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原创译文 | Google发布AI新技术，识别儿童性虐待图片

神经网络 谷歌的新AI技术建立在深度神经网络（DNN）之上，并将通过新的内容安全API免费提供给非政府组织（NGO）和其他“行业合作伙伴”，包括其他技术公司。...我们正在通过内容安全API向非政府组织和行业合作伙伴免费提供这一功能，这是一种工具包，可以增加审核内容的能力，从而减少人们接触这类敏感内容。”...原文 Google releases AI-powered Content Safety API to identify more child abuse images Google has today...announced new artificial intelligence (AI) technology designed to help identify online child sexual...But with the Content Safety API, Google said that it can effectively “keep up with offenders” by targeting

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    Web与人工智能时代

    提供了开源算法的工具包，研究人员可以用工具包来写自己的算法并研究相应的人工智能技术。...Face API——Verification ? Face API——Group 人脸分组。 ? FaceAPI——Identify 人脸识别需要先上传图片，建立一个库。...文本分析API 情感分析：该API会在完成分析后返回一个介于0-1之间的分值。接近1的分数表示积极情感，接近0的分数表示消极情感。情感分数是基于分类技术而产生的。...该API可以返回在提交的文本中所检测到的话题。话题是根据一个关键短语来确定的，关键短语可以是一个或者多个相关联的词语。...语言探测：API会返回探测到的语言以及一个介于0-1之间的数值。数值为1表示100%确定探测到的语言种类。目前共支持120种语言。

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    YLearn因果学习开源项目：从预测到决策

    YLearn：全球首款一站式处理因果学习完整流程的开源算法工具包 一个典型的完整因果推断流程主要由三个部分组成。...这些不同的部分通过组合，可以完成一个完整的因果学习相关流程，为了方便使用，YLearn也将它们一起封装在Why这个统一的API接口中。...(causal_graph=cg)cm.identify(treatment={'X'}, outcome={'Y'}, identify_method=('backdoor', 'simple'))...在上面的例子中我们使用了后门调整，YLearn 也支持包括前门调整，工具变量识别，一般因果效应识别[1]（如果任意因果量可以被识别，返回识别后的结果，如果不可识别，则返回不可识别）等各类识别算法。...2.Automated Causal Learning 自动化的因果学习工具包，更high-level的API接口，解决自动化调参和优化的问题。让因果学习更简单高效。

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    九章云极DataCanvas YLearn因果学习开源项目：从预测到决策

    7 月 12 日，九章云极 DataCanvas 发布了 YLearn 因果学习开源项目，是全球首款一站式处理因果学习完整流程的开源算法工具包。 一个典型的完整因果推断流程主要由三个部分组成。...这些不同的部分通过组合，可以完成一个完整的因果学习相关流程，为了方便使用，YLearn 也将它们一起封装在 Why 这个统一的 API 接口中。...(causal_graph=cg)      cm.identify(treatment={'X'}, outcome={'Y'}, identify_method=('backdoor', 'simple...')) 在上面的例子中我们使用了 后门调整，YLearn 也支持包括前门调整，工具变量识别，一般因果效应识别[1]（如果任意因果量可以被识别，返回识别后的结果，如果不可识别，则返回不可识别）等各类识别算法...2、Automated Causal Learning：自动化的因果学习工具包，更 high-level 的 API 接口，解决自动化调参和优化的问题。让因果学习更简单高效。

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    Python机器学习工具包

    包括： 一个强大的N维数组对象Array； 比较成熟的（广播）函数库； 用于整合C/C++和Fortran代码的工具包； 实用的线性代数、傅里叶变换和随机数生成函数。...scikit-learn 是一个基于SciPy和Numpy的开源机器学习模块，包括分类、回归、聚类系列算法，主要算法有SVM、逻辑回归、朴素贝叶斯、Kmeans、DBSCAN等，目前由INRI 资助，偶尔Google...PyML PyML是一个Python机器学习工具包， 为各分类和回归方法提供灵活的架构。它主要提供特征选择、模型选择、组合分类器、分类评估等功能。...Pattern Pattern是Python的web挖掘模块，它绑定了 Google、Twitter 、Wikipedia API，提供网络爬虫、HTML解析功能，文本分析包括浅层规则解析、WordNet...programming model (IPython.parallel) to finely control the cluster elements and messages transfered and help identify

