机器 面孔 领域jax
实验一：百度机器翻译SDK实验
实验 一、实验要求 任务一：下载配置百度翻译Java相关库及环境（占10%）。 任务二：了解百度翻译相关功能并进行总结，包括文本翻译-通用版和文本翻译-词典版（占20%）。 任务三：完成百度翻译相关功能代码并测试调用，要求可以实现中文翻译成英文，英文翻译成中文（占30%）。 任务四：完成百度翻译GU ......
Jax计算框架的JIT编译的static特性
官方： https://jax.readthedocs.io/en/latest/notebooks/thinking_in_jax.html#jit-mechanics-tracing-and-static-variables ......
Jax的加速层的伪代码/中间层代码的生成和查看
地址： https://jax.readthedocs.io/en/latest/notebooks/thinking_in_jax.html#jit-mechanics-tracing-and-static-variables from jax import make_jaxpr def f(x, ......
jax中对单步操作的缓存对性能造成的影响
代码： import jax.numpy as jnp from jax import grad, jit, vmap from jax import random def selu(x, alpha=1.65, lmbda=1.05): return lmbda * jnp.where(x > 0 ......
了解JavaScript中的机器学习和人工智能
Laravel是一个流行的PHP框架，它具有出色的可测试性，可以帮助开发人员在更短的时间内编写可靠的代码。但是，即使使用了这个框架，也可能会出现测试覆盖率较低的情况。测试覆盖率是指代码中已由测试案例覆盖的部分比例。测试覆盖率越高，代码质量越高。在本文中，我们将分享几种技巧，帮助您提高Laravel应 ......
Jax报错：Windows系统环境下WSL中运行Jax会导致nvidia-smi报错退出，无法使用nvidia-smi和gpustat
环境： Window11下的WSL： 运行jax，导致nvidia-smi无法使用，不过经过测试发现虽然nvidia-smi报错无法使用，但是GPU已经可以正常使用，调用jax的GPU运行也保持正常，只不过无法使用nvidia-smi对GPU状态进行查询。 ......
使用JavaScript函数实现机器学习的异常检测
Laravel是一个流行的PHP框架，它具有出色的可测试性，可以帮助开发人员在更短的时间内编写可靠的代码。但是，即使使用了这个框架，也可能会出现测试覆盖率较低的情况。测试覆盖率是指代码中已由测试案例覆盖的部分比例。测试覆盖率越高，代码质量越高。在本文中，我们将分享几种技巧，帮助您提高Laravel应 ......
使用JavaScript函数实现机器学习的预测和分类
Laravel是一个流行的PHP框架，它具有出色的可测试性，可以帮助开发人员在更短的时间内编写可靠的代码。但是，即使使用了这个框架，也可能会出现测试覆盖率较低的情况。测试覆盖率是指代码中已由测试案例覆盖的部分比例。测试覆盖率越高，代码质量越高。在本文中，我们将分享几种技巧，帮助您提高Laravel应 ......
如何安装废弃版本的Jax —— pypi服务器上不保存的python包应该如何安装
python的公开扩展包的存储是在网站： http://pypi.org/ 一般情况下，这是没有问题的，但是对于一些更新版本比较多的扩展包就出现了问题，因为pypi的服务器对每个项目（扩展包）都是由存储限额的，因此每个项目只能在pypi服务器上存储一定数量的版本，这样也就必然导致旧版本的删除，这种情 ......
支持NVIDIA GPU —— 如何运行docker环境下的Jax环境
项目地址： https://github.com/NVIDIA/JAX-Toolbox 具体的安装命令： 地址： https://github.com/NVIDIA/JAX-Toolbox/pkgs/container/jax linux/amd64 docker pull ghcr.io/nvid ......
Jax框架 —— 如何在没有GPU和TPU的设备上debug代码 —— 在CPU上使用GPU仿真设置 —— Jax框架在多卡设备上的自动并行特性的仿真体验
Jax计算框架是Google用来取代Tensorflow的新一代计算框架，这个框架使用类似pytorch的技术，但是在pytorch技术之上加入了更加强大的技术，但是这也导致该框架使用起来要比pytorch难一些，但是该框架的计算性能又比较优秀，因此依旧具有较大的吸引力。 Jax框架的性能优势主要体 ......
