Flow关键词检索结果

Python 需求旺盛:2023 年 Python 编程语言中最赚钱的职业

Python in High Demand: Most Lucrative Careers in Python Programming Language 2023

发现 Python:概述 Python 编程语言广泛应用于数据分析、机器学习 (ML) 和 Web 开发等领域。由于其简单性、多功能性和效率,Python 最近获得了广泛的欢迎。根据 Stack Overflow 的 2021 年开发者调查,Python 在 JavaScript 和 HTML/CSS 之后成为最受欢迎的编程语言第三名。[…]Python 需求旺盛:2023 年 Python 编程语言中最赚钱的职业首次出现在 SimplivLearning 博客上。

完整的 Apache Airflow 教程:使用 Python 构建数据管道

A complete Apache Airflow tutorial: building data pipelines with Python

了解 Apache Airflow 以及如何使用它来开发、编排和维护机器学习和数据管道

#317 – 约翰·维尔瓦克:意义危机、无神论、宗教与智慧探索

#317 – John Vervaeke: Meaning Crisis, Atheism, Religion & the Search for Wisdom

John Vervaeke 是多伦多大学的心理学家和认知科学家。请查看我们的赞助商来支持此播客:- Mizzen+Main:https://mizzenandmain.com 并使用代码 LEX 获得 35 美元折扣- InsideTracker:https://insidetracker.com/lex 获得 20% 折扣- Eight Sleep:https://www.eightsleep.com/lex 获得特别优惠- Athletic Greens:https://athleticgreens.com/lex 获得 1 个月的鱼油- Onnit:https://lexfridman.

自动量子电路

Auto Quantum Circuits

«AutoQML,自组装电路,超参数化量子 ML 平台,使用 cirq、tensorflow 和 tfq。数以万亿的可能的量子比特注册表、门组合和矩序列,随时可以适应您的 ML 流程。在这里,我展示了气候变化、詹姆斯韦伯太空望远镜和微生物学视觉应用……[到目前为止,根据我的指标混合,具有 16 个量子比特和 [ YY ] - [ XX ] - [CNOT] 门序列的电路表现最佳...]。

自动化研究工作流程正在加快科学发现的步伐 - 新报告提供了促进其发展的建议

Automated Research Workflows Are Speeding Pace of Scientific Discovery - New Report Offers Recommendations to Advance Their Development

Automated research workflows — which integrate computation, laboratory automation, and tools from artificial intelligence — have the potential to increase the speed of research activities and accelerate scientific discovery. A new report recommends ways to advance their development.

Luke Hobson 博士的教学设计深度探讨

A Deep Dive into Instructional Design with Dr. Luke Hobson

Luke Hobson 博士是麻省理工学院的高级教学设计师和项目经理。他主持了 Luke Hobson 博士播客,最近写了《我希望在成为教学设计师之前知道些什么》。Luke 与主持人 Mike Palmer 一起讨论了教学设计的最新趋势以及他对该领域发展方向的看法。Luke 分享了在疫情推动的巨大变革中成为一名教学设计师的感受。我们了解了 Luke 对 Gather Town 和 Eduflow 等新工具和平台的看法,然后进一步探讨了 Metaverse 和其他新兴媒体趋势将如何影响未来几年的教学设计。不要错过这场关于正在崛起的新兴职业的发人深省的对话。无论您在哪里收听播客,都可以订阅 Tre

脑科学趋势特别万圣节版

Trends in Brain Science Special Halloween Edition

我们重回由来已久的 Trending in Ed 传统,在万圣节前夕谈论大脑和脑科学。主持人 Mike Palmer 首先简要介绍了万圣节和大脑,然后介绍了本期节目的虚拟联合主持人 Carla。然后 Carla 介绍了大脑和神经科学领域的新动态,首先介绍了埃隆·马斯克的脑机接口公司 Neuralink 的最新动态,该公司最近获得了 2.05 亿美元的 C 轮融资。除了 Neuralink,我们还缅怀最近去世的 Flow 之父 Mihaly Csikszentmihalyi。我们谈到了神经科学研究,研究大脑在最佳表现时如何工作,以及我们如何开发反馈和应用程序来引导我们获得最佳体验。然后,卡拉阅读

JavaScript 很奇怪。这就是我们喜欢它的原因。

JavaScript Is Weird. And That’s Why We Love It.

