Streamlit是第一个专门针对机器学习和数据科学团队的应用开发框架，它是开发自定义机器学习工具的最快的方法，你可以认为它的目标是取代Flask在机器学习项目中的地位，可以帮助机器学习工程师快速开发用户交互工具。
python更改文字方向，自定义总行数。 #!/usr/bin/env python #-*- coding:utf-8 -*- x=u'观自在菩萨，行深般若波罗蜜多时，照见五蕴皆空，度一切苦厄。舍利子，色不异空，空不异色，色即是空，空即是色，受想行识，亦复如是。舍利子，是诸法空相，不生不灭，不垢不净，不增不减。是故空中无色，无受想行识，无眼耳鼻舌身意，无色声香味触法，无眼界，乃至无意识界。无无明，亦无无明尽，乃至无老死，亦无老死尽。无苦集灭道，无智亦无得。以无所得故，菩提萨埵，依般若波罗蜜多故，心无挂碍
看了下svm（支持向量机）的实现原理，感觉基础的部分还是不难懂的，但是如果要自己动手实现的话还是有很大难度的，况且自己写的效果肯定不太好。于是就在网上找了一个大牛写的svm库，实现了多种分类方式，而且涵盖了几乎所有常见语言的接口，用起来方便而且效果也很好。
---- 新智元编译 来源：towardsdatascience.com 作者：Vihar Kurama 翻译：肖琴 【新智元导读】无监督学习是机器学习技术中的一类，用于发现数据中的模式。本文介绍用Python进行无监督学习的几种聚类算法，包括K-Means聚类、分层聚类、t-SNE聚类、DBSCAN聚类等。 无监督学习是机器学习技术中的一类，用于发现数据中的模式。无监督算法的数据没有标注，这意味着只提供输入变量（X），没有相应的输出变量。在无监督学习中，算法自己去发现数据中有意义的结构。 Fac
继文生图Stable Diffusion、SDXL1.0、语言模型StableLM之后，独角兽Stability AI又放大招了。
最近，普林斯顿大学等七家机构联合发布了一个专门用于数学的大语言模型LLEMMA，性能媲美谷歌Minerva 62B，并公开了其模型、数据集和代码，为数学研究带来了前所未有的机会和资源。
最近，微软的「开源版图」又增添了一抹新的色彩：Lumos库也开源了。Lumos是一个Python库，用于网络应用程序中的度量回归的自动检测与诊断。
---- 新智元报道 编辑：Aeneas 好困 【新智元导读】这位小哥在单张A100上，10秒完成了CIFAR-10训练，打破了世界纪录，还引来了Karpathy啧啧称赞。 刷新世界纪录！ 用600行代码，在单张A100上，不到10秒，就完成了CIFAR-10数据集的训练，并且精度高达94%。 特斯拉前AI总监Andrej Karpathy连发3条推特，疯狂点赞。 Karpathy之所以如此激动，是因为12年前，他试过手动对CIFAR-10进行分类，得到的也是94%！而当时的SOTA只有80%。
BERT，XLNet，GPT-2和Grover等大型语言模型在生成文本和多个NLP任务方面取得了令人瞩目的成果。
📷 ---- 新智元编译 来源：github 作者：Junho Kim 编译：肖琴 【新智元导读】StarGAN 是去年 11 月由中国香港科技大学、新泽西大学和韩国大学等机构的研究人员提出的一个图像风格迁移模型，是一种可以在同一个模型中进行多个图像领域之间的风格转换的对抗生成方法。近日，有研究人员将 StarGAN 在 TensorFlow 上实现的全部代码开源，相关论文获 CVPR 2018 Oral。 开源地址：https://github.com/taki011
2018年4月，针对如何解决所有姿势范围内的面部替换，中科院自动化所的研究人员发表了一篇论文，提出了3D实时解决方法。
代码补全(code AutoCompletion)就是在写代码的时候，IDE能够预测出下一段要写的代码，也是写代码时候选择使用IDE的重要原因。
