Pine 发自 凹非寺 量子位 | 公众号 QbitAI 如何学习Rust，Hacker News上有这么一篇教程火了。 它不同于网络上类似的几小时速成教程，而是通过自己的学习经历向大家指出一条学习Rust的路径。 教程发出之后，网友们也在Hacker News上贴出了自己的学习经历。 了解Rust相关的书籍和教程很方便，即使在没有网络，离线的时候也可以学习。我在没有WiFi的长途飞行中学到了Rust的基础知识。确实是个打发时间的好方法！ 阅读相关书籍以及编写代码对于学习一门编程语言来说都必不可少，二者
📷 来源：DeepHub IMBA本文约1700字，建议阅读5分钟在本文中，将介绍6个用于机器学习可解释性的Python框架。 随着人工智能的发展为了解决具有挑战性的问题，人们创造了更复杂、更不透明的
随着人工智能的发展为了解决具有挑战性的问题，人们创造了更复杂、更不透明的模型。AI就像一个黑匣子，能自己做出决定，但是人们并不清楚其中缘由。建立一个AI模型，输入数据，然后再输出结果，但有一个问题就是我们不能解释AI为何会得出这样的结论。需要了解AI如何得出某个结论背后的原因，而不是仅仅接受一个在没有上下文或解释的情况下输出的结果。
📷 来源：DeepHub IMBA本文约1500字，建议阅读5分钟本文为你介绍6个用于可解释性的Python框架。 随着人工智能的发展为了解决具有挑战性的问题，人们创造了更复杂、更不透明的模型。AI就
📷 大数据文摘转载自数据派THU 来源：DeepHub IMBA 随着人工智能的发展为了解决具有挑战性的问题，人们创造了更复杂、更不透明的模型。AI就像一个黑匣子，能自己做出决定，但是人们并不清楚其
由上图可以看出，用户注册数在2月19日有一次的大的高峰，其他时间也分别有几次小高峰，且高峰的持续时间很短，可以推测是因为游戏推出一些奖励活动或公司对游戏的推广取得了效果进而使注册用户激增。
它被命名为 WebGPT，OpenAI 认为浏览网页的方式提高了 AI 解答问题的准确性。
作为数据科学和机器学习相关的研究和开发人员，大家每天都要用到 python。在本文中，我们将讨论一些 python 中的顶级库，开发人员可以使用这些库在现有的应用程序中应用、清洗和表示数据，并进行机器学习研究。
作者：Artem Shelamanov 翻译：陈之炎校对：赵茹萱本文约2800字，建议阅读5分钟本文介绍了机器学习库，并掌握了模型架构之后，便可以训练模型解决现实问题。
想象你是一个数据科学家，你想要在业余时间根据你朋友在facebook和twitter上发布的信息，来预估你朋友假期要去度假的地方。如果你预测对了，你朋友一定叹为观止，觉得你是锦鲤附身。如果你猜错了也没啥，只不过有点影响身为数据科学家的口碑而已。但如果你和其他人打了赌，就赌这个朋友暑假会去哪里，这时候预测错误的成本就有点高了。也就是说，当模型对错本身不造成很大影响的时候，解释性并不算是很重要的要素。不过当预测模型用于金融、公共事务等重大影响决策时，解释性就显得尤为重要了。
如果你不小心遗漏了冒号，如1所示，将导致语法错误，因为Python不知道你意欲何为。这 种错误虽然易于消除，但并不那么容易发现。程序员为找出这样的单字符错误，花费的时间多得 令人惊讶。这样的错误之所以难以发现，是因为通常在我们的意料之外。
由Luca Antiga、Eli Stevens和Thomas Viehmann编写的《使用PyTorch进行深度学习》一书的完整版现已发布！
本文整理了10个常用于可解释AI的Python库，方便我们更好的理解AI模型的决策。
Python 之于机器学习，可以说是最为锋利的武器；而机器学习之于 Python，则有着扩大影响再造辉煌的助力。二者相辅相成，以至于一提到机器学习，人们自然而然的就想到了 Python，虽然有些狭隘，但是背后也有其存在的必然性！
开放策略代理(Open Policy Agent, OPA)是一种开源的通用策略引擎，它支持跨整个环境中执行统一的上下文感知策略. OPA 是 云原生计算基金会(CNCF)的一个毕业项目。
