入行AI,你需要一本Python机器学习入门 人邮异步社区 开源《Python 机器学习》Python Machine Learning第一、二版(附pdf) 《Python Machine Learning》有两版,中文译为《Python 机器学习》,机器学习与预测分析正在改变企业和其他组织的运作方式,本书将带领读者进入预测分析的世界。全书共16章,除了简要介绍机… 飞马网...
Unsupervisedlearningisaboutmakinguseofraw,untaggeddataandapplyinglearningalgorithmstoittohelpamachinepredictitsoutcome.Withthisbook,youwillexploretheconceptofunsupervisedlearningtoclusterlargesetsofdataandanalyzethemrepeatedlyuntilthedesiredoutcomeisfoundusingPython.Thisbookstartswiththekeydifferencesbetweensupervised,unsupervis...
Notebook中使用Shell命令 使用pip来安装自己需要的package (但不支持apt-get) 查看当前环境中安装的package 持久化安装 使用git命令来同步代码 (暂时需要Paddle 1.4.1以上) 文件下载 Python代码执行与调试 变量监控 2. Magic命令 %env:设置环境变量 %run: 运行python代码 %%writefile and %pycat: 导出cell内容/显示...
Build large language model (LLM) apps with Python, ChatGPT and other models. This is the companion repository for the book on generative AI with LangChain. - benman1/generative_ai_with_langchain
C# Node.js Java Python Go C# 複製 using System; using System.Net.Http; using System.Threading.Tasks; class Program { private static readonly string basePath = "{your-document-translation-endpoint}/translator/document/batches/{id}"; static readonly string route = "?api-ver...
本书通过Python示例介绍人工智能技术在金融数据分析中的应用。你将了解如何运用神经网络、强化学习等深度学习技术预测金融市场。本书分为六大部分。第一部分介绍人工智能算法的核心概念,包括监督学习和神经网络,并描绘超级人工智能愿景。第二部分讨论机器学习技术在金融市场中的应用。第三部分更进一步,讨论如何利用神经网络...
百度AI开放平台提供全球领先的语音、图像、NLP等多项人工智能技术,开放对话式人工智能系统、智能驾驶系统两大行业生态,共享AI领域最新的应用场景和解决方案,帮您提升竞争力,开创未来。
git clone --recursive https://github.com/facebookincubator/AITemplate Docker Image We highly recommend using AITemplate with Docker to avoid accidentally using a wrong version of NVCC or HIPCC. CUDA:./docker/build.sh cuda ROCM:DOCKER_BUILDKIT=1 ./docker/build.sh rocm ...
此示例来自使用 REST API 管理 Azure AI 搜索服务,已修改为包含SearchEncryptionWithCmk属性。 rest ### Create a search service (provide an existing resource group) @resource-group = my-rg @search-service-name = my-search PUT https://management.azure.com/subscriptions/{{subscriptionId}}/resourceGrou...
Numba 还会将函数的原始 Python 实现保存在 .py_func 属性中,以便我们能够调用原始 Python 代码,确保结果一致: In [ ] hypot.py_func(3.0, 4.0) 基准测试 评测代码的性能是使用 Numba 的重要一环。下面让我们检测一下是否真正实现了加速。在 Jupyter Notebook(如本课程所用的笔记本)中执行此检测的最简单方法...