勋章
我关注的人
粉丝
技术能力
- Python
- C语言
- C++
- Rust
- 机器学习/深度学习
- 人工智能
- 因果AI
暂时未有相关云产品技术能力~
十年C，十年Python，深耕算法和机器学习领域，Python全能开发工程师。
-
发表了文章 2023-06-02
白话向量点积
点积（Dot Product）是机器学习中最常见的向量操作。本文将通过简洁易懂的语言配合大量图形为大家介绍点积运算及其背后的数学意义。
-
发表了文章 2023-05-31
TimSort——最快的排序算法
TimSort 算法是 Tim Peters 于 2001 年为 Python 语言创建的。该算法建立在插入排序和归并排序的基础之上，兼具插入排序和归并排序的优点。TimSort 的平均时间复杂度为 O(nlog(n)) ，最好情况 O(n) ，最差情况 O(nlog(n)) 。空间复杂度 O(n) ，是一个稳定的排序算法。
-
发表了文章 2023-05-29
如何成为机器学习工程师
机器学习工程师是一个综合要求很高的交叉学科岗位，要求从业者学习很多必要技能和工具，以应对实际项目中遇到的各种挑战。 本文能为励志成为机器学习工程师的人提供一个清晰的成长路线图。
-
发表了文章 2023-05-25
图解NLP模型发展：从RNN到Transformer
本文以NLP模型发展为脉络，详细地解释了RNN、LSTM、GRU、seq2seq、注意力机制和Transformer。每一个技术都给出了清晰的图形化解释，便于大家理解。其中重点解释了Transformer的各个部分，因为Transformer 作为一个重要的里程碑，影响并创建了许多先进的 NLP 模型，如 GPT-3、BERT 等。
-
发表了文章 2023-05-23
Lamini：大语言模型精调框架
Lamini 致力于解决 LLM 驱动开发中最困难的挑战之一。该框架提供了一个简单且一致的编程模型来抽象跨不同 LLM 的微调过程。我们很可能会在不久的将来看到 Lamini 被纳入不同的 LLM 框架。
-
发表了文章 2023-05-22
5个值得一试的开源大语言模型
本文为大家整理了5个效果优秀和开源大语言模型，供大家学习研究。
-
发表了文章 2023-05-22
🤗Hugging Face Transformers Agent
本文我们探索了🤗Hugging Face Transformers Agents 的功能，并将其与🦜🔗LangChain Agents 进行了比较。
-
发表了文章 2023-05-22
用LangChain构建大语言模型应用
LangChain 是一个开源 Python 库，任何可以编写代码的人都可以使用它来构建 LLM 支持的应用程序。 该包为许多基础模型提供了通用接口，支持提示管理，并在撰写本文时充当其他组件（如提示模板、其他 LLM、外部数据和其他工具）的中央接口。
-
发表了文章 2023-05-22
GPT-4 API 接口调用及价格分析
对开发者来说，GPT-4最激动人心的是API接口同步发布。我今天获得了API访问权限，本文将跟大家分享GPT-4 API接口的使用以及大家关心的价格分析。
-
发表了文章 2023-05-22
码农饭碗不保——ChatGPT正在取代Coder
ChatGPT在编码速度和编码习惯上都完胜人类工程师。这让我不得不开始担心程序员未来的饭碗。程序员这个曾经被认为是最不可能被AI取代的职业，如今将面临来自ChatGPT的巨大挑战。根据测试，ChatGPT已经通过Google L3级工程师测试，这意味着大部分基础coding的工作可以由ChatGPT完成。尽管ChatGPT在涉及业务的任务上表现不佳，但未来更可能的工作方式是架构师或设计师于ChatGPT协同完成工作，不再需要编码的码农。
-
发表了文章 2023-05-22
GPT-4——比GPT-3强100倍
ChatGPT的地位可能即将被自家的GPT-4超越。
-
发表了文章 2023-05-22
BloombergGPT: 首个金融垂直领域大语言模型
NLP 在金融技术领域的应用广泛且复杂，主要应用场景包括情感分析、命名实体识别到问答等。大语言模型 (LLM) 已被证明可以有效处理上述任务；但是，鲜少没有报道过有专门针对金融领域的文献。本作中，我们展示了 BloombergGPT 这个拥有 500 亿参数的语言模型，它采用大量金融数据训练而来。我们基于 Bloomberg 大量的数据源构建了一个 3630 亿个token数据集，这可能是迄今为止最大的特定领域数据集，并增加了来自通用数据集的 3450 亿个token。
