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原创 关于 AI 应用的新想法(不断更新)
很多导师的问题就是,他们只是说理,但人类记住道理是通过故事的,除了少数编导转型过来的导师之外,其他人讲故事的能力太差了。第二个想到的就是源码解析。可以封装成库,但更好的是封装成一个应用,结合基本面和技术指标,像监控容器那样更好的监控企业健康状态。对于基本面指标(也就是不从OHLC计算的指标),有了 GPT 的加持,便可以从财报里面获取。写作提示词参考需要扩充,找一本写作大词典的PDF,对于每种修辞手法,让GPT尝试给出示例。可以尝试总结一些社科专业的知识图谱,把文字变成结构化图表,辅助学习和记忆。
2024-03-08 17:37:36 485
原创 ChatGPT 写作提示词参考 v1.0
假设你是一个职场博客作家,请参照注意事项,将给定文章总结成一段话。## 注意事项- 段落应在100~200字之间- 回答应当仅仅包含段落,不要输出任何其它东西## 文章在当今社会,越来越多的人选择通过做副业来增加收入。然而,随之而来的风险也是存在的,有些人可能会利用他人的贪念来进行诈骗。那么,如何避免在做副业的过程中被骗呢?首先,要保持警惕。在选择副业项目时,一定要擦亮双眼,不要被一些过于美好的承诺所蒙蔽。如果对方声称能够在短时间内让你赚取大量的钱,那可能是一个陷阱。
2024-02-25 00:24:10 529 1
原创 一些用 GPT 翻译的计算机科学/人工智能 PDF 讲义
3D成像.pdf3D成像.pdf3D成像技术.pdf3D成像技术.pdf3D点云分析.pdf3D点云分析.pdfAAAI 2019 笔记.pdfAAAI 2019 笔记.pdfCMU 10.708 概率图模型讲义.pdfCMU 10.708 概率图模型讲义.pdfCMU 15-312 编程语言基础讲义.pdfCMU 15-312 编程语言基础讲义.pdfCMU 15-411 编译器设计讲义.pdfCMU 15-411 编译器设计讲义.pdfCMU 15-819 同伦类型论讲义.
2024-02-20 22:59:55 1260
原创 湾区日报 2023 翻译完成
Signal >> 博客 >> 隐私无价,但 Signal 很昂贵中国如何成为世界的购物车 - Rest of World她在纽约的一家酒店里住了 40 多年。但她的生活是个谜:NPR请不要询问一个开源项目是否已经死亡 | Max Woolf 的博客人工智能将彻底改变您使用计算机的方式| 比尔·盖茨你模糊的要求浪费了他们的时间 | 保持 SaaSy不要按照其他人的方式构建 AI 产品开源并不是因为更便宜而获胜 · getlago/lago Wiki · GitHub
2024-02-19 20:51:49 391
原创 Huggingface 文档翻译完毕
Accelerate 0.27 中文文档音频课程文档AutoTrain 中文文档AWS 中文文档竞赛中文文档Diffusers 0.26 中文文档深度强化学习课程文档数据集服务器中文文档Datasets 2.17 中文文档 Evaluate 0.4 中文文档Huggingface.js 中文文档Hub 中文文档Hub 客户端库 JS 0.20 中文文档推理 API 中文文档推理端点中文文档NLP 课程文档Optimum 中文文档PEFT 0.8 中文文档Safete
2024-02-16 22:38:08 482
原创 ChatGPT 商业金矿(下)
ChatGPT 的能力将使您能够提供多样化的服务,使您脱颖而出,确保您的客户获得高质量、引人入胜的在线课程,帮助他们分享知识,触达更广泛的受众,并在不断增长的电子学习市场中创造收入。ChatGPT 的能力将使您能够提供多样化的服务,使您脱颖而出,确保您的客户获得高质量、引人入胜的故事,有效传达其品牌价值,唤起情感反应,并与目标受众建立持久联系。ChatGPT 的能力将使您能够提供多样化的服务,使您脱颖而出,确保您的客户获得高质量、有效的 SEO 策略,帮助他们改善在线存在、吸引有机流量,并实现业务目标。
2024-03-28 16:59:00 208
原创 ChatGPT 商业金矿(上)
