Dive-Into-Deep-Learning-PyTorch-PDF这个项目对中文版《动手学深度学习》中的代码进行整理,并参考一些优秀的GitHub项目给出基于PyTorch的实现方法。为了方便阅读,本项目给出全书PyTorch版的PDF版本。欢迎大家Download,Star,Fork。除了原书内容外,我还为每一章增加了本章附录,用于对该章节中用到的函数以及数学计算加以详细说明,除此之外还增加了语义分割网络(U-Net)的实现,是目前全网最完整的版本。
接下来的这部分内容将重点介绍通过为GPT定义自定义动作来创建一个待办事项列表GPT。
代码解释器允许助手在受限执行环境中编写和运行 Python 代码。该工具可以处理具有不同数据和格式的文件,并生成带有数据和图形图像的文件。代码解释器允许您的助手迭代运行代码,以解决具有挑战性的代码和数学问题。当您的助手编写的代码无法运行时,它可以通过尝试运行不同的代码来迭代此代码,直到代码执行成功为止。
各样的编程语言不断崛起,但唯有Java是牢牢占据着老大的位置,目前几乎90%以上的大中型互联网应用系统在服务器端开发首选Java。因此,也是吸引了不少年轻人投入到Java的学习之中。
在之前,我写过一篇《如何入门Java的文章》,无论是看公众号还是各大的博客的同学大多数都是比较认可我所讲的路线的。
扩增子测序在临床基因检测中有广泛应用,合理的 Panel 设计非常重要,而 Panel 设计最终要落地,精心设计引物就是重中之重了。
在这里我会从 Web 前端零基础开始,一步步学习 Web 相关的知识点,期间也会分享一些好玩的项目。现在就让我们一起进入 Web 前端学习的冒险之旅吧!
文件搜索通过从其模型外部获取的知识增强了助手的功能,例如专有产品信息或用户提供的文档。OpenAI 自动解析和分块您的文档,创建并存储嵌入,并使用向量和关键字搜索来检索相关内容,以回答用户的查询。
成为架构师是程序员进阶不可或缺的一条路径,尤其在当今愈加智能化的社会,对每位程序员的架构能力都提出了新的要求。书中自有颜如玉书中自有黄金屋,只有不断学习,才能摆脱35年龄下岗的梗!
通过简单的代码我们就可以达到下面的效果,成功的将拍摄的签名转化为电子版本的手写签名。
程序媛借助CatGPT(ChatGPT更佳),基本上可以秒杀不用此类工具的程序猿(男)!!!
考虑在您公开的API端点上实施速率限制。ChatGPT将尊重429响应代码,并在一段时间内收到一定数量的429或500后,动态地减少向您的动作发送请求。
我现在已经在 OpenAI 工作了将近一年。在这段时间里,我训练了很多生成模型。比起任何人都有权利训练的要多。当我花费这些时间观察调整各种模型配置和超参数的效果时,有一件事让我印象深刻,那就是所有训练运行之间的相似之处。
雅各布是OpenAI的首席科学家,自2017年以来,他一直领导着变革性的研究项目。他此前担任研究总监,主导了GPT-4和OpenAI Five的开发,以及大规模强化学习和深度学习优化的基础研究。他在重新聚焦公司愿景朝向扩展深度学习系统方面发挥了关键作用。雅各布拥有卡内基梅隆大学的理论计算机科学博士学位。
【GiantPandaCV导语】这篇文章主要是讲解了如何给Jetson Nano装机,以及在Jetson Nano上如何配置TVM并将MxNet的ResNet18跑起来获取分类结果,最后我们还体验了一下使用AutoTVM来提升ResNet50在Jetson Nano上的推理效率,AutoTune了一个Task(一共需要AutoTune 20个Task)之后可以将ResNet50的推理速度做到150ms跑完一张图片(224x224x3),从上面的BenchMark可以看到TensorRT在FP32的时候大概能做到50-60ms推理一张图片(224x224x3)。本文所有实验代码均可以在这里找到:https://github.com/BBuf/tvm_learn/blob/main/relay ,如果你对学习TVM感兴趣可以考虑点个star。
转载于 拼客学院陈鑫杰 拼客院长陈鑫杰 (若有侵权,请联系邮件751493745@qq.com,我会及时删除)
