来源: https://github.com/hibayesian/awesome-automl-papers#projects 名称 支持类型 编程语言 开源协议 官网 AdaNet NAS Python Apache-2.0 Github Advisor HPO Python Apache-2.0 Github AMLA HPO, NAS Python Apache-2.0 Github ATM HPO Python MIT Github Auger HPO Python Commercial H
6.0001 和 6.0002 是MIT课程代码,两门课程组合成了一个小系列,用一学期的时间,为没有任何计算机背景的学生,讲清楚『计算思维』这个基础又抽象的关键内容,并充满信息地敲下人生第一行Python代码。
pyPI is a set of scripts and notebooks that compute and validate tropical cyclone (TC) potential intensity (PI) calculations in Python. It is a fully documented and improved port of the Bister and Emanuel 2002 algorithm (hereafter BE02) which was originally written in FORTRAN---and then MATLAB---by Prof. Kerry Emanuel (MIT). Kerry's original MATLAB code (pcmin.m) is found at:
链接:oschina.net/news/78629/beginners-how-to-learn-from-zero-artificial-intelligence 此文是想要进入人工智能这个领域、但
编译 | 苏宓 出品 | CSDN(ID:CSDNnews) Python 的运行速度快吗?虽说不同场景不同定论,但整体而言,它没有 C、Java 快。这也导致 Python 凭借可读性、简单易上手、良好的生态系统横行 AI 领域时,一提到速度,就成为众多开发者头疼的问题。 为了解决这一难题,麻省理工学院的计算机科学家出手了,他们共同研发了一种名为 Codon 的 Python 编译器,可以将 Python 代码转化为本地机器代码,而不会对运行时的性能产生影响。 当前,Codon 已经在 GitHub 上
本文以分享代码为主,不过多涉及背景方面的知识,不太清楚的朋友可以自行查阅相关资料了解。这里只简单说下,TCGA 的 20 条肿瘤信号通路,分为两类:
来自:开源中国社区 链接:http://www.oschina.net/news/78629/beginners-how-to-learn-from-zero-artificial-intelligence(点击尾部阅读原文前往) 原文:https://medium.com/digitalmind/artificial-intelligence-resources-f4efeac949b4#.ndykohymp 此文是想要进入人工智能这个领域、但不知道从哪里开始的初学者最佳的学习资源列表。 一、机器学习 有
【导读】Christine Doig是Anaconda公司的高级数据科学家。没错Anaconda就是那个著名的Python科学计算与发行管理软件。Christine Doig从最基本的强化学习概念开始
本文介绍了强化学习的基本概念,以及使用Python进行强化学习实践的方法和相关库。作者从强化学习的经典任务——Cartpole问题开始,介绍了如何使用不同的强化学习库进行实践。文章还介绍了强化学习的一些资源,包括课程、库和论文等。
一.JSON模块 Json是一种网络中常用的数据交换类型,一个文件要想在网络进行传输,需要将文件转换为一种便于在网络之间传输的类型,便于人们进行阅读,json就是这样应运而生的。Json中的数据是由键值对构成的,与python中字典不同的是,json将数据转换为一种字符串的形式。 在电脑上如何安装json呢? 打开电脑的cmd,输入pip install json,然后在python命令行中运行 import json,如果没有出现什么错误,说明已经成功安装了。 Json中有许多模块,我目前在爬虫中用到的就两个方法,其他的 方法等碰见了再讲解。 json.loads() #把json字符串转换为python类型 def loads(s, encoding=None, cls=None, object_hook=None, parse_float=None, parse_int=None, parse_constant=None, object_pairs_hook=None, **kw): 这是loads的源代码,可以参考一下。
前几天Python铂金有个叫【Lee】的粉丝问了一个数据分析的问题,这里拿出来给大家分享下。
此文是想要进入人工智能这个领域、但不知道从哪里开始的初学者最佳的学习资源列表。原文是 Ray Alez 编写的“Artificial Intelligence resources”,简单翻译后供大家参
在开源世界中,某些库为数据可视化提供了许多可能性,包括图形或网络表示。其他库仅专注于网络图表示。通常,这些库比通用库提供更多的功能。您还将找到商业图形可视化库。商业图书馆的优势在于可以保证持续的技术支持和先进的性能。
