【新智元导读】Facebook今天宣布开源深度学习平台 Torchnet。Torchnet 基于广泛使用的开源深度学习框架 Torch 7 搭建，支持模块化编程方法，能减少程序员工作量、降低错误率，简化深度学习模型训练过程。相比其他巨头自己搭建的深度学习平台，Torchnet 更加开放，也将大幅推进深度学习的应用普及。 2016 年 6 月 24 日，Facebook 宣布开源深度学习平台 Torchnet，简化研究和开发人员建立深度学习系统过程。 Torchnet 以目前广泛使用的深度学习框架 Torch
作者｜Melissa Bierly 选文｜Aileen 翻译｜冯琛 校对｜Elaine琏 数据可视化专家Andy Kirk说过，数据可视化分为两类：探索性可视化图表和解释性可视化图表。解释性可视化图表的目标是进行描述——它们是根据对事物表面的关键线索而被仔细构造出来的。 另一方面，探索性可视化图表建立了与数据库或主题事件的互动，它们帮助用户探索数据，让他们发掘自己的观点：发现他们自己认为相关的或者感兴趣的事物。 通常，探索性可视化图表是交互式的。尽管现在有许多Python绘图库，但只有少数可以创建能够使你
CVPR2022论文和代码整理：https://github.com/DWCTOD/CVPR2022-Papers-with-Code-Demo
Gartner机构曾预测：“2024年将有65%的应用软件通过低代码开发。”低代码开发是一种新兴的软件开发方法，正在以势不可挡的趋势成为企业开发的新帮手。这一新兴趋势是否会彻底改变软件开发的格局，甚至影响到程序员的“饭碗”呢？本文将深入探讨低代码开发，以及它对程序员职业未来的影响。
检查应用性能时，应该首先审查CPU时间。 代码优化的目的是提升而不是降低（更短时间段内的）CPU的使用率。 在试图深入优化应用前，应该先弄清楚为何CPU使用率低。
当你凝视电脑屏幕，琢磨着如何实现新的程序功能时，你不仅在想将使用哪些数据和哪些对象，更在想如何以更优雅、更通用的方式来实现这个程序。你在脑海中构思代码的功能以及代码之间的交互，并勾画出整体解决方案，然后才会着手编写代码。
Android 开发作为“安身立命”的资本，在面对如今“移动要凉”的氛围，我们在沉住气“纵向进修”的同时，有时也希望横向拓展自身的能力，而 Android 开发在这一方面有着先天的优势，Java 和良好的开放氛围给予了我们更多可能。
PostgreSQL是一个使用广泛的免费开源的数据库，与MySQL比较，它更适合复杂的企业计算任务，而MySQL在互联网领域应用更为广泛，究其原因，可能是PostgreSQL拥有支持最多的数据类型，甚至包括数组类型，IP地址类型等，可以使用C，SQL，PL/Pgsql，Phython等多种方式编写强大的自定义函数，因此特别适合处理复杂的计算问题。如果想要将SqlServer数据库迁移到其它类型的数据库，PostgreSQL是比较好的选择。 尽管PostgreSQL使用比较广泛，但在国内相关资
机器学习工程师是开发产品和构建算法团队中的一部分，并确保其可靠、快速和成规模地工作。他们和数据科学家密切合作来了解理论知识和行业应用。数据专家和机器学习工程师的主要区别是：
-免费加入AI技术专家社群>> 摘要： 不管你是一个研究人员，还是开发者，亦或是管理者，想要使用机器学习，需要使用正确的工具来实现。本文介绍了当前最流行15个机器学习框架。 机器学习工程师是开发产品和构建算法团队中的一部分，并确保其可靠、快速和成规模地工作。他们和数据科学家密切合作来了解理论知识和行业应用。数据专家和机器学习工程师的主要区别是： ·机器学习工程师构建、开发和维护机器学习系统的产品。 ·数据专家进行调查研究形成有关于机器学习项目的想法，然后分析来理解机器学习系统的度量影响。 下面是机器学习
本文介绍了15个流行的机器学习框架，包括Apache Singa、Amazon Machine Learning、Azure Machine Learning、Caffe、H2O、Massive Online Analysis、MLlib、Pattern、Scikit-Learn、Shogun、TensorFlow、Theano、Torch和Veles。这些框架可用于交互式工作台应用程序、嵌入式系统、Web应用程序和大型数据集处理。
概要：机器学习工程师是开发产品和构建算法团队中的一部分，并确保其可靠、快速和成规模地工作。 机器学习工程师是开发产品和构建算法团队中的一部分，并确保其可靠、快速和成规模地工作。他们和数据科学家密切合作
作者：Devendra Desale 摘要： 不管你是一个研究人员，还是开发者，亦或是管理者，想要使用机器学习，需要使用正确的工具来实现。本文介绍了当前流行的15个机器学习框架。 机器学习工程
【导读】机器学习工程师是开发产品和构建算法团队中的一部分，并确保其可靠、快速和成规模地工作。他们和数据科学家密切合作来了解理论知识和行业应用。数据专家和机器学习工程师的主要区别是： 机器学习工程师构建
前 言 不管你是一个研究人员，还是开发者，亦或是管理者，想要使用机器学习，需要使用正确的工具来实现。本文介绍了当前最流行15个机器学习框架。 机器学习工程师是开发产品和构建算法团队中的一部分，并确保其
前面梳理交流了如何通过分析“新增”、“活跃”、“留存”等数据，本季主要深挖用户表面行为的背后真实、本质的需求，全面视角的分析产品的用户行为数据，展现驱动业务实现增长的经验、案例以及方法论。
【新智元导读】OpenAI 昨天发布 OpenAI Universe， 根据其官方博客的介绍，这是一个能在几乎所有环境中衡量和训练 AI 通用智能水平的开源平台，当下的目标是让 AI 智能体能像人一样使用计算机。目前，Universe 已经有1000种训练环境，由微软、英伟达等公司参与建设。研究人员介绍说，Universe 从李飞飞等人创立的 ImageNet 上获得启发，希望把 ImageNet 在降低图像识别错误率上的成功经验引入到通用人工智能的研究上来，取得实质进展。 继今年 4 月发布 OpenAI
热修复已经不是什么新的话题，目前仍然对它的讨论很火，本文是一篇动态修复的实践篇，以腾讯HotFix为蓝本，带你体验热修复之旅。
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【AI100 导读】学习人工智能到底要不要学好数学，这俨然已经成了一个争议话题了？之前 AI100 刊发了本系列的前两篇文章，也发表了作者子白的《放弃幻想，搞 AI 必须过数学关》，不知你是否有自己的
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