动作提供了不同的身份验证模式,以适应各种用例。要为您的动作指定身份验证模式,请使用GPT编辑器并选择“None”、“API密钥”或“OAuth”。
我们宣布了一系列新功能和改进的助手API,并将我们的Beta版移至一个新的API版本,OpenAI-Beta: assistants=v2。以下是新功能:
这周身体有点抱恙,扛过炎热的7月,没想到在8月之初,竟然华丽丽的中暑,哈哈。好在还没想过放弃打卡,等哪天想放弃了,估计还有点舍不得。
我们提供了一个TypeScript / JavaScript库,支持Node.js和其他各种运行时。通过运行以下命令来安装:
GPT提供了深度定制ChatGPT以满足特定用例的能力,以及自定义功能。你可以创建一个GPT,它:
编译 | 婉清 编辑 | 姗姗 出品 | 人工智能头条 (公众号ID:AI_Thinker) 【导读】制造真正的自动驾驶汽车(即能够在任何要求的环境中安全驾驶)的关键是更加重视关于其软件的自学能力。换句话说,自动驾驶汽车首先是人工智能问题,需要一个非常具体的机器学习开发技能。而强化学习是机器学习的一个重要分支,是多学科多领域交叉的一个产物,它的本质是解决决策(decision making)问题,即自动进行决策,并且可以做连续决策。今天人工智能头条给大家介绍强化学习在自动驾驶的一个应用案例,无需 3D 地图
学过或正在学习MXNet框架的同学,一定很熟悉《动手学深度学习》这个课程。该课程算是第一个最硬国语版讲解深度学习的课程(从理论到实战)。Amusi记得该课程首次推出是2017年9月,紧跟着吴恩达大佬的《DeepLearning.ai》课程发布。
新手小白如何学好Python?有哪些参考方法吗?这是一个老生常谈的话题了。今天为大家带来两位前辈的分享,他们给出了非常实用的方法和思路,希望对你有所帮助。 1、多练,两个字:多练 如果真的要说方法可以
random.choice() 是从序列中获取一个随机元素,这个序列可以是字符串,元组,列表等
这份指南是为了那些对机器学习感兴趣,但不知如何开始的朋友们准备的。我想大多厌倦在网上搜索大量资料的人都会有挫败感,也放弃了有人能指引他们如何入门的希望。
适度端点是一个工具,你可以用它来检查文本是否具有潜在的有害性。开发者可以使用它来识别可能有害的内容,并采取行动,比如将其过滤掉。
👆点击“博文视点Broadview”,获取更多书讯 你要的职场“摸鱼”神器来了! 《Python自动化办公:3分钟完成一天工作》 01 这是什么来头的摸鱼神器 这不是一本让你学编程的技术书, 而是一本介绍如何通过简单程序让你摆脱重复办公琐事的保姆级教程。 为什么用Python,而不是其他编程语言? 这是因为 现代职场人士绕不过三件套:PPT、Word和Excel。每天你都要做大量重复性工作,比如,合并10个Excel表格里的数据、生产模板化PPT、检查Word文件里每行格式是否正确……是不是总是感
OpenAI 的 Moderation API 是免费使用的,可以帮助减少您完成中不安全内容的频率。或者,您可能希望开发自己的内容过滤系统,以适应您的使用情况。
今天来介绍一个在CPU上可以实时运行的人脸检测器FaceBoxes,FaceBoxes仍然是以SSD为基础进行了改进,在速度和精度上都取得了较好的Trade-Off,所以就一起来看看这篇论文吧。
上个星期我做了一些实验,用了在 CIFAR10 数据集上训练的 VGG16。我需要从零开始训练模型,所以没有使用在 ImageNet 上预训练的版本。
做生物信息的小伙伴对Linux操作系统应该并不陌生,因为它具有优秀的底层架构和卓越的计算性能。很多耳熟能详的测序数据分析软件,都只有Linux版本,像bwa,samtools, bedtools等等。
之前的文章中介绍了Python中的字符串的操作,接下来了解Python中的另一个数据类型:元组(tuple)
构建个人浏览器代理,记住用户偏好并自动执行网页任务。它集成了Mem0进行内存管理和MultiOn执行浏览器操作,从而实现个性化和高效的网页互动。
许多组织依赖第三方软件存储重要数据。例如,Salesforce用于客户数据,Zendesk用于支持数据,Confluence用于内部流程数据,Google Drive用于业务文档。这些提供商通常提供REST API,使外部系统能够搜索和检索信息。
