When a passion for bass and brass help build better tools
我们采访了 DevTools 团队的软件工程师 Kevin Millikin。本周，他将在盐湖城参加 PyCon US，这是使用和开发开源 Python 编程语言的人员的最大年度聚会。
#131 – Chris Lattner: The Future of Computing and Programming Languages
Chris Lattner 是世界级的软件和硬件工程师，领导 Apple、Tesla、Google 和 SiFive 的项目。请查看我们的赞助商来支持此播客：- Blinkist：https://blinkist.com/lex 并使用代码 LEX 获得一周的免费高级服务- Neuro：https://www.getneuro.com 并使用代码 LEX 获得 15% 的折扣- MasterClass：https://masterclass.com/lex 获得 15% 的年度折扣- Cash App：https://cash.app/ 并使用代码 LexPodcast 获得 10 美元 EP
Please allow me to introduce myself: Torch for R
今天，我们很高兴推出 torch，这是一个 R 包，可让您从 R 原生使用类似 PyTorch 的功能。无需安装 Python：torch 直接基于 libtorch 构建，libtorch 是一个 C++ 库，提供构建神经网络所必需的张量计算和自动微分功能。
How to build a custom production-ready Deep Learning Training loop in Tensorflow from scratch
使用检查点和 Tensorboards 可视化在 Tensorflow 和 Python 中构建自定义训练循环
#118 – Grant Sanderson: Math, Manim, Neural Networks & Teaching with 3Blue1Brown
Grant Sanderson 是数学教育家，也是 3Blue1Brown 的创始人。通过支持我们的赞助商来支持此播客：- Dollar Shave Club：https://dollarshaveclub.com/lex- DoorDash：下载应用程序并使用代码 LEX- Cash App：下载应用程序并使用代码“LexPodcast”剧集链接：3Blue1Brown：http://youtube.com/3blue1brownGrant 的 Twitter：https://twitter.com/3blue1brown如果您想获取有关此播客的更多信息，请访问 https://lexfri
Best practices to write Deep Learning code: Project structure, OOP, Type checking and documentation
深度学习 Python 项目模板，面向对象的技术，例如抽象、继承和静态方法、类型提示和文档字符串
Deep Learning in Production: Laptop set up and system design
关于如何在生产中编写和部署深度学习系统的文章课程。python 代码优化、云托管和系统设计
NumPy-style broadcasting for R TensorFlow users
广播，就像 Python 的科学计算库 NumPy 所做的那样，涉及动态扩展形状，以便可以将不同大小的数组传递给需要一致性的操作 - 例如逐元素添加或乘法。在 NumPy 中，广播的工作方式是精确指定的；同样的规则适用于 TensorFlow 操作。对于偶尔查阅 Python 代码的任何人，这篇文章都力求解释清楚。
tfprobability 0.8 on CRAN: Now how can you use it?
作为 r-tensorflow 生态系统的一部分，tfprobability 是 TensorFlow Probability 的 R 包装器，TensorFlow Probability 是 Google 开发的 Python 概率编程框架。我们借 tfprobability 在 CRAN 上被接受的机会进行高级介绍，重点介绍有趣的用例和应用程序。
Peter Norvig: Artificial Intelligence: A Modern Approach
Peter Norvig 是 Google 的研究主管，他与 Stuart Russell 合著了《人工智能：一种现代方法》一书，这本书教育并激励了包括我在内的整整一代研究人员进入该领域。本次对话是人工智能播客的一部分。如果您想了解有关此播客的更多信息，请访问 https://lexfridman.com/ai 或在 Twitter、LinkedIn、Facebook、Medium 或 YouTube 上与 @lexfridman 联系，您可以在那里观看这些对话的视频版本。如果您喜欢这个播客，请在 iTunes 上给它 5 星评价或在 Patreon 上支持它。以下是本集带时间戳的大纲（在某些
So, how come we can use TensorFlow from R?
您是否曾经想过为什么可以从 R 调用 TensorFlow（通常称为 Python 框架）？如果没有 - 那应该是这样的，因为 R 包 keras 和 tensorflow 旨在使这个过程对用户尽可能透明。但要让它们成为这些有用的精灵，首先必须有人驯服 Python。
LLM Agent taught to control drones
在上面的视频中，我们演示了我们的一个 LLM 代理学习如何使用 API 来控制无人机四轴飞行器的学习过程。初始阶段需要我们向代理提供详细而全面的说明，说明如何发送 HTTP 请求以及通过 API 可以使用哪些命令。随着视频的进展，代理很快掌握了这些说明，并利用它已有的知识来执行高级而复杂的任务，例如让无人机沿着方形轨迹飞行。这展示了代理的弹性和自适应学习能力 - 代理如何从错误和错误假设中恢复。此版本的持续学习代理代表了我们的第一个原型（体现在 Python 终端中的代理）的重大进步。这个增强的代理可以访问不同形式的工作记忆和长期记忆，使其能够有效地管理几种类型的记忆不一致，例如矛盾或过时的信
lime v0.4: The Kitten Picture Edition
lime 的一个新主要版本已登陆 CRAN。lime 是 Marco Ribeiro 编写的同名 Python 库的 R 端口，允许用户打开黑盒机器学习模型并根据每个观察结果解释其结果
Raspberry Turk — робот-шахматист своими руками (+видео)
Raspberry Turk 是一个会下棋的机器人，并且完全开源。该项目几乎完全用 Python 编写，在 Raspberry Pi 上运行，包括计算机视觉、数据分析、机器学习、机器人、3D 打印，当然还有国际象棋等方面。
Гоночные роботы Cannybots быстрее научат детей программированию (+ видео)
这些机器人可能很快就会成为众筹项目中的热门产品。 Cannybots 是开源机器人玩具，其身体可以使用任何家用计算机 3D 打印。它们可以使用简单（和复杂）的编程接口进行编程，例如 Arduino、Blockly、Python、mbed 和 Scratch。
好吧，Monty Python尚未对健康改革发表评论，或者无论如何都没有（据我所知）。但是他们确实预测了民主党人将如何通过（或几乎没有这样做）。您会看到，在民主党人发现他们有权通过整个健康改革的能力之前，蒙蒂[…]蒙蒂·珀森（Monty Python）关于卫生改革后的后期首次出现在偶然的经济学家身上。当我启动此博客时，我宣布我不会有评论部分的帖子部分。这主要是因为我没有时间密切监视它，并且我想避免游击队狙击或更糟。但是你们中的许多人都要求一个。我的新恐惧是，它会[…]首次出现在偶然的经济学家上的文章。