Python 是最流行和使用最广泛的编程语言之一，它已经取代了业界许多编程语言。python 在开发人员中流行的原因有很多。然而，最重要的一点是它有大量的库供用户使用。
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来源：大数据与机器学习文摘本文约2600字，建议阅读9分钟本文为你介绍2021年最为重要的10个 Python 机器学习相关的第三方库。 Python 之于机器学习，可以说是最为锋利的武器；而机器学习之于 Python，则有着扩大影响再造辉煌的助力。二者相辅相成，以至于一提到机器学习，人们自然而然地就想到了 Python，虽然有些狭隘，但是背后也有其存在的必然性！ 今天我们就来介绍2021年最为重要的10个 Python 机器学习相关的第三方库，不要错过哦 一、TensorFlow 1. 什么 Tenso
命名实体识别和分类（NERC）是识别名称等信息单元的过程（包括人员，组织和位置名称），以及包括非结构化文本中的时间，日期，钱和百分比表达式等数值表达式。目标是开发实用且与域无关的技术，以便自动高精度地检测命名实体。
阿尔茨海默病患者大脑的扫描（人工着色）。来源: K H Fung/Science Photo Library
每当我向某人初次解释全同态加密(Fully Homomorphic Encryption,FHE)，我通常会先说我已经在这个领域工作了将近十年之久，但我依然需要花点时间来把这个词拼对，所以干脆就叫它FHE好了。
GitHub：https://github.com/quambene/pigeon-rs
在程序出现bug的时候，最好的解决办法就是通过 GDB 调试程序，然后找到程序出现问题的地方。比如程序出现 段错误（内存地址不合法）时，就可以通过 GDB 找到程序哪里访问了不合法的内存地址而导致的。
Python对数据科学如此重要的原因之一是它海量的数据分析和可视化库。在本文中，我们讨论了最受欢迎的一些。
到2050年，将有超过90亿人口，预测表明全球产量将会翻一番以满足需求。但这说起来容易做起来难。目前，世界上约有45％的作物热量被用于饲养牲畜或转化为生物燃料和工业产品。
幸运的是，世界各地的每一个行业都可以利用这一趋势，许多行业都已经这样做了。在石油和天然气行业，持续的数据通信是现在保持完整运营过程的必备条件。然而，该行业还是错过了伴随其数据而来的一个重要机会：边缘计算。
明敏 发自 凹非寺 量子位 | 公众号 QbitAI 语言模型总是给出“驴唇不对马嘴”的答案，已经成为它最饱受诟病的问题之一。 现在，DeepMind想到了一个解决办法—— 让模型像人类一样，学会“谷歌一下”，回答问题同时还能给出论据。 这个模型名叫GopherCite，当你问它： GopherCite是如何找到论据来源的？ 它会回答： 通过谷歌搜索检索相关文档。 同时还给出了答案的依据，援引自DeepMind发布这项研究的页面。 而且遇到实在不懂的问题，它还会说“I don’t know.”，不会强行
magicians = ['alice', 'david', 'carolina'] for magician in magicians: print(magician) for magician in magicians: print(magician.title()+",that was a great trick!") print("I can't wait to see your next trick," +magician.title()+".\n") print("thank you,ever
接到一个问题，反馈D3.16XLARGE256（24块3T本地sata数据盘）机型，3.10内核，在初始化mkfs后mount -a，概率触发mount hung住，需要很长时间（半天左右）才能完成所有盘的挂载，需要排查根因。 本文记录复现场景分析的全过程，发现罪魁祸首源于一个mutex锁，而在高版本内核中对该锁的使用进行了优化，因此TencentOS 5.4内核可以根治这个问题。