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最近发生了一些不愉快的事,其中缘由就不多说了,小编以后在这个公众号继续给大家更新,在过去的一年里感谢大家的一路支持,当然最感动的是能留下来的小伙伴,是你们在我最困难的时候伸出援手和关心。小编会一如既往
前同事王霄出书了,《从零开始Linux运维实践》,让他给我寄了一本。 看完书,我说,你这个书不“高大上”呀,讲Linux,讲命令工具集,讲vim,讲shell编程,讲awk实践... 想大卖,不得整点高科技新名词吗? 王霄说,高科技新名词咱也懂的不多,吓唬不住别人,反而把自己整得心慌,不如整点实在的,让爱学习的技术人有几点收获也行... 以下是我从王霄身上学到的6点实践(听王霄说,他也是和Google学的),这,也是他新书的风格。 画外音:新书上架,文末打折,欢迎捧场。 如何能让自己的shell显得不那么业
predict.py 定义了输入(name: str, scale: float),输出(str),推理过程
助手 API 允许你在自己的应用程序中构建 AI 助手。助手具有指令,并可以利用模型、工具和文件来响应用户的查询。目前,助手 API 支持三种类型的工具:代码解释器、文件搜索和函数调用。
经常有读者问小编可否推荐一些 Linux 入门书籍,正好最近在知乎也看到类似的问题,如几个零碎的命令难以在 Linux 环境中存活,所以如果要真正形成自己的知识体系,还是要靠阅读专业书籍来积累。
Aider 是一个让你在终端里与AI搭档编程的工具。想象一下,你和一个超级智能的编程小伙伴在一起,Aider 让大型语言模型(LLMs)成为你的编程搭档,帮助你编辑本地 git 仓库中的代码。无论是从零开始的全新项目,还是现有的git仓库,Aider都能驾驭。最棒的是,它与 GPT-4o 和 Claude 3 Opus 配合简直天作之合,但几乎任何大型语言模型都能和它搭配使用。
我们推出了 Veo,我们最强大的高清晰度视频生成模型,以及 Imagen 3,我们质量最高的文本生成图像模型。我们还分享了一些使用我们的 Music AI Sandbox 创作的新演示录音。
但是有一种情况是递归时不断调用自身,达到不了最简单的情况(例如俄罗斯套娃一层层打开到最内层的),所以一直找不到递归的出口。
如果你能从零开始把一个项目搭建起来,运行在服务器上,就可以出去找工作了。接下来不断的面试中,通过面试找到自身的不足,接下来不断的学习和提高。
其实python非常适合初学者入门。相比较其他不少主流编程语言,有更好的可读性,因此上手相对容易。自带的各种模块加上丰富的第三方模块,免去了很多“重复造轮子”的工作,可以更快地写出东西。 配置开发环境也不是很复杂,mac和linux都内置了python。另外据我所知,不少学校也开始使用python来教授程序设计课程(比如本人的母校)。 我就是完全通过网上资源自学python的。 由于篇幅有限,今天分享之前先说下这个,,如果大家喜欢的话我会再更新,专注学习Python技术的小伙伴可以进群(五八八零九零九四
1. 软件安装 整个过程基本是从零开始,也就是说服务器没有安装任何所需软件。因为我平时会用到Python,所以第一步安装的是Anaconda,版本是Anaconda3-4.4.0-Linux-x86_64.sh. Ananconda是一个用于科学计算的Python发行版,能够方便解决多版本Python并存(后面会看到)、切换以及各种第三方包安装问题(最大的好处)。 Anaconda和整个ChIP-seq分析没关系,提到它是因为安装Anaconda后可以用BIOCONDA,能够方便安装管理生物信息软件,无需自
过去几十年来,拥有自我意识的机器人一直是科幻小说最喜欢的题材之一,现在,这个过去只存在与科幻小说中的事物离我们越来越近了。
点击左下角 设置 按钮,做一些配置,填上这几项(model name, url, api key),点保存。
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