摘要：上一篇广告中那些趣事系列1：广告统一兴趣建模流程，我们了解了如何为广告主圈人群以及如何刻画用户的兴趣度。要想给用户打标签，我们需要构建数据源和标签的关联，也就是item-tag。针对数量较少的app数据源我们可以使用人工打标的方式来识别，但是对于news、用户query等数量较多的数据源则需要通过机器学习模型来进行打标。实际项目中我们使用NLP中鼎鼎大名的BERT模型来进行文本分类。
【新智元导读】谷歌再度开放Youtube视频数据集——Youtube边界框（YouTube-BoundingBoxes），含23类共500万手动注释的、紧密贴合对象边界的边界框，精度高于95%。谷歌称这是迄今最大的手动注释边界框视频数据集，希望该数据集能够推动视频对象检测和跟踪的新进展。 谷歌今天还开源了 TensorFlow 模型性能调优工具 tfprof，使用 tfprof 可以查看模型的参数量和张量形状（tensor shape），了解运算的运行时间、内存大小和设备位置。现在，tfprof 已经支持P
本贴总结了2019年Reddit机器学习板块中分享的17个令人印象深刻的项目、研究、demo以及更多相关内容。其中既包括AI大厂的高光项目（GPT-2、StyleGAN等），也有小团队甚至个人做出的有趣的东西。希望小伙伴们能在这些精选资源中获得自己的收获。
前几日，著名最先进的自然语言处理预训练模型库项目pytorch-pretrained-bert改名Pytorch-Transformers重装袭来，1.0.0版横空出世。
Erc20Tokens数据集包含超过1000种主流的以太坊ERC20代币的描述数据清单和图标，可用于钱包等区块链应用的开发，支持使用Java、Python、Php、NodeJs、C#等各种开发语言查询主流ERC20代币的相关数据。下载链接：ERC20代币数据集。
今天，Stability AI发布了自家在2024年的第一个模型——Stable Code 3B。
这次的更新不仅将PyTorch的性能推到了新的高度，同时也加入了对动态形状和分布式的支持。
此次升级有超过1900个commit，包括在JIT、ONNX、分布式、性能以及前端等方面的大量改进。
此外，在10月27日的2023中国计算机大会（CNCC）上，智谱AI还开源了ChatGLM3-6B（32k）、多模态CogVLM-17B、以及智能体AgentLM。
虽然大型语言模型（LLMs）在常识理解、代码生成等任务中都取得了非常大的进展，不过在数学推理任务上仍然存在很大改进空间，经常会生成无意义、不准确的内容，或是无法处理过于复杂的计算。
除了之前支持的 Python 和 JavaScript 之外，Kite 基于 AI 的代码补全功能现在还支持TypeScript、 Java、 HTML、 CSS、 Go、 C、 C # 、C + + 、 Objective C、 Kotlin 和 Scala。
金磊 发自 凹非寺 量子位 | 公众号 QbitAI 「ChatGPT克星」，升级了！ 没错，就是之前华人小哥Edward Tian所打造出来的那个GPTZero，几秒内就能摸清文字是人类还是AI写的。 而时隔近一个月，小哥所推出的版本名叫GPTZeroX，并且他还说： 这是专门为教育工作者打造的AI模型。 消息一出，立即吸引了大批网友涌入，一天之内便有40万的访问量和220万的服务请求。 那么这一次，这位「ChatGPT克星」又带来了哪些新能力？ 混写也能测，还支持Word等格式 升级的一大特点，就
Python是所有机器学习的首选编程语言。它易于使用，并拥有许多很棒的库，可以轻松地处理数据。但是当我们需要处理大量数据时，事情就变得棘手了......
