11 Signs That The Slow-Motion Collapse Of The US Economy Is Far More Advanced Than Most People Think
11 个迹象表明美国经济的缓慢崩溃比大多数人想象的要严重得多作者：Michael Snyder，来自 TheMostImportantNews.com，经济状况越来越糟当然不是好消息，但最好提前知道接下来会发生什么。在乔·拜登执政四年后，美国经济一片混乱。我们亲眼目睹了一场缓慢的崩溃，经济食物链底层的人比任何人都承受着更大的痛苦。当然，这也是唐纳德·特朗普赢得大选的最大原因之一。大量贫穷和工薪阶层的美国人迫切需要改变。不幸的是，自 11 月初以来，经济状况持续恶化。以下 11 个迹象表明美国经济的缓慢崩溃比大多数人想象的要严重得多……#1 当经济状况良好时，假日支出每年都会增加。到 2024
Consumers Are Drowning In Debt As Hordes Of Businesses Fail All Over The US
美国各地大量企业倒闭，消费者债台高筑作者：Michael Snyder，TheMostImportantNews.com，美国消费者积累了世界历史上最大的家庭债务。如果联邦政府没有近 36 万亿美元的债务，美国家庭近 18 万亿美元的债务这一事实将会成为更多的头条新闻。可悲的是，我们整个社会目前都负债累累。各级政府债务都在失控，企业债务膨胀到荒谬的水平，消费者一直在大肆借债，好像永远不会有任何后果。不幸的是，清算的时刻已经到来，这将是非常痛苦的。周三，我们了解到信用卡债务总额已飙升至创纪录的 1.17 万亿美元……根据纽约联邦储备银行发布的一份新的家庭债务报告，美国人现在的信用卡债务总额创下了
构建最小的可用于生产的情绪分析模型照片由 Stephen Dawson 在 Unsplash 上拍摄什么是可用于生产的模型？我们听到了很多关于生产化机器学习的消息，但拥有一个可以在实际应用中蓬勃发展的模型到底意味着什么？有很多因素会影响机器学习模型在生产中的有效性。为了本文的目的，我们将重点介绍其中的五个。可重复性监控测试自动化版本控制服务推理构建可用于生产的机器学习模型的最重要部分是能够访问它。为此，我们构建了一个提供情绪分析响应的 fastapi 客户端。我们利用 pydantic 来确保输入和输出的结构。我们使用的模型是 huggingface 的 transformers 库中的基础情
How to Make Proximity Maps with Python
快速成功数据科学Geopy 的大圆方法密西西比州立大学的距离地图（作者）您是否注意到社交媒体上的一些“距离”地图？我刚刚看到 Todd Jones 的一张地图，它显示了您在美国本土 48 个州的任何位置与国家公园的距离。这些邻近地图既有趣又有用。如果您是生存主义者，您可能希望尽可能远离潜在的核导弹目标；如果您是狂热的垂钓者，您可能希望靠近 Bass Pro Shop。我和一个对美国大学橄榄球几乎一无所知的英国人一起读研究生。尽管如此，他在我们每周的投注中表现非常出色。他的秘诀之一是，假设参赛球队实力相当，或者主队更受青睐，那么他就押注任何需要行驶 300 多英里才能比赛的球队。在这个 Quic
Scientists discover important cause of cognitive decline in older people
科罗拉多大学安舒茨医学院的研究人员发现了一个关键的谜题，可以理解为什么我们的记忆力和学习能力会随着年龄的增长而下降。他们的研究重点是大脑中一种名为 CaMKII 的蛋白质，它在我们的思考、学习和记忆方式中起着至关重要的作用。随着年龄的增长，[…]The post Scientists discover important cause ofcognition decline in older people appeared first on Knowridge Science Report.
我上周在 Twitter 上发布的一些有趣链接（我也在 Mastodon、Threads、Newsmast 和 Bluesky 上发布了这些链接）：恶意软件作者正在使用生成式人工智能：https://www.bleepingcomputer.com/news/security/openai-confirms-threat-actors-use-chatgpt-to-write-malware/人工智能是否会接管我们的大部分思维，使我们变得愚蠢？https://www.nzherald.co.nz/hawkes-bay-today/hastings-leader/use-it-or-lose-t
If Trump Wins, Guess Who Will Be In Charge Of Certifying The Election?