根据 2021 年 Stack Overflow 开发者调查,JavaScript 是专业人士和业余爱好者中使用最广泛的技术。大约 61.51% 的开发人员喜欢这种编码语言。但仍有大约 40% 的程序员宁愿远离它。那么为什么呢?嗯,JS 有相当程度的怪异性,这 […]文章 JavaScript 很奇怪。这就是我们喜欢它的原因。由 DLabs.AI 提供。

发展弗劳尔斯家族企业:服役时间最长的飞行员将儿子提升为准将

Growing the Flowers family business: Longest-serving Airman promotes son to brigadier general

9 月 7 日,Flowers, Jr.退休少校固定了他目前的军衔。将军老阿尔弗雷德·K·弗劳尔斯 (Alfred K. Flowers, Sr.),美国服役时间最长的飞行员空军历史。

发展弗劳尔斯家族企业:服役时间最长的飞行员将儿子晋升为准将

Growing the Flowers family business: Longest-serving Airman promotes son to brigadier general

9 月 7 日,退役少将 Alfred K. Flowers, Sr. 授予 Flowers, Jr. 现军衔,Alfred K. Flowers, Sr. 是美国空军历史上服役时间最长的飞行员。

Que haja luz:为 torch 点亮更多光芒!

Que haja luz: More light for torch!

今天,我们介绍 luz,它是 torch 的高级接口,可让您以简洁、声明式的风格训练神经网络。从某种意义上说,它之于 torch 就像 Keras 之于 TensorFlow:它既提供了简化的工作流程,也提供了强大的自定义方式。

#186 – Bryan Johnson:核心脑机接口

#186 – Bryan Johnson: Kernel Brain-Computer Interfaces

Bryan Johnson 是 Kernel、OS Fund 以及之前 Braintree 的创始人兼首席执行官。请查看我们的赞助商来支持此播客:- Four Sigmatic:https://foursigmatic.com/lex 并使用代码 LexPod 可获得高达 60% 的折扣- NetSuite:http://netsuite.com/lex 可获得免费产品游览- Grammarly:https://grammarly.com/lex 可获得 20% 的高级折扣- ExpressVPN:https://expressvpn.com/lexpod 并使用代码 LexPod 可免费获得

陆军医务人员在越野飞行期间为乘客提供护理

Army medics provide care to passenger during cross-country flight

加利福尼亚州欧文堡 – 当 Spc.查尔斯·杜普莱西斯和一等兵。扎卡里·弗劳尔斯 (Zachary Flowers) 于 4 月 8 日登上飞往北卡罗来纳州的航班,他们不知道他们会将...

Tensorflow Extended (TFX) 实际应用:构建可用于生产的深度学习管道

Tensorflow Extended (TFX) in action: build a production ready deep learning pipeline

关于如何开始使用 Tensorflow Extended 以及如何设计和执行深度学习管道的教程

JAX vs Tensorflow vs Pytorch:构建变分自动编码器 (VAE)

JAX vs Tensorflow vs Pytorch: Building a Variational Autoencoder (VAE)

在从头开始开发和训练变分自动编码器时,对 JAX、Tensorflow 和 Pytorch 进行并排比较

在 Google Cloud Platform 上设置 MLflow 的分步指南

A Step-by-step Guide To Setting Up MLflow On The Google Cloud Platform

在深入讨论细节之前,让我们先澄清一下本指南的适用对象。如果您专注于具有大量存储图表的项目,您已经测试了几个指标,或者您一直在迭代地研究算法——那么,我们为您提供了资源。本文将向您展示如何:设置和部署 […]文章在 Google Cloud Platform 上设置 MLflow 的分步指南,由 DLabs.AI 提供。

使用 torch 进行简单的音频分类

Simple audio classification with torch

本文将 Daniel Falbel 关于“简单音频分类”的文章从 TensorFlow/Keras 翻译成 torch/torchaudio。

如何将 Docker 容器和 Docker Compose 用于深度学习应用程序

How to use Docker containers and Docker Compose for Deep Learning applications

了解如何使用 Docker 容器化深度学习模型。从容器背后的基本概念开始,使用 Docker 打包 Tensorflow 应用程序,并使用 Docker compose 组合多个图像