这是「进击的Coder」的第 722 篇分享 编辑：编辑部 来源：新智元报道 “ 阅读本文大概需要 8 分钟。 ” 【新智元导读】近日，AMD 和英伟达接到消息，美国政府要求其对中国区断供高端 GPU。 8 月 31 日晚，集微网突然发布消息称，AMD 和英伟达中国区已相继接到总部通知，要对中国区客户断供用于人工智能和数据中心的顶级计算芯片。 AMD 方面： 暂停对中国区所有 MI100 和 MI200 发货； 统计中国区 Ml100 已发货量； 统计中国区 MI200 已发货客户清单
是这样子的，女朋友晚上突然翻到了自己喜欢看的一个电影，但是没有字幕，这让她很苦恼。
从旧式编程语言（例如COBOL）到现代语言（例如Java或C ++）的代码库迁移是一项艰巨的任务，需要源语言和目标语言方面的专业知识。
AutoML 试图将特征工程、模型选择、参数调节这些与特征、模型、优化、评价有关的重要步骤进行自动化地学习，使得机器学习模型无需人工干预即可生成。谷歌这次提出的方法跟以往的有何不同呢？
点击 机器学习算法与Python学习 ，选择加星标 精彩内容不迷路 由工业和信息化部、科学技术部、深圳市人民政府共同主办的首届“兴智杯”全国人工智能创新应用大赛已全面启动，距报名结束仅剩一个月啦！ 大赛设置三大赛项、十六道赛题，参赛对象为国内外从事人工智能相关的企事业单位开发者团队和个人开发者群体。总奖池达百万元，优秀选手及团队有机会赢得实习就业、政策激励、合作对接、宣传推广等丰厚福利，赶快行动吧~ 大赛简介 首届“兴智杯”全国人工智能创新应用大赛以“兴智赋能”为主题，聚焦人工智能技术创新
广受好评的免费深度学习在线网站Fast.ai为开发者量身定制的深度学习实践课程，目前更新到了第三版。新版本将原来的14课时缩短到7课时，采取自上而下的教学理念，通过实际问题入手，然后逐步深入理念。符合程序员的学习路径。
今天，Meta正式发布了Code Llama 70B，作为Code Llama系列中规模最大，性能最强的版本，一举击败了GPT-4！
大型语言模型最为人诟病的缺点，除了一本正经地胡言乱语以外，估计就是「不会算数」了。
近日，JetBrains进行了第五次年度开发者生态系统调查报告（State of Developer Ecosystem 2021）对来自全球183个国家或地区的31743名开发者进行了调查。
1月15日，一篇题为「面向智能物联 中国科研团队发布“木兰”编程语言体系」的文章刷爆了朋友圈。
本文作者Dean Sublett是Kaggle大神Abhishek Thakur的迷弟，通过学习Abhishek的相关教程受益良多，因此，近期他在medium上撰文对相关自然语言处理的知识做了梳理总结。
---- 新智元报道 编辑：桃子 好困 【新智元导读】最近，一位「冷门歌手」竟靠着AI替身，翻唱华语乐坛歌曲爆红全网。 一夜之间，「AI孙燕姿」火遍全网。 B站上，AI孙燕姿翻唱的林俊杰「她说」、周董「爱在西元前」、赵雷「成都」等等，让一众网友深陷无法自拔。 「冷门歌手」孙燕姿新晋成为2023年度热门歌手，掀起许多人的追星狂欢。 网友表示，「听了一晚上AI孙燕姿，出不去了......」 这些翻唱歌曲，是由Eternity丨L、罗斯特_x等UP主通过开源项目自制后并上传。 （作者似乎特意在「半岛
在自然语言处理（NLP）领域，预训练模型刷榜已经成为行业惯例。目前，面向英文任务的评测基准有 GLUE、SuperGLUE，面向中文任务的有 ChineseGLUE（简称 CLUE）。
CSDN 叶庭云：https://yetingyun.blog.csdn.net/
数学推理问题是语言模型绕不过的痛点，在各种黑科技的加持下，开源模型的推理性能依然不够看。