数据治理9大核心领域（转）
转自：https://blog.csdn.net/xiyuzhanshen123/article/details/96484520 数据治理不仅需要完善的保障机制，还需要理解具体的治理内容，比如我们的数据该怎么进行规范，元数据又该怎么来管理，每个过程需要哪些系统或者工具来进行配合呢？这些问题都是数据 ......
Java框架设计方案之ddd中领域事件发布的时机
领域事件作为ddd的核心组件之一，在ddd框架中处于一个重要地位，也是开发中非常常用的功能之一。 在基于Spring boot的框架开发中，Spring自带的事件可以很好地作为领域事件的基础（功能齐全且自带事务支持）。但开发框架过程中，遇到了一个设计难点。即：领域事件的发布时机。 1、抛开编程语言， ......
机器学习周刊 第4期：动手实战人工智能、计算机科学热门论文、免费的基于ChatGPT API的安卓端语音助手、每日数学、检索增强 (RAG) 生成技术综述
LLM开发者必读论文：检索增强（RAG）生成技术综述！ 目录： 1、动手实战人工智能 Hands-on Al 2、huggingface的NLP、深度强化学习、语音课 3、Awesome Jupyter 4、计算机科学热门论文 5、LLM开发者必读论文:检索增强 (RAG) 生成技术综述 6、App ......
机器学习周刊03:如何学习深度学习？2024 年学习生成式 AI 路线图、如何构建高效的RAG系统、苹果 腾讯最新论文、阿里DreaMoving
腾讯推出的 AppAgent，是一个多模态智能体，通过识别当前手机的界面和用户指令直接操作手机界面，能像真实用户一样操作手机！ 机器学习周刊：关注Python、机器学习、深度学习、大模型等硬核技术 1、如何学习深度学习？ 最近X上有推友重提这篇文章，是网友看过 Jeremy 教授的 fast.ai ......
机器学习-决策树系列-GBDT算法-集成学习-29
目录1. 复习2. GBDT3. gbdt应用于二分类：3. gbdt应用于多类4. 叶子节点输出值c的计算5. GBDT的其他应用6. GBDT+LR 代码实现 1. 复习 再开始学习GBDT算法之前 先复习一下之前的 线性回归 逻辑回归（二分类） 多分类 线性回归 找到一组W 使得 L 最小 进 ......
以报时机器人为例详细介绍tracker_store和event_broker
报时机器人源码参考[1][2]，本文重点介绍当 tracker_store 类型为 SQL 时，events 表的表结构以及数据是如何生成的。以及当 event_broker 类型为 SQL 时，events 表的表结构以及数据是如何生成的。 一.报时机器人启动 [3] Rasa 对话系统启动方式详 ......
Jax计算框架的MPI通讯的扩展库 —— mpi4jax
地址： https://github.com/mpi4jax/mpi4jax PS. 关于这个library的性能表现并不是很清楚，没有亲自手动安装并测试过。这里只作为链接收藏之用，毕竟这个属于比较小众的python的Jax框架的扩展library。 ......
Jax计算框架的NamedSharding的reshape —— namedsharding-gives-a-way-to-express-shardings-with-names
官方文档参考： https://jax.readthedocs.io/en/latest/notebooks/Distributed_arrays_and_automatic_parallelization.html#namedsharding-gives-a-way-to-express-shar ......
机器学习周刊第二期：300个机器学习应用案例集
大家好 前文：机器学习项目精选 第一期 继续分享我最近看过并觉得非常硬核的资源，包括Python、机器学习、深度学习、大模型等等。 1、Python编程挑战 地址：https://github.com/Asabeneh/30-Days-Of-Python 30天Python编程挑战是一个逐步学习Py ......
