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一文告诉你，如何使用Python构建一个“谷歌搜索”系统 | 内附代码

很棒的事情是，每月前1000个API调用是免费的，这足以让我测试和使用该API。 ? Vision AI 首先，创建Google云帐户，然后在服务中搜索Vision AI。...使用VisionAI，您可以执行诸如为图像分配标签来组织图像，获取推荐的裁切顶点，检测著名的风景或地方，提取文本等工作。 检查文档以启用和设置API。...你必须在特定的结构中设置数据帧(CSV)，以便将其发送到 cdQA 管道。 ? 但是实际上我使用PDF转换器从PDF文件目录创建了一个输入数据框。因此，我要在pdf文件中保存每个结果的所有抓取数据。...我们希望总共有3个pdf文件(也可以是1个或2个)。另外，我们需要命名这些pdf文件，这就是为什么我抓取每个页面的标题的原因。...上搜索它，抓取前3个结果，从抓取的数据中创建3个pdf文件，最后使用问答系统找到答案。

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Google DeepMind：谁说卷积网络不如ViT？

很多人认为，ConvNets 在小型或中等规模的数据集上表现良好，但在那种比较大的网络规模的数据集上却无法与 ViTs 相竞争。...与此同时，CV 社区已经从评估随机初始化网络在特定数据集 (如 ImageNet) 上的性能转变为评估从网络收集的大型通用数据集上预训练的网络的性能。...这就提出了一个重要的问题：在类似的计算预算下，Vision Transformers 是否优于预先训练的 ConvNets 架构？...经过微调后，最大的模型达到了 90.4% 的 ImageNet Top-1，在类似的计算预算下与预训练的 ViT 相竞争。...不过有网友评论 LeCun，他认为 ViT 在多模态模型中的使用可能仍然使它在研究中具有优势。 来自 Google DeepMind 的研究者表示：ConvNets 永远不会消失。

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    DeepMind：谁说卷积网络不如ViT？

    很多人认为，ConvNets 在小型或中等规模的数据集上表现良好，但在那种比较大的网络规模的数据集上却无法与 ViTs 相竞争。...与此同时，CV 社区已经从评估随机初始化网络在特定数据集 (如 ImageNet) 上的性能转变为评估从网络收集的大型通用数据集上预训练的网络的性能。...这就提出了一个重要的问题：在类似的计算预算下，Vision Transformers 是否优于预先训练的 ConvNets 架构？...经过微调后，最大的模型达到了 90.4% 的 ImageNet Top-1，在类似的计算预算下与预训练的 ViT 相竞争。...不过有网友评论 LeCun，他认为 ViT 在多模态模型中的使用可能仍然使它在研究中具有优势。 来自 Google DeepMind 的研究者表示：ConvNets 永远不会消失。

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    深入解析 Monkey OCR：本地化、多语言文本识别的利器与实践指南

    如果安装了正确的 CUDA 版 PyTorch，程序会自动检测并使用 GPU。 --force-ocr: 即使输入是 PDF 也强制进行 OCR (而不是尝试提取原生文本)。...查找/编写 API 脚本： 在 Monkey OCR 项目仓库或社区中寻找 api.py, server.py 之类的文件。...如果原生文本提取效果良好（复制粘贴正常），这通常是最快最准的方式。Monkey OCR 可能直接利用 PDF 中的文本信息。...复杂布局与表格： Monkey OCR 的强项是文本行识别。对于复杂多栏布局，它能识别文本但可能无法完美保持原始阅读顺序（尤其是跨栏文本）。...了解其边界，在特定场景下考虑其他工具： 极致精度 (不介意云端)： Abbyy FineReader Engine (Cloud SDK), Google Cloud Vision OCR, Amazon

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    完整教程：沉浸式翻译插件安装、使用与OpenAI API Key配置指南

    首先需要在浏览器中安装 Tampermonkey 或类似的脚本管理器扩展，然后安装“沉浸式翻译”提供的 .user.js 脚本文件。...在该模式下，原始网页的文本将被隐藏，只显示翻译后的文本，使页面看起来更加简洁。切换操作通常只需点击插件面板上的一个切换按钮即可完成。输入框翻译: 这是一项非常实用的交互功能。...使用方法:通过插件菜单上传: 点击浏览器工具栏上的插件图标，选择“更多”或类似的选项，然后点击“翻译 PDF 文件”、“翻译 EPUB 文件”等，会弹出一个文件上传界面，选择你想要翻译的本地文档即可开始翻译...虽然它所连接的某些后端翻译服务（如 Google Cloud Translation API 或 Amazon Translate）支持词汇表功能，但这通常需要通过配置 API 参数来实现，对于普通用户来说门槛较高...偶发性的错误： 在使用过程中可能会遇到翻译服务接口错误（例如频繁出现 429 请求）或者在某些特定的网站、特定的元素上翻译失败的情况。