内容策展是一个需要持续关注和完善的持续过程。ChatGPT 的能力将使您能够提供多样化的服务,使您脱颖而出,确保您的客户收到高质量、引人入胜的电子邮件通讯,帮助他们与订阅者保持良好关系,促进互动,并实现他们的营销目标。ChatGPT 的能力将使您能够提供多样化的服务,使您脱颖而出,确保您的客户获得符合他们出版目标的高质量、专业撰写的内容,同时保持其隐私和保密性。ChatGPT 的能力将使您能够提供多样化的服务,使您脱颖而出,确保您的客户获得高质量、引人入胜的播客剧本,吸引他们的听众并让他们回头再来。
2024-03-28 16:56:58 129
原创 龙哥风向标20240326 GPT拆解
盈利点:利用小红书上卖儿童玩具的低粉爆款——人体器官模型的商机,可以通过寓教于乐的方式吸引用户,利用视频制作简单的特点进行推广,通过阿里巴巴进货获取利润,并且可以复制这个成功模式。盈利点:利用24小时智慧药房的商机,可以提供方便快捷、价格便宜的药品购买服务,同时结合线上商城和医师问诊功能,为用户提供更全面的健康服务,从而盈利。
2024-03-26 19:09:44 622
原创 JavaScript 权威指南第七版(GPT 重译)(七)
尽管 JavaScript 是为在 Web 浏览器中运行而创建的,但 Node 已经将 JavaScript 变成了一种通用编程语言。它特别受欢迎用于实现 Web 服务器,但它与操作系统的深层绑定意味着它也是 shell 脚本的一个很好的替代品。这一长章节涵盖的最重要主题包括:Node 的默认异步 API 和其单线程、回调和基于事件的并发风格。Node 的基本数据类型、缓冲区和流。Node 的“fs”和“path”模块用于处理文件系统。
2024-03-22 12:10:23 1356
原创 JavaScript 权威指南第七版(GPT 重译)(六)
第十五章:JavaScript 在 Web 浏览器中JavaScript 语言是在 1994 年创建的,旨在使 Web 浏览器显示的文档具有动态行为。自那时以来,该语言已经发生了显著的演变,与此同时,Web 平台的范围和功能也迅速增长。今天,JavaScript 程序员可以将 Web 视为一个功能齐全的应用程序开发平台。Web 浏览器专门用于显示格式化文本和图像,但是,像本机操作系统一样,浏览器还提供其他服务,包括图形、视频、音频、网络、存储和线程。JavaScript 是一种使 Web 应用程序能够使用
2024-03-22 12:04:30 1142
原创 JavaScript 权威指南第七版(GPT 重译)(五)
第十二章:迭代器和生成器可迭代对象及其相关的迭代器是 ES6 的一个特性,在本书中我们已经多次见到。数组(包括 TypedArrays)、字符串以及 Set 和 Map 对象都是可迭代的。这意味着这些数据结构的内容可以被迭代——使用for/of循环遍历,就像我们在§5.4.4 中看到的那样:let sum = 0;for(let i of [1,2,3]) { // Loop once for each of these values sum += i;}sum // => 6
2024-03-22 12:02:42 1156
原创 JavaScript 权威指南第七版(GPT 重译)(四)
第九章:类JavaScript 对象在第六章中有所涉及。该章将每个对象视为一组独特的属性,与其他对象不同。然而,通常有必要定义一种共享某些属性的对象类。类的成员或实例具有自己的属性来保存或定义它们的状态,但它们还具有定义其行为的方法。这些方法由类定义,并由所有实例共享。例如,想象一个名为 Complex 的类,表示并对复数执行算术运算。Complex 实例将具有保存复数的实部和虚部(状态)的属性。Complex 类将定义执行这些数字的加法和乘法(行为)的方法。在 JavaScript 中,类使用基于原型
2024-03-22 11:59:55 1213
原创 JavaScript 权威指南第七版(GPT 重译)(三)