工欲善其事,必先利其器。操作系统、数据库这些计算机基础诚然重要,但是一个程序员实际工作中天天打交道的其实是这些工具。因此,这门课值得放在最前面。
这个开源项目是一个用 Python 实现的算法库,旨在提供教育目的下使用的各种算法。
中文主要有:NLTK,FoolNLTK,HanLP(java版本),pyhanlp(python版本),Ansj,THULAC,结巴分词,FNLP,哈工大LTP,中科院ICTCLAS分词,GATE,SnowNLP,东北大学NiuTrans,NLPIR,;
1. MIT脑科学课程视频,虽然跟工程不太一样,但是cognitive science也是很重要
在深度学习领域,我们可以检索到各种各样的入门课程,但真正能让人「入门」的可能没有几个。
这个项目是一个社交媒体账号搜索工具,名为 Sherlock。它可以通过用户名在不同的社交网络上追踪用户的账号。
Novu 是一个开源的通知基础设施项目,它提供了统一的 API 来通过多个渠道发送通知,包括应用内、推送、电子邮件、短信和聊天。主要功能有:
OpenZeppelin Contracts 是一个用于安全智能合约开发的库。它建立在社区验证过的代码基础上,具有以下主要功能:
此列表包含了人工智能和深度学习最好的入门资源,对初学者和想要进入这一领域但又不知道如何开始的人最为有用。 机器学习 机器学习领域的最佳入门介绍,可以在coursera 上观看吴恩达(Andrew Ng)的机器学习课程。这门课程解释了最基本的概念,让你对最重要的算法有一个很好的理解。 简而言之,如果想对高水平的机器学习算法有一个概览,可以观看在线课程“Machine Learning Distilled”。 图书Programming Collective Intellience《集体智慧编程》是学习在Pyt
maybe 是一个个人财务操作系统,旨在帮助用户管理自己的财务。 它具有以下主要功能和核心优势:
2013年秋天,我开始学习Python。一个转了专业的程序员,干嘛30多岁还要去学一门新的编程语言呢?因为看到了痛点,学生的痛点。
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工欲善其事必先利其器。本文对55个流行的数据可视化工具进行了简单的介绍,包括著名的D3.js、R、Gephi、Raphaël、Processing.js、Tableau Public、Google Chart Tools、Arbor.js等软件。介绍主要围绕以下几个方面展开:类型、开源协议、主页、文档以及案例等。
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1 您使用过那些数据可视化工具? 工欲善其事必先利其器。本文对55个流行的数据可视化工具进行了简单的介绍,包括著名的D3.js、R、Gephi、Raphaël、Processing.js、Tablea
kafka的使用场景 今天介绍一些关于Apache kafka 流行的使用场景。这些领域的概述 消息 kafka更好的替换传统的消息系统,消息系统被用于各种场景(解耦数据生产者,缓存未处理的消息,等),与大多数消息系统比较,kafka有更好的吞吐量,内置分区,副本和故障转移,这有利于处理大规模的消息。根据我们的经验,消息往往用于较低的吞吐量,但需要低的端到端延迟,并需要提供强大的耐用性的保证。 在这一领域的kafka比得上传统的消息系统,如的ActiveMQ或RabbitMQ的。 网站活动追踪 kafka
所不同的是列表的索引只是从0开始的有序整数,不可重复;而字典的索引实际上在字典里应该叫键,虽然字典中的键和列表中的索引一样是不可重复的,但键是无序的,也就是说字典中的元素是没有顺序而言的,字典中的元素任意排列但不影响字典的使用
本文将给大家介绍机器学习和数据科学领域 10 个全球知名的免费公开课!这些课程遵循的学习路线从机器学习入门到深入学习,再到自然语言处理等。
RxSwift 是 Reactive Extensions 标准的 Swift 特定实现,它提供了 Observable 接口来表达计算的通用抽象。该项目旨在为 Rx API 提供真正以 Swift 为先的 API,并允许轻松地组合异步操作和数据流。其主要功能包括 KVO 观察、异步操作、UI 事件等各种数据流都统一封装成序列进行处理,使得 Rx 简单、优雅且强大。
本文主要就是介绍最后一种方式,.py和.pyc都比较简单,Python本身就可以搞定。将Python脚本打包成可执行文件有多种方式,本文重点介绍PyInstaller,其它仅作比较和参考。
金磊 发自 凹非寺 量子位 报道 | 公众号 QbitAI 都说学编程就像学一门新的语言,但事实真的如此吗? 不不不,起码在读代码这件事上,你的大脑可不这么认为。 最近,MIT神经科学家在eLife期刊发表了一项新研究: 在读代码的时候,并不会激活人类大脑涉及语言处理的区域。 相反,激活的是一个叫做多需求 (multiple demand,MD)网络的分布式网络。 而这个MD网络,通常在人们处理比较复杂的认知任务时被激活。 举个例子,数学问题、填字游戏等…… 怪不得……看别人的代码,一直有种很痛苦的
以GauGAN为例,与MobileNet-v3这样的识别CNN相比,参数只相差1个数量级(4.2 : 93)计算强度却高出了2个数量级(0.5 : 281)。
Avalonia 是 dotnet 的跨平台 UI 框架,提供灵活的样式系统,并支持 Windows、macOS、Linux、iOS、Android 和 WebAssembly 等多种平台。它被许多人认为是 WPF 的精神继承者,为 XAML 开发人员创建跨平台应用程序提供了熟悉且现代化的开发体验。Avalonia XPF 可以使 WPF 应用在 macOS 和 Linux 上运行而无需进行昂贵且风险高的重写,这也是其商业产品之一。