-
发表了文章 2023-05-22
利用GPT-3 Fine-tunes训练专属语言模型
ChatGPT强大的自然语言理解力和表达力，目前只表现在通用领域。一旦进入专业领域，ChatGPT经常“一本正经，胡说八道”。此时用特定领域的知识对模型进行微调是时间成本和经济成本最高的解决方案。
-
发表了文章 2023-05-22
用Python+ChatGPT批量生成论文概述
用python+GPT-3 API开发了一个可以直接从arxiv地址生成论文概述的工具，大大提升论文阅读速度。
-
发表了文章 2023-05-22
Stable Diffusion XL：更快，更强
总的来说，新模型并没有给我留下深刻印象。MidJourney、Leonardo AI 和 Microsoft Image Generator 仍然有更好看的生成效果。尽管 Stable Diffusion XL 与之前的 AI 模型相比似乎没有显着进步，但它仍然向前迈进了一步，并且肯定还有进一步改进的空间。我期待Stability AI官方能够公布更多细节，而且我坚信最终正式发布的产品会比预览模型更好。
-
发表了文章 2023-05-22
Twitter推荐算法解读
最近 Twitter 开源了其最宝贵的财产——推荐算法！本文将带你了解 Twitter 是如何做内容推荐的。
-
发表了文章 2023-05-22
OpenAI GPT-3模型详解
针对文本生成和代码生成这两大类场景，OpenAPI分别提供了GPT-3和Codex模型，本文将为大家详细介绍这两个模型。
-
发表了文章 2023-05-22
ChatGPT模型中的惩罚机制
ChatGPT中，除了采样，还有惩罚机制也能控制文本生成的多样性和创意性。本文将详细为大家讲解ChatGPT种的两种惩罚机制，以及对应的`frequency_penalty `和`presence_penalty `参数。
-
发表了文章 2023-05-22
ChatGPT模型采样算法详解
采样算法对ChatGPT的文本生成质量至关重要。本文重点讲解ChatGPT中temperature和top_p的采样原理，以及它们对模型输出的影响。帮助大家生成更灵活生动的内容。
-
发表了文章 2023-05-22
如何用ChatGPT高效完成工作
都2023年了，是时候让ChatGPT来帮我们完成工作了！本文将教你如何用ChatGPT高效地完成工作，并提供相关入门技巧。希望阅读本文后，大家都能轻松搞定工作，开开心心摸鱼。
-
发表了文章 2023-05-19
基于TextCNN实现文本分类
本文参考Yoon Kim的论文"Convolutional Neural Networks for Sentence Classification"，实现TextCNN卷积神经网络进行文本分类。
-
发表了文章 2023-05-19
Mojo：比 Python 快 35000 倍的 AI 编程语言
Mojo是一门刚刚发布的面向 AI 开发人员的编程语言。 Mojo 被设计为 Python 的超集，所以如果你已经掌握了 Python，学习 Mojo 会很容易。关键是 Mojo 将 Python 的易用性与 C 语言的性能相结合，速度比 Python 快35000倍！让你鱼与熊掌兼得。 如果您对 AI 感兴趣并且已经了解 Python，那么 Mojo 绝对值得一试。 这篇文章将带给你有关 Mojo 的所有信息。
-
发表了文章 2023-05-19
【重磅】Pandas 2.0发布！更快的速度更低的内存占用！
Pandas 是一个用于操作数据的 Python 库，在 Python 开发人员中非常流行。4月3日，Pandas 2.0正式发布。得益于 PyArrow的引入，Pandas 2.0 实现了更快、更节省内存的操作。
-
发表了文章 2023-05-19
π-Day快乐：Python可视化π
祝大家 π Day快乐！
-
发表了文章 2023-05-19
学会这12个Python装饰器，让你的代码更上一层楼
装饰器是一个重要的抽象思想，可以在不改变原始代码的情况下扩展代码。本文整理了项目中经常用到的12个装饰器，值得每一个Python开发者掌握。
-
发表了文章 2023-05-19
OpenAI发布ChatGPT：程序员瞬间不淡定了
12月1日，OpenAI发布了针对对话场景优化的语言大模型ChatGPT。一经发布便受到科技圈的广泛关注，我第一时间体验了ChatGPT，给大家奉上最新鲜的体验报告。