第六章:对象对象是 JavaScript 中最基本的数据类型,您在本章之前的章节中已经多次看到它们。因为对象对于 JavaScript 语言非常重要,所以您需要详细了解它们的工作原理,而本章提供了这些细节。它从对象的正式概述开始,然后深入到关于创建对象和查询、设置、删除、测试和枚举对象属性的实用部分。这些以属性为重点的部分之后是关于如何扩展、序列化和定义对象重要方法的部分。最后,本章以关于 ES6 和更高版本语言中新对象字面量语法的长篇部分结束。6.1 对象简介对象是一个复合值:它聚合了多个值(原始值
2024-03-22 11:57:14 1312
原创 JavaScript 权威指南第七版(GPT 重译)(二)
函数定义表达式定义了一个 JavaScript 函数,这种表达式的值是新定义的函数。在某种意义上,函数定义表达式是“函数文字”的一种方式,就像对象初始化器是“对象文字”一样。函数定义表达式通常由关键字function后跟一个逗号分隔的零个或多个标识符(参数名称)的列表(在括号中)和一个 JavaScript 代码块(函数体)在花括号中组成。函数定义表达式也可以包括函数的名称。函数也可以使用函数语句而不是函数表达式来定义。在 ES6 及更高版本中,函数表达式可以使用紧凑的新“箭头函数”语法。
2024-03-22 11:56:08 1029
原创 JavaScript 权威指南第七版(GPT 重译)(一)
JavaScript 是 Web 的编程语言。绝大多数网站使用 JavaScript,并且所有现代 Web 浏览器——无论是桌面、平板还是手机——都包含 JavaScript 解释器,使 JavaScript 成为历史上部署最广泛的编程语言。在过去的十年中,Node.js 使 JavaScript 编程超越了 Web 浏览器,Node 的巨大成功意味着 JavaScript 现在也是软件开发人员中使用最广泛的编程语言。无论您是从零开始还是已经专业使用 JavaScript,本书都将帮助您掌握这门语言。
2024-03-22 11:54:46 1318
原创 Python 深度学习第二版(GPT 重译)(四)
您可以使用深度学习执行三项基本的计算机视觉任务:图像分类、图像分割和目标检测。遵循现代卷积神经网络架构的最佳实践将帮助您充分利用您的模型。其中一些最佳实践包括使用残差连接、批量归一化和深度可分离卷积。卷积神经网络学习的表示易于检查——卷积神经网络与黑匣子相反!您可以生成卷积神经网络学习的滤波器的可视化,以及类活动的热图。¹ Kaiming He 等,“深度残差学习用于图像识别”,计算机视觉与模式识别会议(2015),arxiv.org/abs/1512.03385。
2024-03-20 22:59:10 784
原创 Python 深度学习第二版(GPT 重译)(三)
在之前的章节中,我们完全从头开始编写自己的训练循环。这样做为你提供了最大的灵活性,但同时你会写很多代码,同时错过了fit()的许多便利功能,比如回调或内置的分布式训练支持。如果你需要一个自定义训练算法,但仍想利用内置 Keras 训练逻辑的强大功能,那么实际上在fit()和从头编写的训练循环之间有一个中间地带:你可以提供一个自定义训练步骤函数,让框架来处理其余部分。你可以通过重写Model类的方法来实现这一点。这个函数是fit()为每个数据批次调用的函数。然后你可以像往常一样调用fit()
2024-03-20 22:58:05 752
原创 Python 深度学习第二版(GPT 重译)(二)
四、入门神经网络:分类和回归本章涵盖您的第一个真实世界机器学习工作流示例处理矢量数据上的分类问题处理矢量数据上的连续回归问题本章旨在帮助您开始使用神经网络解决实际问题。您将巩固从第二章和第三章中获得的知识,并将所学应用于三个新任务,涵盖神经网络的三种最常见用例 — 二元分类、多类分类和标量回归:将电影评论分类为正面或负面(二元分类)根据主题对新闻线进行分类(多类分类)给定房地产数据估计房屋价格(标量回归)这些示例将是您与端到端机器学习工作流的第一次接触:您将
2024-03-20 22:56:05 1179
原创 Python 深度学习第二版(GPT 重译)(一)
本章涵盖基本概念的高级定义机器学习发展的时间线深度学习日益普及和未来潜力背后的关键因素在过去几年中,人工智能(AI)一直是媒体炒作的对象。机器学习、深度学习和人工智能在无数文章中出现,通常是在技术类出版物之外。我们被承诺一个智能聊天机器人、自动驾驶汽车和虚拟助手的未来——有时被描绘成一个阴暗的未来,有时被描绘成乌托邦,人类的工作将变得稀缺,大部分经济活动将由机器人或人工智能代理处理。