每天给你送来NLP技术干货！ ---- 写在前面 在文本理解任务(Natural Language Understanding)上，预训练模型已经取得了质的飞跃，语言模型预训练+下游任务fine-tune基本上已经成为标配。 很多人曾经尝试将 BERT 等预训练语言模型应用于文本生成任务(Natural Language Generation)，然而结果并不理想。究其原因，是在于预训练阶段和下游任务阶段的差异。 BART这篇文章提出的是一种符合生成任务的预训练方法，BART的全称是Bidirectional
语言模型（LM）的训练经历两个关键阶段：首先，利用大量多样化的文本数据进行预训练；接着，对模型针对特定目标进行微调。尽管业界普遍认为预训练阶段是模型获取核心知识和技能的关键，而微调更偏重于调整和优化这些能力，这一观念却鲜少得到深入探究。
Python 在解决数据科学任务和挑战方面继续处于领先地位。去年，我们曾发表一篇博客文章 Top 15 Python Libraries for Data Science in 2017，概述了当时业已证明最有帮助的Python库。今年，我们扩展了这个清单，增加了新的Python库，并重新审视了去年已经讨论过的 Python 库，重点关注了这一年来的更新。
导读：随着人工智能技术的发展与普及，Python超越了许多其他编程语言，成为了机器学习领域中最热门最常用的编程语言之一。有许多原因致使Python在众多开发者中如此受追捧，其中之一便是其拥有大量的与机器学习相关的开源框架以及工具库。
肺癌是全球范围内最常见的癌症之一，也是导致癌症相关死亡的主要原因。早期发现和诊断对于提高患者的生存率和治疗效果至关重要。
ping程序发送icmp包，用于检测网络连通性，如果主机禁ping，就没办法判断连通性了。 tcping程序基于tcp协议，查看网络延迟及开放的端口信息。
Vavr core是一个Java函数库。它有助于减少代码量并提高健壮性。函数式编程的第一步是开始思考不可变的值。Vavr 提供不可变的集合以及必要的函数和控制结构来操作这些值。
Python 在解决数据科学任务和挑战方面继续处于领先地位。我们的选择实际上包含了 20 多个库，因为其中一些库是相互替代的，可以解决相同的问题。因此，我们将它们放在同一个分组。
为了方便学习，本文列出的20个Python库将按领域进行分类，有些你可能并不熟悉，但是真的能提高你的模型算法实现效率，多一点尝试，多一些努力！
Python 在解决数据科学任务和挑战方面继续处于领先地位。去年，我们曾发表一篇博客文章 Top 15 Python Libraries for Data Science in 2017，概述了当时业已证明最有帮助的Python库。今年，我们扩展了这个清单，增加了新的 Python 库，并重新审视了去年已经讨论过的 Python 库，重点关注了这一年来的更新。
Title: Node Feature Extraction by Self-Supervised Multi-scale Neighborhood Prediction.
时隔两年没有更新我这个博客了，最近在国外SEO网站上面看到一篇有关“SEO面试问题”的文章，文章中提到的几个面试问题，个人觉得还是挺有借鉴意义，不仅仅对SEO招聘者还是SEO应聘者都可以借鉴与思考。
来源：专知本文为书籍介绍，建议阅读5分钟本书采用问题解决的方法来解释机器学习模型及其算法。 理解如何使用可解释人工智能(XAI)库，并建立对人工智能和机器学习模型的信任。本书采用问题解决的方法来解释机器学习模型及其算法。 本书从监督学习线性模型的模型解释开始，包括分类和回归模型的特征重要性、部分依赖分析和影响数据点分析。接下来，介绍了使用非线性模型和最先进的框架(如SHAP值/分数和LIME)进行监督学习的方法。使用LIME和SHAP覆盖时间序列模型的可解释性，以及与自然语言处理相关的任务，如文本分类，E
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