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 1、Blockchain For Dummies:初学者指南 http://byteacademy.co/blockchain-for-dummies-a-beginners-guide/ 2、使用Python从零开始构建区块链 - 第1部分 http://blockxchain.org/2017/06/04/building-a-blockchain-with-python-1/ 3
还记得那个MIT的AI科学家Lex Fridman吗?去年量子位曾经报道过,他用图像识别检测驾驶员行为,防止司机分神。
这个项目是一个全面的 Python 速查表,主要功能包括列出了各种 Python 编程中常用的数据结构、类型、语法和系统操作等内容。该项目的核心优势和关键特点包括:
精选整理了一些有关区块链方面的资料 希望大家有所收获 1、Blockchain For Dummies:初学者指南 http://byteacademy.co/blockchain-for-dummies-a-beginners-guide/ 2、使用Python从零开始构建区块链 - 第1部分 http://blockxchain.org/2017/06/04/building-a-blockchain-with-python-1/ 3、如何建立自己的区块链第2部分 - 从不同节点同步链 https:
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OpenCopilot 是一个允许你拥有自己产品的 AI 副驾驶员的项目。它集成了产品底层 API,并可以在需要时执行 API 调用。它使用 LLMs 来确定用户请求是否需要调用 API 端点,然后决定调用哪个端点并根据给定的 API 定义传递适当的有效负载。其主要功能包括提供 API/后台定义、验证模式以获得最佳结果、将 API 定义输入 LLM 并将用户友好聊天气泡整合到 SaaS 应用中等。
MIT小黄鸭无人车(Duckietown is a robotics educations and outreach effort.)
Node Version Manager,是一个 POSIX 兼容的 bash 脚本,用于管理多个活动 node.js 版本。nvm 可以让你通过命令行快速安装和使用不同版本的 Node。它可以在任何符合 POSIX 标准的 shell(sh、dash、ksh、zsh 和 bash)上工作,在 Unix、macOS 等平台上都能运行。
机器之心报道 机器之心编辑部 甚至比 C 的速度还快,现在已在 GitHub 上可用。 自深度学习兴起以来,Python 一直是最热门的编程语言之一,它在数据科学和机器学习领域占主导地位,甚至是科学和数学计算领域的主角。如今你能想象到的任何项目,几乎都可以找到一个相应的 Python 包。 然而,尽管高级语言的简化语法使其易于学习和使用,但和 C 或 C++ 等低级语言相比,它的速度更慢。 麻省理工学院计算机科学与人工智能实验室(CSAIL)的研究人员希望通过 Codon 来改变这一现状,Codon 是一种
据 MIT 报道,截至 2018 年底,Julia 的下载量超过 300 万,并在超过 1500 所大学中用于科学和数值计算。根据 2019 年 8 月 TIOBE 编程语言指数,Julia 从 7 月的第 50 名升至第 39 名,在众多语言中上升幅度显著。今年 7 月,在将 Python 解释器移植到 Firefox 之后,Mozilla 出资将 Julia 引入 Firefox 和一般浏览器……
以前我时常觉得,自己写的ReadMe很单调乏味,但后来仔细研究一下后,发现有很多方式可以让ReadMe在简洁的基础上变得好看些,所以在这里和大家分享,如果大家有更好的想法,也非常欢迎在评论区留言哦
minbpe 是用于 LLM 分词中常用的字节对编码(BPE)算法的最小、干净代码。
顺序执行 🥊回忆上次内容上次写了10000行代码10000行代码 都是写在明面上的人家一下载py 文件就能看个明明白白修改或者运行程序都很方便这程序全都这么公开出来大家随意修改好么?编写程序的人怎么挣钱呢?🤔📷📷编辑软件授权很多的商业软件的软件用户不能看见源代码更不能改写源代码📷📷编辑c4d 或者 photoshop都看不到源代码只能下载可以运行的安装包📷📷编辑软件是随着计算机从无到有的这种可以无限复制的东西怎么会成为商品呢?公开信比尔·盖茨给计算机爱好者写了一封公开信他把私自拷贝软件的人定
来源:机器之心本文约2000字,建议阅读5分钟甚至比 C 的速度还快,现在已在 GitHub 上可用。 自深度学习兴起以来,Python 一直是最热门的编程语言之一,它在数据科学和机器学习领域占主导地位,甚至是科学和数学计算领域的主角。如今你能想象到的任何项目,几乎都可以找到一个相应的 Python 包。 然而,尽管高级语言的简化语法使其易于学习和使用,但和 C 或 C++ 等低级语言相比,它的速度更慢。 麻省理工学院计算机科学与人工智能实验室(CSAIL)的研究人员希望通过 Codon 来改变这一现状,C
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