2024-03-20 22:53:23 1242
原创 PyTorch 深度学习(GPT 重译)(六)
训练集和验证(以及测试)集之间的明确分割至关重要。在这里,按病人分割要比其他方式更不容易出错。当您的管道中有几个模型时,这一点更为真实。从像素标记到结节的转换可以通过非常传统的图像处理实现。我们不想看不起经典,但重视这些工具,并在适当的地方使用它们。我们的诊断脚本同时执行分割和分类。这使我们能够诊断我们以前没有见过的 CT,尽管我们当前的Dataset实现未配置为接受来自 LUNA 以外来源的series_uid。微调是在使用最少的训练数据的情况下拟合模型的好方法。
2024-03-20 22:51:45 883
原创 PyTorch 深度学习(GPT 重译)(五)
十二、通过指标和增强改进训练本章涵盖定义和计算精确率、召回率以及真/假阳性/阴性使用 F1 分数与其他质量指标平衡和增强数据以减少过拟合使用 TensorBoard 绘制质量指标图上一章的结束让我们陷入了困境。虽然我们能够将深度学习项目的机制放置好,但实际上没有任何结果是有用的;网络只是将一切都分类为非结节!更糟糕的是,结果表面看起来很好,因为我们正在查看训练和验证集中被正确分类的整体百分比。由于我们的数据严重倾向于负样本,盲目地将一切都视为负面是我们的模型快速得分的一种简单
2024-03-20 22:50:45 1174
原创 PyTorch 深度学习(GPT 重译)(四)
第二部分:从现实世界的图像中学习:肺癌的早期检测第 2 部分的结构与第 1 部分不同;它几乎是一本书中的一本书。我们将以几章的篇幅深入探讨一个单一用例,从第 1 部分学到的基本构建模块开始,构建一个比我们迄今为止看到的更完整的项目。我们的第一次尝试将是不完整和不准确的,我们将探讨如何诊断这些问题,然后修复它们。我们还将确定我们解决方案的各种其他改进措施,实施它们,并衡量它们的影响。为了训练第 2 部分中将开发的模型,您将需要访问至少 8 GB RAM 的 GPU,以及数百 GB 的可用磁盘空间来存储训练数
2024-03-20 22:49:21 1242 1
原创 PyTorch 深度学习(GPT 重译)(三)
这是一个漫长的旅程–这 20 多行代码中有很多可以探索的内容,我们需要定义和训练一个模型。希望到现在为止,训练中涉及的魔法已经消失,为机械留下了空间。到目前为止我们学到的东西将使我们能够拥有我们编写的代码,而不仅仅是在事情变得更加复杂时摸黑箱。还有最后一步要走:用神经网络替换我们的线性模型作为我们的逼近函数。我们之前说过,使用神经网络不会导致更高质量的模型,因为我们校准问题的过程基本上是线性的。然而,在受控环境中从线性到神经网络的跃迁是有好处的,这样我们以后就不会感到迷失。
2024-03-20 22:47:51 1124
原创 PyTorch 深度学习(GPT 重译)(二)
神经网络要求数据表示为多维数值张量,通常是 32 位浮点数。一般来说,PyTorch 期望数据根据模型架构沿特定维度布局–例如,卷积与循环。我们可以使用 PyTorch 张量 API 有效地重塑数据。由于 PyTorch 库与 Python 标准库及周围生态系统的互动方式,加载最常见类型的数据并将其转换为 PyTorch 张量非常方便。图像可以有一个或多个通道。最常见的是典型数字照片的红绿蓝通道。许多图像的每个通道的位深度为 8,尽管每个通道的 12 和 16 位并不罕见。
2024-03-20 22:46:33 949
原创 PyTorch 深度学习(GPT 重译)(一)
本章涵盖深度学习如何改变我们对机器学习的方法了解为什么 PyTorch 非常适合深度学习检查典型的深度学习项目您需要的硬件来跟随示例术语人工智能的定义模糊,涵盖了一系列经历了大量研究、审查、混乱、夸张和科幻恐慌的学科。现实当然要乐观得多。断言今天的机器在任何人类意义上都在“思考”是不诚实的。相反,我们发现了一类能够非常有效地逼近复杂非线性过程的算法,我们可以利用这些算法来自动化以前仅限于人类的任务。例如,在inferkit.com/
2024-03-20 22:44:58 1268