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    【Python环境】Python机器学习库

    包括： 一个强大的N维数组对象Array； 比较成熟的（广播）函数库； 用于整合C/C++和Fortran代码的工具包； 实用的线性代数、傅里叶变换和随机数生成函数。...scikit-learn 是一个基于SciPy和Numpy的开源机器学习模块，包括分类、回归、聚类系列算法，主要算法有SVM、逻辑回归、朴素贝叶斯、Kmeans、DBSCAN等，目前由INRI 资助，偶尔Google...PyML PyML是一个Python机器学习工具包， 为各分类和回归方法提供灵活的架构。它主要提供特征选择、模型选择、组合分类器、分类评估等功能。...Pattern Pattern是Python的web挖掘模块，它绑定了 Google、Twitter 、Wikipedia API，提供网络爬虫、HTML解析功能，文本分析包括浅层规则解析、WordNet...programming model (IPython.parallel) to finely control the cluster elements and messages transfered and help identify

    1.3K100

    【Python环境】python数据挖掘领域工具包

    包括： 一个强大的N维数组对象Array； 比较成熟的（广播）函数库； 用于整合C/C++和Fortran代码的工具包； 实用的线性代数、傅里叶变换和随机数生成函数。...scikit-learn 是一个基于SciPy和Numpy的开源机器学习模块，包括分类、回归、聚类系列算法，主要算法有SVM、逻辑回归、朴素贝叶斯、Kmeans、DBSCAN等，目前由INRI 资助，偶尔Google...PyML PyML是一个Python机器学习工具包， 为各分类和回归方法提供灵活的架构。它主要提供特征选择、模型选择、组合分类器、分类评估等功能。...Pattern Pattern是Python的web挖掘模块，它绑定了 Google、Twitter 、Wikipedia API，提供网络爬虫、HTML解析功能，文本分析包括浅层规则解析、WordNet...programming model (IPython.parallel) to finely control the cluster elements and messages transfered and help identify

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    NVIDIA 发布最新版TAO Toolkit 4.0，不需要AI专业知识也可以生成 AI 模型

    该工具包可为视觉和对话式 AI 提供高效的模型训练。通过简化复杂的 AI 模型和深度学习框架，即使没有 AI 专业知识的开发人员也可以使用该工具包生成 AI 模型。...简化云机器学习服务（例如 Google Colab、Google Vertex AI 和 Microsoft Azure Machine Learning ）的基础架构管理和扩展。...在 Google Colab 上试验 NVIDIA TAO 工具包和预训练模型 新的云集成和第三方 MLOps 服务，例如 W&B 和 ClearML，为开发人员和企业提供优化的 AI 工作流。...与 REST API 集成。使用 REST API 快速构建新的 AI 服务或集成到现有服务中。...注意使用TAO 工具包的最低硬件要求： 建议使用以下系统配置，以使用 TAO Toolkit 和提供的支持模型实现合理的训练性能： 32 GB 系统内存 32 GB 的 GPU 内存 8核CPU 1

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    原生 APP 开发的方法

    原生 APP 开发的方法是针对不同的移动操作系统平台，使用各自官方推荐的编程语言、开发工具和软件开发工具包（SDK）进行开发。主要分为 iOS 原生开发和 Android 原生开发两大方向。...软件开发工具包 (SDK)： iOS SDK： Apple 提供的开发工具包，包含了访问设备功能、构建用户界面、处理数据、网络通信等所需的各种框架（Frameworks）和 API。...开发者通过调用这些 SDK 中的 API 来实现 APP 的各项功能。开发流程概要： 环境搭建： 在 Mac 电脑上安装 Xcode。...软件开发工具包 (SDK)： Android SDK： Google 提供的开发工具包，包含构建 Android 应用所需的各种 API、工具和库。...打包与分发： 构建发布版本的 APK 或 AAB (Android App Bundle) 文件，通过 Google Play Console 上传到 Google Play 商店进行审核和发布，或者分发到其他应用商店

