Changi takes top honour at Skytrax
新加坡樟宜机场在2025年4月9日在马德里的旅客航站楼举行的世界机场颁奖典礼上被评为世界上最佳机场。
Gujarat tribal activists voice concern at BJP MLA's 'proselytisation bid'
古吉拉特邦的部落活动家对维亚拉（Vyara）的猖sely级化表示担忧，并指控BJP MLA Mohan Konkani鼓励福音传福音。他们声称已经出现了大约1,500个非法教堂，影响了部落的身份并进入圣地。尽管对政府进行了抗议和代表，但仍未实现决议。
TP Aerospace signs support deal with Skytrans
澳大利亚的航空公司Skytrans已为TP Aerospace授予了一块土地（LFL）计划。该计划将涵盖澳大利亚航空公司的第一个A319以及所有其他空中客车飞机，这些飞机[…]
Skytrans gets AOC for narrowbody ops
Skytrans，一家位于澳大利亚的客机最近已收到AOC（空中运营商证书），开始使用该地区狭窄的飞机进行操作。它标志着航空公司[…]
Skytrans Receives AOC to Commence ACMI Operations with
SkyTrans接收AOC开始使用狭窄的飞机Skytrans开始ACMI操作，这是一家澳大利亚的客机，以及Avia Solutions Group的一部分，Avia Solutions Group是世界上最大的ACMI ...后Skytrans接收AOC开始AOC开始ACMI运营，首先出现在航空通道上。
5-Star Skytrax Rating Awarded to Korean Air for 5th Year in a Row
SkyTrax的2025年世界航空公司的星级评级连续第五年授予韩国五星级。该航空公司由于其出色的乘客体验，高级机上用餐选择和精心制作的网站设计而获得了荣誉。 Skytrax如何评估韩国空气的整体评估持续了两个星期。 […]的审计师连续第5年授予韩国航空的5星级SkyTrax评级首次出现在旅行雷达 - 航空新闻中。
Efficient Metric Collection in PyTorch: Avoiding the Performance Pitfalls of TorchMetrics
指标收集是每个机器学习项目的重要组成部分，使我们能够跟踪模型性能并监控训练进度。理想情况下，指标的收集和计算不应给训练过程带来任何额外开销。然而，就像训练循环的其他组件一样，低效的指标计算可能会带来不必要的开销，增加训练步骤[…]PyTorch 中的高效指标收集：避免 TorchMetrics 的性能陷阱首先出现在 Towards Data Science 上。
Banked Partners With NAB To Introduce PayTo Payments On Amazon Australia
请注意，我们无权提供任何投资建议。 本页内容仅供参考。 Banked 是一家帮助人们直接从银行账户付款的公司，它表示已与 NAB 合作，将 PayTo 付款引入亚马逊的澳大利亚商店。 Banked 分享说，全球越来越多的人……继续阅读 Banked 与 NAB 合作在亚马逊澳大利亚推出 PayTo 付款方式 Banked 与 NAB 合作在亚马逊澳大利亚推出 PayTo 付款方式首先出现在 Economy Watch 上。
CyTown master services agreement approved
爱荷华州董事会在 1 月 15 日的会议上批准了一项为期 30 年的开发协议，允许爱荷华州立大学、Goldenrod 公司和爱荷华州立大学研究园区推进 CyTown 多用途区建设。
Beginner’s Guide to Unit Testing Python Code with PyTest
了解如何使用 PyTest 在 Python 中编写和运行有效的单元测试，确保您的代码可靠且无错误。
SillyTavern AI Pricing, Features, Details, Alternatives
SillyTavern AI 是一个创新的在线平台，旨在为用户提供高度互动和可定制的聊天机器人体验。它利用先进的人工智能技术让用户参与模仿人类互动的对话。此工具非常适合那些希望增强网站、社交媒体或其他数字平台上用户参与度的人。SillyTavern AI 的优缺点 优点：高度互动：提供引人入胜且逼真的对话。可定制：用户可以根据特定需求定制聊天机器人。用户友好界面：易于导航和设置。多平台支持：可以跨各种平台集成。缺点：学习曲线：可能需要一些时间才能完全掌握 […]
快速启动和运行的概述，避免混淆照片由 Pao Dayag 在 Unsplash 上拍摄我们时不时都会考虑是否要尝试新的工具或尝试一个包，而这其中存在一些风险。如果该工具无法满足我的需求，或者需要几天时间才能运行，或者需要我没有的复杂知识，该怎么办？今天，我将分享我自己使用 PyTorch Tabular 启动和运行模型的经验的简单回顾，并提供代码示例，这些示例应该可以帮助其他考虑使用它的用户以最少的麻烦快速上手。这个项目始于一个相当高维的 CatBoost 模型，这是一个具有多类分类结果的监督学习用例。数据集有大约 30 个高度不平衡的类，我将在以后的文章中更详细地描述它们。我想尝试将神经网络
Implementing Neural Networks in TensorFlow (and PyTorch) | by Shreya Rao | Jul, 2024
构建神经网络的分步代码指南欢迎阅读我们的深度学习图解系列的实用实施指南。在本系列中，我们将弥合理论与应用之间的差距，将之前文章中探讨的神经网络概念变为现实。深度学习，图解还记得我们讨论过的用于预测冰的简单神经网络吗？帖子在 TensorFlow（和 PyTorch）中实现神经网络 | 作者 Shreya Rao | 2024 年 7 月首次出现在 AI Quantum Intelligence 上。
Implementing Neural Networks in TensorFlow (and PyTorch) | by Shreya Rao | Jul, 2024
构建神经网络的分步代码指南欢迎来到我们的深度学习图解系列的实用实施指南。在本系列中，我们将弥合理论与应用之间的差距，将之前文章中探讨的神经网络概念变为现实。深度学习，图解还记得我们讨论过的用于预测冰的简单神经网络吗？帖子在 TensorFlow（和 PyTorch）中实现神经网络 | 作者 Shreya Rao | 2024 年 7 月首先出现在 AI Quantum Intelligence 上。
Implementing Neural Networks in TensorFlow (and PyTorch)
构建神经网络的分步代码指南继续阅读 Towards Data Science »
The Rise of PyTorch: The Backbone of Modern AI
人工智能 (AI) 彻底改变了行业，推动了医疗保健、金融和交通等各个领域的创新。这些进步的核心是深度学习框架，这些框架支持复杂神经网络的开发。在这些框架中，PyTorch 已成为主导力量。本文深入探讨了为什么 AI 越来越多地建立在 PyTorch 上，探索[…]文章《PyTorch 的崛起：现代 AI 的支柱》首次出现在 happy future AI 上。
Accelerated PyTorch inference with torch.compile on AWS Graviton processors
最初，PyTorch 使用了一种 Eager 模式，即构成模型的每个 PyTorch 操作在达到该模式后都会独立运行。PyTorch 2.0 引入了 torch.compile 来加速 PyTorch 代码，而不是默认的 Eager 模式。与 Eager 模式相比，torch.compile 以最适合的方式将整个模型预编译为单个图形 [...]