原创 流畅的 Python 第二版(GPT 重译)(十三)
元类、类装饰器以及对以下方面很有用:子类注册子类结构验证将装饰器应用于多个方法对象序列化对象关系映射基于对象的持久性在类级别实现特殊方法实现其他语言中的类特性,比如特性和面向方面的编程在某些情况下,类元编程也可以帮助解决性能问题,通过在导入时执行通常在运行时重复执行的任务。最后,让我们回顾一下亚历克斯·马特利在他的文章“水禽和 ABC”中的最终建议:而且,不要。
2024-03-20 15:16:40 1415
原创 流畅的 Python 第二版(GPT 重译)(十二)
property①如果实例没有名为的属性,则获取演讲者对象并将它们存储在那里。②返回。在 示例 22-15 中手动缓存是直接的,但在实例初始化后创建属性会破坏优化,如 “dict 工作原理的实际后果” 中所解释的。根据数据集的大小,内存使用量的差异可能很重要。一个类似的手动解决方案,与键共享优化很好地配合使用,需要为Event类编写一个__init__,以创建必要的并将其初始化为None,然后在speakers方法中检查这一点。参见 示例 22-16。@property。
2024-03-20 15:15:16 1179
原创 流畅的 Python 第二版(GPT 重译)(十一)
第二十章:并发执行器抨击线程的人通常是系统程序员,他们心中有着典型应用程序员终其一生都不会遇到的用例。[…] 在 99%的用例中,应用程序员可能会遇到的情况是,生成一堆独立线程并将结果收集到队列中的简单模式就是他们需要了解的一切。米歇尔·西莫纳托,Python 深思者¹本章重点介绍了封装“生成一堆独立线程并将结果收集到队列中”模式的concurrent.futures.Executor类,这是米歇尔·西莫纳托描述的。并发执行器使得这种模式几乎可以轻松使用,不仅适用于线程,还适用于进程——对于计算密
2024-03-20 15:13:50 1187
原创 流畅的 Python 第二版(GPT 重译)(十)
第十八章:with、match 和 else 块上下文管理器可能几乎与子例程本身一样重要。我们只是初步了解了它们。[…] Basic 有一个 with 语句,在许多语言中都有 with 语句。但它们的功能不同,它们都只是做一些非常浅显的事情,它们可以避免重复的点式[属性]查找,但它们不进行设置和拆卸。仅仅因为它们有相同的名称,不要认为它们是相同的东西。with 语句是一件大事。Raymond Hettinger,Python 雄辩的传道者本章讨论的是在其他语言中不太常见的控制流特性,因此往往在 P
2024-03-20 15:12:28 1181
原创 流畅的 Python 第二版(GPT 重译)(九)
迭代在语言中是如此深入,以至于我喜欢说 Python 理解迭代器。[¹⁷] 在 Python 语义中集成迭代器模式是设计模式在所有编程语言中并非都适用的一个主要例子。在 Python 中,一个经典的手动实现的迭代器,如示例 17-4,除了作为教学示例外,没有实际用途。在本章中,我们构建了几个版本的一个类,用于迭代可能非常长的文本文件中的单词。我们看到 Python 如何使用iter()内置函数从类似序列的对象创建迭代器。我们构建了一个经典的迭代器作为一个带有__next__()
2024-03-20 15:10:40 1192
原创 流畅的 Python 第二版(GPT 重译)(八)
第十五章:关于类型提示的更多内容我学到了一个痛苦的教训,对于小程序来说,动态类型很棒。对于大型程序,你需要更加纪律严明的方法。如果语言给予你这种纪律,而不是告诉你“嗯,你可以做任何你想做的事情”,那会更有帮助。Guido van Rossum,蒙提·派森的粉丝¹本章是第八章的续集,涵盖了更多关于 Python 渐进类型系统的内容。主要议题包括:重载函数签名typing.TypedDict用于对作为记录使用的dicts进行类型提示类型转换运行时访问类型提示通用类型
2024-03-20 15:08:15 1112
原创 流畅的 Python 第二版(GPT 重译)(七)