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    TensorFlow Lite，ML Kit 和 Flutter 移动深度学习：1~5

    使用 Vision 框架，可以轻松地将面部跟踪，面部检测，文本检测和对象跟踪等功能与应用集成。 自然语言框架有助于分析自然文本并推导其特定于语言的元数据。...以 Google Cloud Platform（GCP）提供的 Cloud Vision API 为例。...在出现的搜索框中，键入Cloud Vision API。 单击相关的搜索结果。 该 API 供应商将列为 Google。 API 页面打开后，单击“启用”。...如果用户单击了“运行 Cloud Vision API”的按钮，则chosenModel的值将为 Cloud Vision API，并且如果单击TensorFlow Lite的按钮，则其值为 TensorFlow...在模型的运行中，它们都非常重要，从本质上讲，帮助器模块也是如此。 下一步，我们将导入更多特定于构建模型的模块。

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    深度学习简史(二)

    这些研究者将他们的框架命名为 Vision Transformer，简称 ViT。在很多 CV 研究中，都会看到 ViT，截至撰写本文时，它是 Cifar-10 上最先进的分类模型。...Vision》 中，它将 transformers 用于词语过滤器或图像过滤器上。...最近，V-L 模型的典型代表 OpenAI 发布了新版本 DALL·E 2 ，它可以从文本生成逼真的图像。在众多竞争者中，DALL·E 2在分辨率、图像标题匹配和真实感方面都非常出色。...语言大模型 实现自然语言处理的语言模型有很多用途，如预测句子中的下一个单词或字符；总结一份文件；将文本内容从一种语言翻译成另一种语言；语音识别或将一段文本转换为语音，等等。...代码生成模型 代码生成模型，即可以编程的人工智能系统，它可以编写特定的一段代码、或者根据自然语言或文本的要求生成函数。你可能会猜到，现代的代码生成器都是基于 Transformer 的。

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    Thoughtworks 第 29 期技术雷达——平台象限概览

    Colima 可以配置为使用 containerd 作为其运行时，这也是大多数托管的 Kubernetes 服务上的运行时，可以提高重要的开发到生产环境的一致性。 试验 25....Google Cloud Vertex AI 自从我们第一次提出 Google Cloud Vertex AI 以来，AI 领域已经发生了重大进展。...我们对 Immuta 非常满意，这也是为什么我们将其列入“试验”的原因：它提供了良好的开发者体验，使大型组织更容易管理数据策略。 29....它还能将发现的问题置于特定客户的云环境的上下文中，使响应团队能够更好地了解问题并确定修复优先级。我们的团队在使用 Wiz 时获得了良好的体验。他们发现 Wiz 正在快速发展并不断增加新的功能。...特别是在文本到文本应用中，Chroma 可以自动生成单词嵌入并分析它们与查询嵌入之间的相似性，从而大大简化操作。它还提供了存储自定义嵌入的选项，促进了自动化和定制化的融合。

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    业界 | 李飞飞、李佳宣布发布Cloud AutoML：AI技术「飞入寻常百姓家」

    2017 年，我们发布 Google Cloud Machine Learning Engine，帮助具备机器学习专业知识的开发者轻松构建可在任意类型和规模的数据上运行的 ML 模型。...我们展示了如何在预训练模型上构建现代机器学习服务，包括视觉、语音、NLP、翻译和 Dialogflow API，为商业应用带来更大的规模和更快的速度。...尽管谷歌提供可用于多项具体任务的 API，提供预训练机器学习模型，但要实现「AI 人人可用」仍然有很长的路要走。 为了缩小差距，使每家公司都可以使用 AI，我们发布 Cloud AutoML。...使用 Cloud AutoML Vision 分类 ImageNet 和 CIFAR 等流行的公开数据集的实践表明它比普通的 ML API 准确率更高，误分类更少。...AutoML Vision 是我们和 Google Brain 以及其它谷歌 AI 团队密切协作的结果，并且是多个开发中的 Cloud AutoML 产品之一。

