Machine Learning Mastery 机器学习算法教程 机器学习算法之旅 利用隔离森林和核密度估计的异常检测 机器学习中的装袋和随机森林集成算法 从零开始实现机器学习算法的好处 更好的朴素贝叶斯：从朴素贝叶斯算法中收益最大的 12 个技巧 机器学习的提升和 AdaBoost 选择机器学习算法：Microsoft Azure 的经验教训 机器学习的分类和回归树 什么是机器学习中的混淆矩阵 如何使用 Python 从零开始创建算法测试工具 通过创建机器学习算法的目标列表来获得控制权 机器学习中算法
在scf的使用过程中，我们收到了不少关于如何部署pytorch到scf，为啥numpy版本不对等等问题，这里让我们来一步一步训练模型并将模型部署到scf函数。我们将使用scf提供的CustomRuntime的能力自定义我们的python版本并通过cos打包上传比较大的依赖层。首先让我们来编译以来的python
【磐创AI导读】：本系列文章为大家总结了24个热门的python库，查看上篇。想要获取更多的机器学习、深度学习资源，欢迎大家点击上方蓝字关注我们的公众号：磐创AI。一文总结数据科学家常用的Python库（上）
最近我在阅读一本专门讲述 Python 语言特性的书（本文部分内容来自 Fluent Python 这本书），书中提到了数据模型这个词，数据模型是不是我们经常说的数据类型？其实不是，数据模型是对 Python 框架的描述，他规范了自身构建模块的接口，这些接口我们可以理解为是 Python 中的特殊方法，例如 __iter__、__len__、__del__ 等。这些模块包括但不限于序列、迭代器、函数、类和上下文管理器。假如我们在讨论，拥有哪些方法和属性的对象可以称为序列，实际上我们就是在讨论序列的数据模型。
最近梳理了下历史文章，精选了一些文章，分为机器学习，深度学习，人工智能等几大板块，文章已开通【快捷转载】，欢迎阅读及转载。
我们已经到达了本文最受期待的部分 - 构建模型！这就是我们大多数人首先进入数据科学领域的原因，不是吗？
Mojo 是基于 Python 而生的编程语言，它结合了 Python 的简易性和 C 语言的强大性能，能够实现硬件的丰富功能，如多核、向量单元和加速器单元。Mojo 能对大量低级 AI 硬件进行编程，并且轻松扩展模型，为开发者提供卓越的性能体验。
作者：小傅哥 博客：https://bugstack.cn ❝沉淀、分享、成长，让自己和他人都能有所收获！😜❞ 一、技术调研，很激动 二、风浪越大，鱼越贵 三、环境配置，搞起来 1. Python 环境 2. pip 指令安装 3. Tensorflow 四、跑个模型，验证下 ---- 最近 ChatGPT 很火，火到了各行各业。记得去年更多的还是码农最新体验后拿它搜代码，现在各行各业都进来体验，问它咋理财、怎么写报告和给小孩起名。😂 也因此让小傅哥在头条的一篇关于 ChatGPT 的文章都有了26
线性回归是一种统计学中的预测分析，该方法用于建立两种或两种以上变量间的关系模型。线性回归使用最佳的拟合直线（也称为回归线）在独立（输入）变量和因变量（输出）之间建立一种直观的关系。简单线性回归是输入变量和输出变量之间的线性关系，而多元线性回归是多个输入变量和输出变量之间的线性关系。
随着CV算法在业务场景中使用越来越多，给我们带来了新的挑战，需要提升Python推理服务的性能以降低生产环境成本。为此我们深入去研究Python GPU推理服务的工作原理，推理模型优化的方法。最终通过两项关键的技术: 1.Python的GPU与CPU进程分离，2.使用TensorRT对模型进行加速，使得线上大部分模型服务QPS提升5-10倍左右，大量节约了线上GPU推理服务的成本。
spaCy是Python和Cython中的高级自然语言处理库，它建立在最新的研究基础之上，从一开始就设计用于实际产品。spaCy带有预先训练的统计模型和单词向量，目前支持20多种语言的标记。它具有世界上速度最快的句法分析器，用于标签的卷积神经网络模型，解析和命名实体识别以及与深度学习整合。它是在MIT许可下发布的商业开源软件。 spaCy项目由@honnibal和@ines维护，虽然无法通过电子邮件提供个人支持。但开源者相信，如果公开分享，会让帮助更有价值，可以让更多人从中受益。（Github官方地址：
> 本文作者来自MLSQL社区 & Kyligence 机器学习平台工程师 Andie Huang
序言： 作为年后的首篇实操干货文章，番茄风控一如既往向业内小伙伴输出相关的干货文章。有实操能落地，有数据可撸码，继续将会是番茄风控提供给各位小伙伴的业内标配内容。
近期，Hugging Face 低调开源了一个重磅 ML 框架：Candle。Candle 一改机器学习惯用 Python 的做法，而是 Rust 编写，重点关注性能（包括 GPU 支持）和易用性。
经常在网上查询文档资料的朋友一定有过这样的经历：好不容易找到了需要的内容，可是别说下载了，连复制一句话都不给复制的。尤其是 PDF 文档和图片类资料，就算我们充值下载到本地，很多也无法复制文本，只能手动敲出来。