如果特朗普获胜，猜猜谁将负责认证选举结果？作者：Michael Snyder，来自 TheMostImportantNews.com，您知道谁将负责认证这次选举结果吗？2021 年 1 月，是副总统迈克·彭斯，我们都记得结果如何。好吧，这一次出现了一个更有趣的场景。2025 年 1 月，副总统卡马拉·哈里斯将负责认证选举结果。换句话说，如果唐纳德·特朗普获胜，他竞选的对手将负责认证他的胜利。这是我们系统的一个重大缺陷，如果事情进展不顺利，可能会引发大范围的混乱。随着时间的推移，特朗普获胜的可能性越来越大。例如，一项全新的盖洛普民意调查发现，自 9 月底以来，自认为是共和党人的美国人比例上升了
# 1. 项目设置 首先，我们需要加载库。 确保所有这些都已正确安装。 另外，我使用的是 Python 3.12.3。 ## 1.1 加载库# 如果您需要安装任何库，请在下面运行：# pip install library1 library2 library3 ...# 基本库 import os # 用于文件操作 import gc # 用于帖子 Python + Google Earth Engine。 如何清理 MapBiomas LULC 栅格…… | 作者 Vinícius Hector | 2024 年 7 月首先出现在 AI Quantum Intelligence 上。
Lawsuit Alleges Hyundai Conducted "Secret Program" With Dealers To "Inflate" EV Sales
诉讼指控现代汽车与经销商实施“秘密计划”以“夸大”电动汽车销量伊利诺伊州的 Napleton Aurora Imports 公司最近在芝加哥联邦法院提起诉讼，指控现代汽车向美国汽车经销商施压，要求他们“人为夸大其公开报告的电动汽车销量”，为消费者制造“虚假叙述”。该诉讼名为 Napleton Aurora Imports Inc 等诉现代汽车美国公司，声称现代汽车指示一些经销商“将未售出的汽车错误地报告为‘已售出’给零售客户或被置于借用服务中，然后在下个月撤销‘销售’。”该诉讼由 Napleton Aurora Imports Inc. 和其他现代汽车特许经营商提起，详细说明了如何通过与经销商
Exploring NLP Preprocessing Techniques: Stopwords, Bag of Words, and Word Cloud
自然语言处理 (NLP) 是一个迷人的领域，它弥合了人类交流与机器理解之间的鸿沟。NLP 的基本步骤之一是文本预处理，即将原始文本数据转换为可被算法有效分析和利用的格式。在本博客中，我们将深入探讨三种基本的 NLP 预处理技术：停用词删除、词袋和词云生成。我们将探索每种技术是什么、为什么使用它以及如何使用 Python 实现它。让我们开始吧！停用词删除：过滤掉噪音什么是停用词？停用词是常见的词，它们几乎没有什么有意义的信息，通常在预处理过程中从文本数据中删除。例子包括“the”、“is”、“in”、“and”等等。删除停用词有助于将注意力集中在对文本含义有贡献的更重要的词上。为什么要删除停用词
Okay, So Who Had "Bubonic Plague" On Their 2024 Disaster Bingo Card?