第十三章:接口、协议和 ABCs针对接口编程,而不是实现。Gamma、Helm、Johnson、Vlissides,《面向对象设计的第一原则》¹面向对象编程关乎接口。在 Python 中理解类型的最佳方法是了解它提供的方法——即其接口——如 “类型由支持的操作定义”(第八章)中所讨论的。根据编程语言的不同,我们有一种或多种定义和使用接口的方式。自 Python 3.8 起,我们有四种方式。它们在 类型映射(图 13-1)中有所描述。我们可以总结如下:鸭子类型Python 从一开始就采用的类型
2024-03-20 15:06:49 1167
原创 流畅的 Python 第二版(GPT 重译)(六)
①装饰器修改了一个方法,使其可以直接在类上调用。②没有self参数;相反,类本身作为第一个参数传递—按照惯例命名为cls。③从第一个字节读取typecode。④从octets二进制序列创建一个memoryview,并使用typecode进行转换。⁴⑤将从转换结果中得到的memoryview解包为构造函数所需的一对参数。我刚刚使用了装饰器,它非常特定于 Python,所以让我们谈谈它。如示例 11-17 所示,当每个 10 百万个Vector2d实例中使用__dict__
2024-03-20 15:05:22 1131
原创 流畅的 Python 第二版(GPT 重译)(五)
我们在本章涵盖了一些困难的领域。我尽力使旅程尽可能顺利,但我们确实进入了元编程的领域。我们从一个没有内部函数的简单@register装饰器开始,最后完成了一个涉及两个嵌套函数级别的参数化@clock()。虽然注册装饰器在本质上很简单,但在 Python 框架中有真正的应用。我们将在第十章中将注册思想应用于策略设计模式的一个实现。理解装饰器实际工作原理需要涵盖导入时间和运行时之间的差异,然后深入研究变量作用域、闭包和新的nonlocal声明。掌握闭包和nonlocal。
2024-03-20 15:03:37 1129
原创 流畅的 Python 第二版(GPT 重译)(四)
Python 函数不仅是真实对象,而且任意 Python 对象也可以被制作成类似函数的行为。实现__call__实例方法就是全部所需。示例 7-8 实现了一个BingoCage类。可以从任何可迭代对象构建一个实例,并且以随机顺序存储内部项目的list。调用实例会弹出一个项目。³namedtuple本章的目标是探索 Python 中函数的头等性质。主要思想是你可以将函数分配给变量,将它们传递给其他函数,将它们存储在数据结构中,并访问函数属性,从而使框架和工具能够根据这些信息进行操作。
2024-03-20 15:02:10 1275
原创 流畅的 Python 第二版(GPT 重译)(三)
考虑一个简单的类来表示地理坐标对,如示例 5-1 所示。>>> tokyo'JP'①创建命名元组需要两个参数:一个类名和一个字段名称列表,可以作为字符串的可迭代对象或作为单个以空格分隔的字符串给出。②字段值必须作为单独的位置参数传递给构造函数(相反,tuple构造函数接受一个单一的可迭代对象)。③你可以通过名称或位置访问这些字段。作为tuple子类,City继承了一些有用的方法,比如__eq__和用于比较运算符的特殊方法,包括__lt__,它允许对City实例的列表进行排序。
2024-03-20 15:00:35 1197
原创 流畅的 Python 第二版(GPT 重译)(二)
第三章:字典和集合Python 基本上是用大量语法糖包装的字典。Lalo Martins,早期数字游牧民和 Pythonista我们在所有的 Python 程序中都使用字典。即使不是直接在我们的代码中,也是间接的,因为dict类型是 Python 实现的基本部分。类和实例属性、模块命名空间和函数关键字参数是内存中由字典表示的核心 Python 构造。__builtins__.__dict__存储所有内置类型、对象和函数。由于其关键作用,Python 字典经过高度优化,并持续改进。哈希表是 Pyt
2024-03-20 14:51:08 1033
公司的自建邮件服务器投不进 163,显示“451 DT:SPM”
2020-02-19
imagemagick 从 png 转换的 pdf 太大了
2020-02-19
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