腾讯云正式加入CNCF和Linux基金会，推动CNCF和Linux全球发展;科大讯飞战略合作NVIDIA，携手共推智能语音平台;百度即将发布语音声纹识别系统 Deep Speaker。 Facebo
AI 领域正以前所未有的速度发展，大模型的发布变得愈发频繁，模型的规模也在持续扩大。如今，大模型的起点已经攀升至数十亿参数（数十 B，B 是 Billion 的简写，10 亿），其功能之广泛，令人惊叹。它们不仅能画画、撰写文章和制作PPT，还能编写代码，几乎无所不能。更令人欣喜的是，使用这些 AI 工具已经变得前所未有的简便，只需通过浏览器即可轻松访问，无需繁琐的部署过程。
生信分析人员如何系统入门linux？ linux系统在生物信息学数据处理中的重要性就不用我多说了，鉴于一直有学生问我一些很显而易见的问题，对应系统性的学习并理解了linux系统操作的专业人士来说是显而易见的。 我在这里仅以过来人的角度给大家总结一下linux该如何学，该学什么，该花多少工夫，学习重点是什么？ 就我个人这么多年处理生物信息学数据经验来看，可以把linux的学习过程分成三个阶段: 一是把linux系统玩得跟windows系统一样顺畅。 这一阶段的主要目的就是去可视化，熟悉黑白命令行界面。 左右鼠
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前 言 / 2022.9.2 deepin是由武汉深之度科技有限公司在Debian基础上开发的Linux操作系统。最近，其 20.7 版本正式发布，让我们来了解一下都更新了什么内容吧！ 01 deepin 20.7 发布 昨日，深度操作系统 deepin 20.7 正式发布，新版本升级了Linux内核，并新增、优化了多项功能。如下： 深度操作系统 deepin 20.7 新增 HWE 5.18 内核，兼容更多硬件设备，进一步提升系统兼容性和安全性。 全局搜索功能进一步优化，支持对 Google 搜索引擎的国
第一种方法纵向或者横向来读都可以，因为代码量不是很大。《linux内核完全剖析》《linux内核完全注释》是引导你横向阅读的书，《linux内核设计的艺术》是引导你纵向阅读的书。建议横向纵向结合着来，纵向跟着bochs调试工具来是必不可少的，当遇到问题时进入到相应的功能模块横向拓展一下。
当前，千行百业数字化转型步伐加快，对算力提出了更高的要求，与此同时，行业应用的多样性也带来了数据和算力的多样性。 在此背景下，华为通过构建鲲鹏计算产业，拥抱多样性计算新时代。围绕“硬件开放、软件开源、使能伙伴、发展人才”的策略，鲲鹏生态已交出了一份高分答卷。不过当前，鲲鹏生态发展仍面临诸多挑战。其中，应用软件的迁移尤为关键。为了帮助开发人员更快熟悉鲲鹏平台，更好地完成基于传统架构的应用服务迁移工作，鲲鹏发布了开发使能套件 DevKit，提供覆盖代码扫描、迁移、编译、调优等研发全流程。 在 2021 年 5
最近，一个名为CopyTranslator的外语辅助阅读和翻译软件引发了不小的关注。
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在过去的几年里，深度学习已经成为人工智能领域发展最快的领域之一。它已经取得了显著的成果，特别是在计算机视觉领域。
---- 新智元报道 【新智元导读】今天微软人工智能大会上，微软宣布推出Azure机器学习、Visual Studio Tools for AI等100项微软AI服务与开发工具，以及在线人工智能学院等众多福利。 2018 微软人工智能大会（AI Innovate）上，微软发布两项大福利： 第一个是推出“3个100”计划： 发布Azure机器学习、Visual Studio Tools for AI等100项微软人工智能服务与开发工具； 与来自100家具有影响力的企业的开发者和数据科学家合作； 创造1
作为一个用过30多年电脑和20多年Linux，以及10+发行版，从486（80486）一路走来的老菜鸟，却依然对此充满好奇。
工人不戴安全帽自动检测系统通过python+opencv深度学习网络模型，工人不戴安全帽自动检测系统对现场人员穿戴进行全天候不间断识别检测，工人不戴安全帽自动检测系统发现现场人员违规行为着装自动抓拍存档。Python是一门解释性脚本语言。解释性语言：解释型语言，是在运行的时候将程序翻译成机器语言；解释型语言的程序不需要在运行前编译，在运行程序的时候才翻译，专门的解释器负责在每个语句执行的时候解释程序代码，所以解释型语言每执行一次就要翻译一次，与之对应的还有编译性语言。OpenCV基于C++实现，同时提供python, Ruby, Matlab等语言的接口。OpenCV-Python是OpenCV的Python API，结合了OpenCV C++API和Python语言的最佳特性。
这两年，计算机视觉似乎火了起来，计算机视觉的黄金时代真的到来了吗？生物医学、机械自动化、土木建筑等好多专业的学生都开始研究其在各自领域的应用，一个视觉交流群里三分之一以上都不是计算机相关专业的。当然，我也是其中一员。