-
发表了文章 2023-05-19
用Python绑定调用C/C++/Rust库
Python绑定可以让Python程序调用C/C++/Rust编译的库函数，从而让我们在不重复造轮子的前提下，兼具Python和C/C++二者的优点。
-
发表了文章 2023-05-19
IPython工作原理
IPython的目标是为交互式和探索性计算创建一个全面、完整、易用的环境。本文带大家深入到IPython内部，看一下IPython的工作原理。
-
发表了文章 2023-05-19
Python常见操作的时间复杂度
本文整理了Python中常见数据结构操作的时间复杂度，旨在帮助大家了解Python操作的性能，协助运行更快的代码。
-
发表了文章 2023-05-19
让你的Python程序像C语言也一样快
本文带领大家从零开始实现一个C扩展模块，并向大家详细介绍了C扩展模块的运行机制。
-
发表了文章 2023-05-19
用Numba：一行代码将Python程序运行速度提升100倍
Numba是一款可以将python函数编译为机器代码的JIT编译器，由Anaconda公司主导开发，可以对Python原生代码进行CPU和GPU加速。Numba非常擅长加速数值运算，他对Numpy支持得非常好，Numpy经过Numba加速后的速度接近C和Fortran。
-
发表了文章 2023-05-19
用PyPy加速Python程序
我们可以用更好的Python运行环境或运行时优化来提升Python的速度，其中最成熟、使用最简单的当属PyPy。用PyPy，可以在不改变源代码的情况下，获得平均3-4倍的性能提升。本文将带大家学习如何用PyPy加速Python程序。
-
发表了文章 2023-05-19
深入理解Python生成器和yield
本文带大家深入地学习了生成器和`yield`语句。生成器在处理大文件大数据集时非常有用，它占用内存少，不会拖慢机器性能，从而能够更快的处理数据。
-
发表了文章 2023-05-19
Python性能优化指南--让你的Python代码快x3倍的秘诀
Python最为人诟病的就是其执行速度。如何让Python程序跑得更快一直是Python核心团队和社区努力的方向。本文将带大家深入探讨Python程序性能优化方法。
-
发表了文章 2023-05-19
用二元泊松模型预测2022年世界杯淘汰赛结果
双泊松模型有一个严重的缺陷，那就是它假设比赛中两队的比分是条件独立的。而我们都知道，在对抗性比赛中，两队的比分是存在关联的，双泊松模型可以描述比分的这种关联性，提高了比赛结果预测的准确度。
-
发表了文章 2023-05-19
2023编程语言趋势
Python持续霸榜，PHP依旧颓势，Java雄风不再，Rust热度不减，汇编迅速崛起，C语言地位稳固
-
发表了文章 2023-05-19
2023需要重点关注的四大AI方向
本文是我认为2023年需要重点关注的四大AI方向，这四个方向有望在今年进一步推动AI的发展，并帮助解决行业面临的一些核心挑战。
-
发表了文章 2023-05-19
Rust机器学习之petgraph
图作为一种重要的数据结构和表示工具在科学和技术中无处不在。因此，许多软件项目会以各种形式用到图。尤其在知识图谱和因果AI领域，图是最基础的表达和研究工具。Python有著名的NetworksX库，便于用户对复杂网络进行创建、操作和学习。Rust有对应的petgraph库——一个用 Rust 开发的通用图形库。本文将用简短易懂的代码向大家介绍petgraph的主要功能特性。
-
发表了文章 2023-05-19
Rust机器学习之tch-rs
整体上tch-rs的使用思路和PyTorch是一致的，因为本身tch-rs就是PyTorch的C++库`libtorch`的绑定。如果你熟练使用PyTorch，那么用tch-rs上手会非常快。关键是用tch-rs能够带给你更快的速度，这在大规模项目中是一个巨大的优势。
-
发表了文章 2023-05-19
Rust机器学习之Plotters
本文是“Rust替代Python进行机器学习”系列文章的第四篇，带领大家学习如何用Plotters作图。
-
发表了文章 2023-05-19
Rust机器学习之Linfa
本文将带领大家用Linfa实现一个完整的Logistics回归，过程中带大家学习Linfa的基本用法。
-
发表了文章 2023-05-19
Rust机器学习之Polars