欢迎来到Core ML教程系列的第二部分。在本教程中，将学习如何设置Python虚拟环境，获取不在Core ML格式裡的数据模型，并将该模型转换为Core ML格式，最后将其集成到应用程式中。强烈建议
这篇文章事实上整合了之前文章的相关介绍，同时添加一些其他的Python中文分词相关资源，甚至非Python的中文分词工具，仅供参考。
DeepPavlov 是一个基于 TensorFlow、Keras 和 PyTorch 构建的开源对话式 AI 库。
在公司内部，我负责帮助研究院的小伙伴搭建机器学习web服务，研究院的小伙伴提供一个机器学习本地接口，我负责提供一个对外服务的HTTP接口。
https://docs.djangoproject.com/zh-hans/2.2/intro/tutorial02/
\python\python371\python.exe manage.py makemigrations
本项目是基于PaddleDetection实现的PP-YOLOE，PP-YOLOE是单阶段Anchor-free模型，其精度(COCO数据集mAP)和推理速度均优于YOLOv5模型，PP-YOLOE在COCO test-dev2017数据集上精度达到49.0%，在单卡V100上FP32推理速度为123.4FPS, V100上开启TensorRT下FP16推理速度为208.3FPS。其中还包含了X/L/M/S四种模型类型，适合部署在多种多样的硬件上，在手机上部署，推理速度也是极快的。
在ORM框架中，所有模型相关的操作，比如添加/删除等。其实都是映射到数据库中一条数据的操作。因此模型操作也就是数据库表中数据的操作。
在机器学习服务器中，Web 服务是在操作化计算节点上执行的 R 或 Python 代码。
只用了不到4小时。 AlphaZero在去年底通过自我对弈，就完爆上一代围棋冠军程序AlphaGo，且没有采用任何的人类经验作训练数据（至少DeepMind坚持这么认为，嗯）。 昨天，GitHub有位大神@Zeta36用Keras造出来了国际象棋版本的AlphaZero，具体操作指南如下。 项目介绍 该项目用到的资源主要有： 去年10月19号DeepMind发表的论文《不靠人类经验知识，也能学会围棋游戏》 基于DeepMind的想法，GitHub用户@mokemokechicken所做的Reversi开发，
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！
基于其特性带来的种种优势，Python在近年来的各大编程语言排行榜上也是“一路飚红”，并成为越来越多开发者计划学习的编程语言。如今，大家最迫切关心的是，该如何利用Python构建相应的技术体系以匹配到自己的实际业务中去？
矿山电子封条通过python+yolov8网络模型智能视频识别等技术，矿山电子封条yolov8网络模型智能分析异常情况。YOLOv8 主要参考了最近提出的诸如 YOLOX、YOLOv6、YOLOv7 和 PPYOLOE 等算法的相关设计，本身的创新点不多，偏向工程实践，主推的还是 ultralytics 这个框架本身。按照模型结构设计、Loss 计算、训练数据增强、训练策略和模型推理过程共 5 个部分详细介绍 YOLOv8 目标检测的各种改进，实例分割部分暂时不进行描述。
时间序列数据，即以时间点（年月日时）为轴的序列型数据。时间序列预测具有广泛的应用场景，包括销量、股市指数、房价走势等等。本文介绍几种常见预测模型在Power BI（以下简称PBI）中的实现。
自大语言模型 (LLM) 成为热点话题以来，涌现了一大批中文大语言模型并在优化平台中得到了积极部署。ChatGLM 正是广受好评的主流中文大语言模型之一。
我们经常会看到后缀名为.pt, .pth, .pkl的pytorch模型文件，这几种模型文件在格式上有什么区别吗？
继续中文分词在线PK之旅，上文《五款中文分词工具在线PK: Jieba, SnowNLP, PkuSeg, THULAC, HanLP》我们选择了5个中文分词开源工具，这次再追加3个，分别是FoolNLTK、哈工大LTP(pyltp, ltp的python封装）、斯坦福大学的CoreNLP（stanfordcorenlp is a Python wrapper for Stanford CoreNLP），现在可以在AINLP公众号测试一下：中文分词 我爱自然语言处理
来源：专知本文为书籍介绍，建议阅读5分钟学习本书后，您将准备好使用Python生态系统中的工具构建准确和有洞察力的预测模型。 从数据中的基于时间的模式构建预测模型。掌握统计模型，包括时间序列预测的新的深度学习方法。Python中的时间序列预测将教你从基于时间的数据构建强大的预测模型。你创建的每个模型都是相关的，有用的，并且很容易用Python实现。您将探索有趣的真实世界数据集，如谷歌的每日股票价格和美国的经济数据，快速从基础发展到使用深度学习工具(如TensorFlow)开发大规模模型。Python中的时