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    使用NLP检测和对抗AI假新闻

    这就是为什么这个模型能够生成一段对未经训练的人来说可信的文本。当同样的模式被用来产生有针对性的宣传来迷惑人们时，问题就出现了。 下面是一些非常强大的最先进的语言模型，它们非常擅长生成文本。...我们可以简单地谷歌它，参考值得信赖的新闻网站，并事实检查他们是否有相同或类似的故事。 ? 尽管这一步让人感觉像是常识，但它实际上是确保一条新闻真实性的最有效方法之一。...RoBERTa是Facebook人工智能研究开发的一个大型语言模型，是对Google的BERT的改进。这就是为什么这两个框架有很大的相似之处。...此外，当模型必须在真实生成的新闻和神经假新闻之间进行分类时（如我们之前看到的案例研究4），由于两者的特征空间非常接近，因此模型无法检测。...尽管由麻省理工学院的同一个研究小组（Schuster等人）分析FEVER时，他们发现FEVER数据集存在某些偏差，使得神经网络更容易通过文本中的模式来检测假文本。

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    Swift 中的幻象类型

    定义良好，但仍然含糊不清 举个例子，假设我们正在开发一个文本编辑器，虽然它最初只支持纯文本文件——随着时间的推移，我们还增加了对编辑HTML文档的支持，以及PDF预览。...），但试图以这种方式打开一个PDF，很可能会导致呈现出完全无法理解的东西，我们的文本编辑功能将无法工作，我们的应用程序甚至可能最终崩溃。...因此，尽管我们的 "Document "模型乍一看可能非常优雅和完善，但事实证明，它并不完全是手头情况的正确解决方案。 看起来我们需要一个协议!...: Date var author: Author } 上述方法的好处是，它使我们既能实现可以对任何Document进行操作的通用功能，又能实现只接受某种具体类型的特定API： // 这个函数可以保存任何文件...API传递正确格式的文件，这是一个很大的进步。

    2.1K30

    Swift 中的 Phantom（幻象）类型

    定义良好，但仍然含糊不清 举个例子，假设我们正在开发一个文本编辑器，虽然它最初只支持纯文本文件——随着时间的推移，我们还增加了对编辑HTML文档的支持，以及PDF预览。...），但试图以这种方式打开一个PDF，很可能会导致呈现出完全无法理解的东西，我们的文本编辑功能将无法工作，我们的应用程序甚至可能最终崩溃。...因此，尽管我们的 "Document "模型乍一看可能非常优雅和完善，但事实证明，它并不完全是手头情况的正确解决方案。 看起来我们需要一个协议!...: Date var author: Author } 上述方法的好处是，它使我们既能实现可以对任何Document进行操作的通用功能，又能实现只接受某种具体类型的特定API： // 这个函数可以保存任何文件...API传递正确格式的文件，这是一个很大的进步。

    1.2K20

    pdfGPT——通过AI与上传的PDF文件进行聊天

    这时候看过笔者推文的同学就会问，这个项目和Quivr有什么区别呢？实际上，这个项目比Quivr要早，只是Quivr适配了更多的数据类型，比如文本、图片、代码片段，应有尽有。...问题描述 : 1.当你向Open AI传递大量文本时，它会受到4K令牌限制。它不能将整个pdf文件作为输入2.Open AI有时会变得过于健谈，并返回与你的查询无直接关系的无关应答。...2.在另一个终端上运行python app.py进行本地gradio游乐场。3.在你的浏览器上打开http://localhost:7860并与应用程序进行交互。...如果你已经在本地下载了它，将API文件中第68行的代码： self.use = hub.load('https://tfhub.dev/google/universal-sentence-encoder...> B[URL] A -- 手动上传文件 --> C[解析PDF] B --> D[解析PDF] -- 预处理 --> E[动态文本块] C -- 预处理 --> E[动态文本块与引文历史] E --

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    【论文解读】LLaVA 多模态大模型，微软首创用GPT-4生成多模态指令数据集进行指令微调

    答案通常需要遵循严密逻辑的逐步推理过程。 （4）总共收集了158K个独特的语言-图像指令跟随样本，包括分别在对话中的58K、详细描述中的23K和复杂推理中的77k。...阶段2：端到端微调 我们只保持视觉编码器权重冻结，并继续更新LLaVA中投影层(projection layer)和LLM的预训练权重； 1.6 实验 1.6.1 多模态聊天机器人 尽管LLaVA仅使用了一个较小的多模态指令跟踪数据集...（约80K个独特的图像）进行训练，但它在这两个示例上(请看本文后续的截图)展示了与多模态GPT-4非常相似的推理结果。...需要注意的是，尽管这两张图片对于LLaVA来说都是领域外的，但LLaVA仍然能够理解场景并遵循问题指令进行响应。...我们推测这是因为CLIP的最后一层特征可能更关注全局图像属性，而其前一层可能更关注有助于理解特定图像细节的局部属性。

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