据介绍，该设备可提供对话开发、任务编排、插件执行、知识接入、提示工程等5种定制优化模式，以及办公、代码、客服、运维、营销、采购等10种以上即开即用的丰富场景包，支持3种模型尺寸供用户选择。
【新智元导读】受欢迎的机器学习项目很多，它们受欢迎的程度体现在在 GitHub 上获得的星数（Star）。新智元不久前介绍了 GitHub 上星数最多的16个深度学习应用项目，本文作者发掘了几个数据科学和机器学习被人错过的好项目。即使你不需要使用这些特定的工具，但检查它们的实现细节或项目的代码，可能带给你一些新的启发。 Hyperopt-sklearn Star：219 GitHub地址：https://github.com/hyperopt/hyperopt-sklearn Hyperopt-sklear
很早就想学习深度学习了，因为平时都是自学，业余时间也有限，看过几个pyTorch的入门，都是一些碎片化的东西，始终串不起来。最近也是正好赶的疫情，出差少了，也是在B站看pyTorch视频时有评论说刘二大人的《pyTorch深度学习实践》讲的好，整个教程看下来后，确实是深入浅出，感觉就是宛然打通自己任督二脉，算是入门了。
一夜之间，全新开源模型「OpenLLM」击败ChatGPT的消息，在网上引起轩然大波。
人工智能大模型时代，评测基准成为大模型发展的风向标。从扁平到全面系统，从简化到多重维度，智源指数CUGE旨在尝试为大模型评测设计一张全面评估综合能力的新考卷。
【新智元导读】ChatbotLife 的创始人兼编辑 Stefan Kojouharov 收集并整理了一系列 AI 相关的信息图示，为了便于使用，还附带了注释和说明，所有的图（表）都可点击放大查看，推荐收藏。 神经网络：搞清结构就看这张 人是视觉动物，要了解神经网络，没有什么比用图将它们的形象画出来更加简单易懂了。这张信息图示里囊括 26 种架构，虽然不都是神经网络，但却覆盖了几乎所有常用的模型。直观地看到这些架构有助于你更好地了解它们的数学含义。 系统掌握神经网络，阅读【美丽的神经网络：13种细胞构筑的深
每天给你送来NLP技术干货！ ---- 上海期智研究院由图灵奖得主、中科院院士姚期智先生牵头组建，研究院以突破人工智能基础研究、引领世界人工智能交叉发展为使命，深耕基础研究与学科交叉，致力于打造世界顶尖的人工智能创新策源地。 研究领域与方向 研究院秉承学科交叉研究的理念，聚焦人工智能、现代密码学、高性能计算、量子计算与量子人工智能、物理器件和交叉智能等六大核心方向 顶尖PI团队 四位中科院院士以及来自清华大学、上海交通大学、复旦大学、同济大学以及中科院等国内顶尖高校与科研院所的青年领军学者担纲研究院PI
新智元报道 来源：Arxiv 编辑：闻菲 【新智元导读】深度学习生成表情包，笑不笑由你。 自从有了表情包，跟人聊天时的第一反应，就是去找找看有什么适合的表情。 有一类表情包，形式是文字+图，尤其能
【新智元导读】本文用一个机器学习评估客户风险水平的案例，从准备数据到测试模型，详解了如何随机森林模型实现目标。 机器学习模型可用于提高效率，识别风险或发现新的机会，并在许多不同领域得到应用。它们可以预测一个确定的值（e.g.下周的销售额），或预测分组，例如在风险投资组合中，预测客户是高风险，中等风险还是低风险。 值得注意的是，机器学习不是在所有问题上都工作得非常好。如果模式是新的，模型以前没有见过很多次，或者没有足够的数据，机器学习模型的表现就不会很好。此外，机器学习虽然可以支持各种用例，但仍然需要人类的验
今年2月，上海交通大学卢策吾团队MVIG实验室AlphaPose 系统上线，是首个在 COCO 数据集上可达到 70+ mAP 的开源姿态估计系统。本次更新，在精度不下降情况下，实时性是一大提升亮点。
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