本文将带领大家学习Polars的基础用法，通过数据加载 --> 数据探索 --> 数据清洗 --> 数据操作一整个完整数据处理闭环，让大家学会如何用Polars代替Pandas进行数据处理。
-
发表了文章 2023-05-19
Rust机器学习之ndarray
ndarray是Rust生态中用于处理数组的库。它包含了所有常用的数组操作。ndarray相当于Rust的numpy。要想用Rust做数据分析和机器学习离不开ndarray，本文就带大家了解一下ndarray的功能。
-
发表了文章 2023-05-19
Rust交互式编程环境搭建
数据科学和机器学习社区似乎压倒性地偏爱Jupyter Notebook。本文将带领大家一步一步搭建起Rust交互式编程环境。让Jupyter 可以运行Rust代码。
-
发表了文章 2023-05-19
我为什么将机器学习主力语言从Python转到Rust
Rust语言诞生于2010年，一种多范式、系统级、高级通用编程语言，旨在提高性能和安全性，特别是无畏并发。虽然与Python相比，Rust还年轻，很多库还在开发中，但Rust社区非常活跃并且增长迅猛。很多大厂都是Rust基金会的成员，都在积极地用Rust重构底层基础设施和关键系统应用。
-
发表了文章 2023-05-19
十年Python老鸟总结的5条Python开发最佳实践
作为一个做了十几年Python开发的老鸟，为大家总结出5条Python开发最佳实践。
-
发表了文章 2023-05-19
Python避坑指南（续）
本文收集整理了所有Python编程中可能遇到的坑，教你如何避开这些坑，写出健壮、高效的Python代码。
-
发表了文章 2023-05-19
Rust让科学计算速度提升200倍
Rust 语言自身相对已经成熟，生态也足够丰富，并且在很多应用领域崭露头角。但是Rust陡峭的学习曲线让Rust目前依然是小众语言，缺乏成熟的开发者基础，这是CTO在引入Rust到技术栈时要考虑的重要问题。如果团队人才密度足够高，可以比较轻松地转到Rust，否则将会面临市场人才紧缺，能力参差不齐等问题，最终导致技术选型灾难。
-
发表了文章 2023-05-19
用Python构建贝叶斯信念网络解决Monty Hall三门问题
本文将向你展示如何利用Python构建简单的贝叶斯信念网络，并用它来进行严格的推理。我们要建模的问题是著名的蒙提霍尔问题(也叫三门问题)。
-
发表了文章 2023-05-19
因果发现方法概述
直到今天，发现因果关系仍然不是一件简单的事情，要么需要进行精心控制的实验，要么依赖人类的原始直觉。随着技术的不断进步，人工智能可以帮助我们发现因果关系。因果AI能够结合人类直觉和经验，通过观测数据自主发现因果关系。
-
发表了文章
2023-06-02
白话向量点积
-
发表了文章
2023-05-31
TimSort——最快的排序算法
-
发表了文章
2023-05-29
如何成为机器学习工程师
-
发表了文章
2023-05-25
图解NLP模型发展：从RNN到Transformer
-
发表了文章
2023-05-23
Lamini：大语言模型精调框架
-
发表了文章
2023-05-22
5个值得一试的开源大语言模型
-
发表了文章
2023-05-22
🤗Hugging Face Transformers Agent
-
发表了文章
2023-05-22
用LangChain构建大语言模型应用
-
发表了文章
2023-05-22
GPT-4 API 接口调用及价格分析
-
发表了文章
2023-05-22
码农饭碗不保——ChatGPT正在取代Coder
-
发表了文章
2023-05-22
GPT-4——比GPT-3强100倍
-
发表了文章
2023-05-22
BloombergGPT: 首个金融垂直领域大语言模型
-
发表了文章
2023-05-22
利用GPT-3 Fine-tunes训练专属语言模型
-
发表了文章
2023-05-22
用Python+ChatGPT批量生成论文概述
-
发表了文章
2023-05-22
Stable Diffusion XL：更快，更强
-
发表了文章
2023-05-22
Twitter推荐算法解读
-
发表了文章
2023-05-22
OpenAI GPT-3模型详解
-
发表了文章
2023-05-22
ChatGPT模型中的惩罚机制
-
发表了文章
2023-05-22
ChatGPT模型采样算法详解
-
发表了文章
2023-05-22
如何用ChatGPT高效完成工作