我们很高兴地宣布面向 .NET Core 的 App Services Linux 诊断工具正式发布。借助此功能，我们现在为收集可帮助您调试应用程序代码问题的深度诊断数据提供内置支持。这些数据包括内存转储和分析器跟踪。这些工具使开发人员能够诊断 Linux 上的各种 .NET 代码场景，包括：
深度学习(DL, Deep Learning)是机器学习(ML, Machine Learning)领域中一个新的研究方向，它被引入机器学习使其更接近于最初的目标——人工智能(AI, Artificial Intelligence)。
随着大数据和人工智能技术的快速发展，深度学习已经成为了机器学习领域最具前景的一个分支。Python作为一种功能强大、易于学习和使用的编程语言，已经成为了深度学习领域最流行的语言之一。Python拥有众多的深度学习库和框架，如TensorFlow、PyTorch和Keras等，这些库和框架提供了快速构建和训练深度神经网络的工具和算法。
监控室值班人员脱岗识别系统通过python+opencv网络深度学校模型技术，监控室值班人员脱岗识别系统实现人员脱岗行为、睡岗行为、玩手机行为等场景的AI识别，python解释型语言，是在运行的时候将程序翻译成机器语言；解释型语言的程序不需要在运行前编译，在运行程序的时候才翻译，专门的解释器负责在每个语句执行的时候解释程序代码，所以解释型语言每执行一次就要翻译一次，与之对应的还有编译性语言。OpenCV的全称是Open Source Computer Vision Library，是一个跨平台的计算机视觉处理开源软件库，支持与计算机视觉和机器学习相关的众多算法，以BSD许可证授权发行。OpenCV可用于开发实时的图像处理、计算机视觉以及模式识别程序，该程序库也可以使用英特尔公司的IPP进行加速处理。
本文由马哥教育运维部落~Ansible部落分享整理而来,Ansible原创翻译团队共同努力而得.Ansible最新消息可关注 http://www.178linux.com/doc/ansible/ 1、作者介绍 08年开始接触linux,之后一起从事linux相关工作,先后就职于上海woyo,腾讯,汇联,诺亚等企业,马哥教育特约讲师 2、主题介绍 30分钟带你揭开运维自动化的面纱-Ansible业务自动化之路 难度指数: 2星(满星5星) 技术指数: 4星(满星5星) 理论指数: 3星(满星5星)
《动手学深度学习》是一本既能讲原理、又有实现和实际使用、不断更新、而且容易读的书。这本书⾯向希望了解深度学习，特别是对实际使⽤深度学习感兴趣的⼤学⽣、⼯程师和研究⼈员。不要求你有任何深度学习或者机器学习的背景知识，从头开始解释每⼀个概念。
校园食堂明厨亮灶AI智能分析盒通过python+yolov7网络模型计算机视觉深度学习技术，校园食堂明厨亮灶AI智能分析盒可以自动识别后厨人员未按要求穿戴厨师服厨师帽以及戴口罩、违规在后厨吸烟以及偷偷玩手机等违规行为。Python是一门解释性脚本语言解释性语言：解释型语言，是在运行的时候将程序翻译成机器语言；解释型语言的程序不需要在运行前编译，在运行程序的时候才翻译，专门的解释器负责在每个语句执行的时候解释程序代码，所以解释型语言每执行一次就要翻译一次，与之对应的还有编译性语言。Python是一门跨平台、脚本以及开发应用的编程语言跨平台：跨平台概念是软件开发中一个重要的概念，即不依赖于操作系统，也不依赖硬件环境。一个操作系统（如Windows）下开发的应用，放到另一个操作系统(如Linux)下依然可以运行。
1997 年 5 月 27 日，开源运动的领导者之一 Eric S·Raymond 发表文章，阐述了两种不同的自由软件开发模式，并将其比喻为「大教堂模式」与「集市模式」。文章一经发表便引起轰动，随后在 1999 年出版成书，这就是被称为「开源圣经」的《大教堂与集市》。 作为开源运动的独立宣言，《大教堂与集市》是当代技术领域最重要的著作之一。但此书多年来与国内读者无缘，2012 年，卫剑钒在出版社的邀请下，翻译了《大教堂与集市》的中文版，将该书正式带到国内。 十年过去，我们有幸邀请到卫剑钒，分享翻译和创作的故
这是「进击的Coder」的第 581 篇技术分享作者：崔庆才 经常逛 GitHub 的同学可能会听说过大名鼎鼎的 awesome 仓库，没错，就是这个：https://github.com/sindresorhus/awesome。 这个库可谓是一个极大的宝藏，囊括了有关技术的几乎所有领域的资料、工具和库，比如平台、编程语言、前端开发、后端开发、大数据、数据科学、数据库、安全、硬件、DevOps 等等等，几乎想到的全都有。 就拿 Platform 这个平台这个分支来讲吧，里面又有进一步的细分，比如 iOS
如果你在开发中遇到需要创建大量的对象，你可以使用传统的构造函数创建对象。但是对于开发来说这样做太麻烦了，有没有高效的生成对象的方式呢？
课程首先介绍了深度学习的很多应用：例如增强学习、物体识别、语音识别、机器翻译、推荐系统、广告点击预测等。
