是一些思路和技巧：
前段时间小编给大家推荐了一个非常优秀的在线图表绘制工具：绘图技巧 | 超多种类在线可视化图表制作工具推荐。这个工具偏商业化图表绘制，这两天小编在查阅资料时发现了一个宝藏在线可视化工具-Hiplot，这个网站绘制的图表全部都是学术类型的，这下，不会代码的小伙伴也可以绘制高质量的科研学术类图表啦。接下来，就让小编给大家介绍一个这个在线工具的基本绘图流程吧~~
前段时间小编给大家推荐了一个非常优秀的在线图表绘制工具：绘图技巧 | 超多种类在线可视化图表制作工具推荐。这个工具偏商业化图表绘制，这两天小编再查阅资料时发现了一个宝藏在线可视化工具-Hiplot，这个网站绘制的图表全部都是学术类型的，这下，不会代码的小伙伴也可以绘制高质量的科研学术类图表啦。接下来，就让小编给大家介绍一个这个在线工具的基本绘图流程吧~~
本来想推荐 fish 或者 zsh，但其实这两个我也主要是贪图自动补全这个特性。最近在用的这个 Upterm 其实很简单好用，它是一个全平台的终端，可以说是终端里的 IDE，有着强大的自动补全功能。之前的名字叫 BlackWindow，有人跟他说这个名字不利于社区推广，改名叫 Upterm 之后现在已经17000+ Star了。
摘要：Sora AI Video Showcases是一款基于人工智能的视频生成工具，能够将文本描述转化为生动的视频画面。本文将为您解答Sora AI Video Showcases是否属于人工智能、软件使用是否免费、其独特之处、同类工具推荐以及如何利用它实现盈利。
现在的网络技术发展很快，企业没有自己的网站是很难在互联网上站稳脚跟，由此可见，一个企业网站对企业来说是多么的重要。搭建网站的技术分为前端跟后端，前端比较简单，用html进行搭建就好，而后端就需要大家多花费一些时间去学习。下面就先给大家介绍如何用html建设网站。
【新智元导读】作者在本文提出一种5步入门并应用机器学习的方法。它不是传统的方法。传统的机器学习方法提倡从下往上学，先从理论和数学开始，然后是算法实现，最后让你去解决现实世界的问题。 作者提倡的掌握机器
对人工智能而言，2017是不平凡的一年： AlphaGo再胜人类 腾讯宣布进军AI 百度无人驾驶汽车上五环 AI教育要从娃娃抓起 寒武纪成全球AI芯片首个独角兽 阿里巴巴成立达摩院 类人机器人Sophia首获公民身份 国家正式公布人工智能四大平台 .......... 近年来，人工智能技术在各行各业中的应用越来越普及，相关专业技术人才也是供不应求，各大公司或是创业公司不惜重金招募AI人才。 最近一项统计显示，人工智能相关职位平均年薪达到30万元-60万元，从业时间长的甚至能达到年薪百万。下面是来自一些招聘网
本文由 伯乐在线 - XiaoxiaoLi 翻译自 Jason Brownlee 网址 http://machinelearningmastery.com/self-study-machine-learning-projects/ 学习机器学习有很多方法，大多数人选择从理论开始。 如果你是个程序员，那么你已经掌握了把问题拆分成相应组成部分及设计小项目原型的能力，这些能力能帮助你学习新的技术、类库和方法。这些对任何一个职业程序员来说都是重要的能力，现在它们也能用在初学机器学习上。 要想有效地学习机器学习你
这是「范式大学推荐课程」第 4 篇文章，量子位获第四范式授权转载并重新编辑。 相信看到这篇文章的朋友，几乎都想成为机器学习科学家。 事实上，绝大多数的付费课程，基本上都有完全免费的课程放在另一个地方。我们只是把这些信息整理好，告诉你在哪儿可以找到他们，以及通过什么样的顺序进行学习。 这样，哪怕你是还没毕业的大学生，或者是初入职场的工程师，都可以通过自学的方式掌握机器学习科学家的基础技能，并在论文、工作甚至日常生活中快速应用。 在这里我们推荐一份用户友好型的机器学习教程，你可以通过几个月的学习成为机器学习科学
学习机器学习有很多方法，大多数人选择从理论开始。 如果你是个程序员，那么你已经掌握了把问题拆分成相应组成部分及设计小项目原型的能力，这些能力能帮助你学习新的技术、类库和方法。这些对任何一个职业程序员来说都是重要的能力，现在它们也能用在初学机器学习上。 要想有效地学习机器学习你必须学习相关理论，但是你可以利用你的兴趣及对知识的渴望，来激励你从实际例子学起，然后再步入对算法的数学理解。 通过本文你可以学习到程序员初学机器学习的四种方式。这是给技术人员设计的实用方法，并以实验为依据，你需要做调研并且完成实验才能
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云
云服务器
ICP备案
对象存储
实时音视频
即时通信 IM