多开工具在智能家居领域的应用前景探讨
多开工具在智能家居领域的应用前景探讨 引言： 随着科技的不断发展，智能家居正成为人们生活中的重要组成部分。智能家居通过连接各种设备和传感器，使得家庭变得更加智能化、便利化。而多开工具作为一个强大的软件工具，在智能家居领域的应用前景也越来越受到关注。本文将探讨多开工具在智能家居领域的应用前景，并对其带 ......
面向初学者的机器学习、数据科学、AI、LLM课程统统免费
微软真是活菩萨，面向初学者的机器学习、数据科学、AI、LLM课程统统免费 微软真是活菩萨，面向初学者的机器学习、数据科学、AI、LLM课程统统免费 大家好，我是老章 推荐几个质量上乘且完全免费的微软开源课程 面向初学者的机器学习课程 地址：https://microsoft.github.io/ML ......
Jax框架支持的python和numpy版本
官方： https://jax.readthedocs.io/en/latest/deprecation.html 每个推出的JAX版本都会支持45个月内推出的python，对此具体解释一下： 比如Jax_1.0.0为2024年1月1号release，2020年3月到2024年1月1号之间发行的py ......
Jax框架在不同版本间的随机数生成并不一致 —— jax.random
官方： https://jax.readthedocs.io/en/latest/api_compatibility.html#numerics-and-randomness 具体的解释就是在不同的Jax版本之间，即使设置相同随机种子也不能保证生成的随机数一致，比如： ` jax.random.gu ......
简易机器学习笔记（十）Windows下 PaddlePaddle配置CUDA加速环境
前言 大伙既然都来做这个了，那配个CUDA环境肯定是必不可少的了吧（笑） 最前面的最前面， 流程 确定当前设备支持的CUDA版本 安装CUDA Toolkit 和 GPU版的Paddlepaddle 下载cuDNN Archive 手动放置配套的cuDNN到指定文件夹 测试 1.确定当前设备支持的C ......
非工程师指南: 训练 LLaMA 2 聊天机器人
引言 本教程将向你展示在不编写一行代码的情况下，如何构建自己的开源 ChatGPT，这样人人都能构建自己的聊天模型。我们将以 LLaMA 2 基础模型为例，在开源指令数据集上针对聊天场景对其进行微调，并将微调后的模型部署到一个可分享的聊天应用中。全程只需点击鼠标，即可轻松通往荣耀之路！😀 为什么这 ......
机器学习-决策树系列-Adaboost算法-集成学习-29
目录1. adaboost算法的基本思想2. 具体实现 1. adaboost算法的基本思想 集成学习是将多个弱模型集成在一起 变成一个强模型 提高模型的准确率，一般有如下两种： bagging: 不同的base model可以并行计算，输出预测结果少数服从多数，回归问题则对多个模型输出的结果求平均 ......
【专题】2023年中国手术机器人行业专题报告PDF合集分享（附原数据表）
原文链接：https://tecdat.cn/?p=34144 仿生机器人作为一类结合了仿生学原理的机器人，具备自主决策和规划行动的能力，正逐渐进入大众视野。它们的核心技术要素包括感知与认知技术、运动与控制技术、人机交互技术和自主决策技术。 阅读原文，获取专题报告合集全文，解锁文末68份仿生机器人相 ......
多开工具在在线金融领域的创新应用研究
多开工具在在线金融领域的创新应用研究 随着互联网金融行业的迅猛发展，人们对于金融服务的需求也日益增长，而多开工具作为一种技术手段，在在线金融领域的应用也逐渐引起了人们的关注。本文将探讨多开工具在在线金融领域的创新应用研究，分析其对金融服务、安全性和用户体验的影响。 首先，多开工具在在线金融领域的创新 ......
机器学习-决策树系列-随机森林 集成学习-28
目录1. 概念什么是bagging3. 代码4. 代码2 1. 概念 多个决策树组合在一起 对新来的样本进行预测 输出预测结果 有朋友的意见投票, 少数服从多数， 有的给出-1 有的给+1 将这些结果全部加一起 最后取符号是+1 -1 就行 majority can corret minority ......