每天给你送来NLP技术干货！ ---- 来自：DASOU、量子位 大家好，我是DASOU； 看到一个消息，说PyTorch现在已经从Meta“独立”出来了；扎克伯格成立了PyTorch基金会，并且将其归入Linux基金会旗下。 Meta这个操作还是挺6的，估摸着就是想给大家一种Pytorch和商业化不占别，保持中立的印象~~从而吸引更多人去使用Pytorch。 说起来，Pytorch最近是越来越受欢迎。 如果说深度学习最开始的几年，TF一家独大。那么这几年，其实不论是学术界还是工业界，Pytorch已经在慢
Open3D是一个开源库，支持快速开发和处理3D数据。Open3D在c++和Python中公开了一组精心选择的数据结构和算法。后端是高度优化的，并且是为并行化而设置的。
@JnanZhang：“每一项科学突破都始于一个问题。我们可能无法立即提供所有答案，但也许共享问题并与他人进行对话，是一个很好的起点。”
内存是计算机的主存储器。内存为进程开辟出进程空间，让进程在其中保存数据。我将从内存的物理特性出发，深入到内存管理的细节，特别是了解虚拟内存和内存分页的概念。
阻碍我们爬虫的。有时候正是在登录或者请求一些数据时候的图形验证码。因此这里我们讲解一种能将图片翻译成文字的技术。将图片翻译成文字一般被成为光学文字识别（Optical Character Recognition），简写为OCR。实现OCR的库不是很多，特别是开源的。因为这块存在一定的技术壁垒（需要大量的数据、算法、机器学习、深度学习知识等），并且如果做好了具有很高的商业价值。因此开源的比较少。这里介绍一个比较优秀的图像识别开源库：Tesseract。
TensorFlow is a software library for designing and deploying numerical computations, with a key focus on applications in machine learning. The library allows algorithms to be described as a graph of connected operations that can be executed on various GPU-enabled platforms ranging from portable devices to desktops to high-end servers.
作者：Vamei 出处：http://www.cnblogs.com/vamei 严禁转载
来源：https://www.zhihu.com/question/47602063/answer/150845355
博主提交离职申请之后，就慢慢的将自己工位上的一些东西收拾回家，其中光书就运了好多次，其中有好书也有烂书，这里就站在我个人的视角来聊一聊这些书。
推荐阅读31个Python实战项目教你掌握图像处理，PDF开放下载opencv_contrib扩展模块中文教程pdf，限时领取
本文介绍哈尔滨工业大学社会计算与信息检索研究中心（SCIR）录用于EMNLP 2018的论文《Adaptive Multi-Pass Decoder for Neural Machine Translation》中的工作。本文基于将polishing机制引入到机器翻译中，针对不同翻译情况需要不同的解码次数提出了自适应的多轮解码机制，其通过引入策略网络动态根据上下文信息动态决定合适的解码次数，并使用强化学习的方法对其进行训练。在中英机器翻译数据集上证明了此模型的优异性能。
自然语言处理（Natural Language Processing，NLP）是计算机科学、人工智能和语言学的交叉学科，其范畴广泛，比如：语音合成、分词、词法分析、问答系统、机器翻译、情感分析等等。
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在互联网行业中，在移动端应用深度学习技术的案例越来越多。从深度学习技术的运行端来看，主要可以分为下面两种。
本文讲述了使用NVIDIA官方工具搭建基于GPU的TensorFlow平台的教程。
选自arXiv 作者：Antonio Valerio Miceli Barone等 机器之心编译 参与：Nurhachu Null、李泽南 在神经机器翻译问题中，不同的堆叠架构已经多次在不同研究中展现出了良好的表现，而深度转换架构（Deep transition architecture）则成功地用于语言建模等用途中。爱丁堡大学与 Charles University 的研究者们对这两种架构的多个组合形式在 WMT 翻译任务中的表现进行了测试，并提出了结合堆叠与深度转换的新型神经网络：BiDeep RNN。
参与方式：https://github.com/apachecn/interpretable-ml-book-zh/blob/master/CONTRIBUTING.md
深度学习用的有一年多了，最近开始 NLP 自然处理方面的研发。刚好趁着这个机会写一系列 NLP 机器翻译深度学习实战课程。
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