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    CAMEL-AI开源自动化任务执行助手OWL一键整合包下载

    核心功能在线搜索：支持多种搜索引擎（包括维基百科、Google、DuckDuckGo、百度、Bing等）进行实时信息检索和知识获取。多模式处理：支持处理互联网或本地视频、图像和音频数据。...内置工具包：访问一套全面的内置工具包，包括：模型上下文协议（MCP）：标准化 AI 模型与各种工具和数据源交互的通用协议层核心工具包：ArxivToolkit、AudioAnalysisToolkit、...这个软件需要在线大语言模型来实现功能，所以要申请在线AI助手的API。我测试了一下Google Gemini发现用不了，免费账号对API请求速率有限制。你有Gemini付费账号的话可以自己测试一下。...我没有OpenAI的API，所以没有进行测试，你有官网API的话可以自行测试。我们这里使用Deepseek的API。...Deepseek API免费申请链接：https://cloud.siliconflow.cn/i/Y1GzcNYC在后台【API密钥】中新建API密钥，然后复制密钥，将sk-s开头的一长串字符串填入到

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    【AIGC】LangChain Agent（代理）技术实现及代码学习

    例如，您可能有一个与 Google 搜索、Wikipedia 和 OpenAI LLM 集成的代理。...使用给定的代理工具，他们可以在 Google 中搜索结果，然后使用维基百科工具中检索到的上下文来查找详细信息并扩展上下文。您必须放置明确定义的指令，以确保代理将以正确的顺序调用工具。...4.API集成工具LangChain框架已经做了很多API集成，你需要做的就是获取API密钥，安装包并将工具附加到代理上。...代理采取行动并获取给定结果的上下文，例如在其他资源（例如Google搜索和维基百科）中搜索其他信息。代理检查结果并重复该过程以获取所需的数据。...六、工具包工具包是工具与预定义操作的组合，可以在我们的代理中使用：CSV代理工具包，用于对“CSV”文件进行操作（读取、写入），Github 代理工具包，在 Github 上实现了不同的操作，例如创建新问题

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    2018-02-08 JAVA程序员必用JAR包

    Base64 Base64编码类库 Commons-lang 对应java sdk里面的java.lang包，用来简化基本工具类操作 pingyin4j 中文转拼音库 Commons-IO 处理IO的工具包...Commons-beanutils 用来处理javaBean类的反射，内省的工具包 Commons-codec 处理常用加密编码 Commons-collections 对各种集合类的封装 patchcaJava...、高可靠性的网络服务器和客户端程序 lombok 注解式getter setter logger，减少臃肿Java代码 apache common pool 做连接池 Fastjson 阿里的json工具包...Gson Google的json工具包 jetty 做rest风格的api testng 个人认为比junit好使 Jsoup 很好用的基于DOM树解析的页面解析类库 okhttp 一个http操作库...Guava Google开发的库总是以性能著称，此包是Google在自己的JAVA项目中所使用的一些核心JAVA库。

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    Dowhy，一个强大的Python库，做金融量化领域的可以尝试下！

    Dowhy 作为一个用于因果推断的Python工具包，提供了一种简单而强大的方法来进行因果推断分析。...Dowhy 提供了一整套统一标准的API，支持从建模到识别，再到因果效应估计和验证的整个工作流程。 主要特点： • 基于一定经验假设的基础上，将问题转化为因果图，验证假设。...• 「识别」（identify）：在假设（模型）下识别因果效应的表达式（因果估计量）。 • 「估计」（estimate）：使用统计方法对表达式进行估计。...安装及API使用 接下来，为大家介绍下Dowhy库的安装和基本用法。 包括如何加载数据、定义因果模型、进行因果推断分析等。...identified_estimand = model.identify_effect() print(identified_estimand) 输出结果: Estimand type: EstimandType.NONPARAMETRIC_ATE

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