好吧，那么谁的 2024 年灾难宾果卡上出现了“黑死病”？作者：Michael Snyder，来自 TheMostImportantNews.com，这十年来全球瘟疫肆虐。第一个袭击的是 COVID，它引发了一波恐慌，几乎让整个地球陷入瘫痪。下一个袭击的是禽流感。超过 1 亿只鸟死亡，现在全球的哺乳动物都被感染了。人们非常担心人类可能是下一个，我们将密切关注未来的发展。两年前，Mpox 爆发，并迅速传播到世界各地。现在非洲出现了一种更致命的新版本，全球卫生当局对此感到非常震惊。除此之外，今年我们还在应对有史以来最严重的登革热疫情。数百万人已被感染，美国也出现了数百例病例。考虑到目前发生的所有事
An Off-Beat Approach to Train-Test-Validation Split Your Dataset
确保小数据集分割的分布完整性使用 Microsoft Designer 生成我们都需要对总体进行抽样，以进行统计分析并获得见解。当我们这样做时，目的是确保样本的分布与总体的分布紧密匹配。为此，我们有各种方法：简单随机抽样（其中每个总体成员都有相同的被选中的机会）、分层抽样（包括将总体划分为子组并从每个子组中抽样）、聚类抽样（其中将总体划分为簇并随机选择整个簇）、系统抽样（包括选择总体的每第 n 个成员）等。每种方法都有其优势，并根据研究的特定需求和特点进行选择。在本文中，我们不会关注抽样方法本身，而是关注使用这些概念将用于机器学习方法的数据集拆分为训练-测试-验证集。这些方法适用于所有类型的表
TensorFlow Transform: Ensuring Seamless Data Preparation in Production
利用 TensorFlow Transform 扩展用于生产环境的数据管道照片由 Suzanne D. Williams 在 Unsplash 上拍摄数据预处理是任何机器学习管道的主要步骤之一。Tensorflow Transform 可帮助我们在分布式环境中通过庞大的数据集实现它。在进一步介绍数据转换之前，数据验证是生产管道流程的第一步，这已在我的文章《在生产管道中验证数据：TFX 方式》中介绍过。请阅读本文以更好地理解本文。我已在此演示中使用 Colab，因为配置环境更容易（也更快）。如果您处于探索阶段，我也会推荐 Colab，因为它可以帮助您专注于更重要的事情。ML 管道操作从数据提取和
AutoML with AutoGluon: Transform Your ML Workflow with Just Four Lines of Code
AutoML 与 AutoGluon：仅用四行代码实现的 ML 工作流AutoGluon 如何主导 Kaggle 竞赛以及您如何击败它。用四行代码击败 99% 数据科学家的算法。由 DALL-E 生成的图像在两项热门的 Kaggle 竞赛中，AutoGluon 仅在对原始数据进行 4 小时的训练后就击败了 99% 的参赛数据科学家（AutoGluon 团队。“AutoGluon：用于文本、图像和表格数据的 AutoML。” 2020）这句话摘自 AutoGluon 研究论文，完美地概括了我们今天将要探索的内容：一个以最少的编码提供令人印象深刻的性能的机器学习框架。您只需要四行代码即可设置完整的
Student-Athlete Mental Health: The Importance of Training Body and Mind
学生运动员通常承受着更大的压力，尤其是与不参加体育或其他课外活动的学生相比。学生运动员不仅要平衡繁忙的日程安排，包括上课、做作业、练习和活动，还必须应对维持奖学金、提高学业成绩和满足期望的压力[…]The post Student-Athlete Mental Health: The Importance of Training Body and Mind appeared first on Post University.
Building Your First Deep Learning Model: A Step-by-Step Guide
深度学习简介深度学习是机器学习的一个子集，而机器学习本身又是人工智能 (AI) 的一个子集。深度学习模型的灵感来自人脑的结构和功能，由多层人工神经元组成。这些模型能够通过称为训练的过程学习数据中的复杂模式，在此过程中，模型会进行迭代调整以最大限度地减少其预测中的错误。在这篇博文中，我们将介绍使用 MNIST 数据集构建一个简单的人工神经网络 (ANN) 来对手写数字进行分类的过程。了解 MNIST 数据集MNIST 数据集（修改后的国家标准与技术研究所数据集）是机器学习和计算机视觉领域最著名的数据集之一。它由 70,000 张从 0 到 9 的手写数字灰度图像组成，每张图像的大小为 28x28
European natural gas demand tracker
欧洲天然气需求跟踪器henry.naylorWed, 05/29/2024 - 10:51首次发布：2022 年 10 月 5 日最新更新：2024 年 5 月 29 日如有任何意见或要求，请发送至 Ben McWilliams (ben.mcwilliams@bruegel.org)。任何有关替代数据源的建议都将不胜感激。欧洲能源价格高涨且波动剧烈，这是由能源市场供需平衡异常紧张所致，尤其是天然气市场。两种可能的解决方案是增加供应（欧盟已经这样做了，进口了创纪录数量的液化天然气1https://www.bruegel.org/dataset/european-natural-gas-impo
Director’s Briefing: Post-election briefing from the ‘mother of democracy’
Director’s Briefing: Post-election briefing from the ‘mother of democracy’ 6 June 2024 — 11:45AM TO 1:00PMAnonymous (not verified)16 May 2024 Chatham House Join us for this crucial examination of the implications of India’s election for the country’s politics and economic outlook.Join us for this cr