OpenVINO是英特尔基于自身现有的硬件平台开发的一种工具套件，主要用于快速开发高性能计算机视觉及深度学习视觉的应用程序和解决方案，从而实现人类视觉模拟、自动语音识别、自然语言处理和推荐系统任务。该工具套件基于最新一代的人工神经网络，包括卷积神经网络、递归网络和基于注意力的网络，可扩展跨英特尔硬件的计算机视觉和非视觉工作负载，从而最大限度地提高性能。基于OpenVINO，可提升应用程序在CPU计算设备上的推理速度。
DeepPavlov 是一个开源的会话 AI 库，建立在 TensorFlow 和 Keras 之上，用于以下设计： NLP和对话系统研究； 实施和评估复杂的会话系统。 该库旨在为研究人员提供： 一个用于测试和评估对话模型的框架，并方便他们分享这些模型； 一组预定义的 NLP 模型/对话系统组件和 pipeline； 对话模型的基准环境和系统化的相关数据集访问。 为 AI 应用的开发者提供： 构建会话软件的框架； 应用程序与相邻基础设施集成的工具。 安装 用 Python 3.6 创建一个虚拟环境： v
深度学习模型的成功不仅仅依赖于训练效果，更重要的是将模型部署到生产环境，使其能够实际应用并为用户提供服务。本文将详细介绍如何使用Python实现深度学习模型的部署与生产环境应用，包括基本概念、常用工具、代码实现和示例应用。
事情是这样的。摩根大通位于伦敦的首席投资办公室（Chief Investment Office）曾指派量化专家为其合成信贷组合构建一个新的在险价值模型。这种模型常用于市场风险测量和管理。2012年1月，这个新模型被摩根大通正式采用。
之前经常有童鞋在后台/群里问量化如何入门这个问题，这种问题一般都是没有人回答的，因为这是一个到处都可以找得到答案的问题，所以也推荐大家
非煤电子封条系统算法模型通过yolov7+python网络模型技术，非煤电子封条系统算法模型利用智能化AI视频分析，实时监测分析矿井出入井人员人数变化、非煤及煤矿生产作业状态等情况，自动生成、推送报警信息，提示相关人员采取应急措施。本算法模型之所以选用python语音主要是因为Python是一种由Guido van Rossum开发的通用编程语言，它很快就变得非常流行，主要是因为它的简单性和代码可读性。它使程序员能够用更少的代码行表达思想，而不会降低可读性。
下面来介绍一下基于Python的数据分析，主要介绍数据分析的概念、数据分析流程、Python优势、常用模块的用途以及使用 Python进行数据分析的学习方法及步骤；
好在AI技术的不断成熟，想要构筑一个城市的功能分类模型已非天方夜谭。尤其是飞桨开源深度学习平台的逐步成长，也让开发者有了更多的选择。针对上述问题，2019年9月至12月，飞桨举办了首期基线挑战赛，参赛选手使用飞桨构建一个城市区域功能分类模型：对给定的地理区域，输入该区域的遥感影像和用户到访数据，最终预测10万个测试集样本的区域功能类别。
逻辑回归是一种用于解决分类问题的统计学方法，尤其适用于二分类问题。在本文中，我们将使用Python来实现一个基本的逻辑回归模型，并介绍其原理和实现过程。
Python正在蓬勃发展，它的Github页面也是如此。今年对于Python来说是非常好的一年，我们看到了一些非常强大的Python开源项目。今天，我们列出了一些顶尖的python开源项目;试着至少为其中之一做些贡献，这将有助于提高您的Python技能。下面是30个Python开源项目的细节，让我们开始吧
导读：C++、Java大神Bruce Eckel前些天在中国之行中，毫不掩饰对Python的偏爱：“坦白来讲，我最喜欢的语言是Python。每当我有问题需要被解决的时候我发现Python是最快可以给我结果的一个语言，所以我很喜欢，很享受Python。”
线性回归是一种简单而强大的统计学方法，用于预测一个因变量与一个或多个自变量之间的关系。在本文中，我们将使用Python来实现一个基本的线性回归模型，并介绍其原理和实现过程。加粗样式
ChatGPT4是目前最先进的基于Transformer的语言模型之一，其在自然语言处理任务中表现良好。但是，由于如此之高的复杂性和大量的参数，ChatGPT4对于一些具体应用场景的优化可能达不到我们的预期。因此，微调（Fine-tune）是一种常用的技术，可以根据特定任务使用实际数据集进一步优化模型。
1. 我认为 R，Python 和 Julia 是机器学习和数据科学中三个最重要的语言。任何人如果想在这个领域有所发展，长远来说这三种语言都需要掌握。 2. 我自己学习数据科学的主要语言当然是 Python，不光是因为用 Python 的人多，也因为我自己比较熟悉这种语言。早在2001年的时候，我就在一家小书店里买到了一本叫做 Learning Python 的书，当时应该是第二版，讲的还是 1.x 的 Python。从那时候起，我断断续续对语言本身下过一些功夫，也在好几件事情里用了 Python，现在回
CPython 是 Python 编程语言的官方和最广泛使用的实现。它是用 C 语言编写的，因此得名 “CPython”。作为 Python 生态系统的核心，了解 CPython 的工作原理、主要特性、优势以及对 Python 开发者是至关重要的。下面我将详细介绍这些方面。
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