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大规模的text-to-image模型没有公开预训练结果，OpenAI的意思就是我这玩意太厉害，随便放出来可能会被你们做坏事，而谷歌训练这个应该就是为了云服务挣钱，所以都没有公开可用的版本供大家玩耍。虽然业界有基于论文的实现，但是训练模型需要耗费大量的资源，没有开放的预训练结果，我们普通个人也很难玩起来。但是，大神Sahar提供了一个免费使用开源实现的text-to-image预训练模型的方式。

就在儿童节前一天，Hugging Face发布了一个最新的深度学习模型评估库Evaluate。对于机器学习模型而言，评估是最重要的一个方面。但是Hugging Face认为当前模型评估方面非常分散且没有很好的文档。导致评估十分困难。因此，Hugging Face发布了这样一个Python的库，用以简化大家评估的步骤与时间。

今天，时隔一年后，OpenAI发布了第二代的DALL·E模型。相比较第一代的模型，DALL·E 2，以4倍的分辨率生成更真实和准确的图像。

不久前，Java18发布，至此这款编程语言已经走过三十多年。随着近几年深度学习的发展，python已经开始霸榜编程语言，Java的流行度似乎下降很多。那么，如今的Java到底是什么状态，未来它的方向在哪？近期，JRebel对中大型企业技术人员的访谈，给我们一些指引和回答。

人工智能指数是斯坦福大学以人为本人工智能研究所（Stanford Institute for Human-Centered Artificial Intelligence (HAI)）联合学术界、工业界的专家一起发布的人工智能相关的发展报告。2022年度AI指数报告在近几日发布。

OpenAI在3月15日发布了一个最新的GPT-3和Codex的版本，这个版本最大的能力就是可以在已有的文本上插入或者编辑新的内容。而不是续写已有的文本。这个能力最大的应用就是重写已有文本，或者用来重构代码。

Pandas和NumPy是Python数据科学领域中最基础的两个库，他们都可以读取大量的数据并对数据做计算等处理。有很多的操作他们都能做。那么，这两个Python库在数据处理的性能上有什么差别呢？今天在Reddit上看到一个有意思的讨论和大家分享一下。

MLPerf™是MLCommons发布的一个用来测试AI相关软硬件性能的基准测试工具。2021年12月1日， Training v1.1的结果发布，这个结果不仅展示了最新的AI相关软硬件的进展，也有一个新的现象，就是AI训练正在超越摩尔定律。本文将简要解读一下相关数据。

pandas是Python中一个非常重要的分析工具，在数据处理方面应用非常广泛。但是，也是因为pandas包含的操作很多，所以初学者很多时候也不能特别能理解这些操作。 为了让初学者能够充分理解pandas中的操作，Pandas Tutor将pandas的操作变成可视化的过程，让我们充分理解这个过程。

对于分类特征的处理，sklearn中常见的方法有两种，一种是OneHotEncoder，另一种很多人说是LabelEncoder，其实不对。sklearn中，还有一个OrdinalEncoder，二者似乎一样，但其实并不相同，差别很大。本文将用Kaggle的房价预测的实例来描述如何这些差异以及不同处理对预测算法的影响。

pandas.get_dummies是pandas中一种非常高效的方法。它最主要的作用是可以将分类变量转变成dummy变量，也就是虚拟变量。这篇博客将简要的介绍一下pandas.get_dummies()方法，并描述其在机器学习中的应用的一些注意事项。

对于刚接触使用Python的同学来说，Python强大的生态与优秀的开源工具应该印象十分深刻。同时对于一些已经在使用Python解决问题的童鞋来说，使用pip来安装一些别人提供的工具应该已经熟悉了。当然，也有一些同学应该也听说可以使用conda来安装一些第三方的开源包。那么，python的包管理工具pip是一个什么样的东西？conda作为一个替代者或者补充，与pip有什么区别，二者分布适合什么情况下使用呢？本文将根据我的个人经验与观点为大家做一个简单的说明。

影响者营销将是极好的机会，可以使你的形象更加完善，并接触到新的受众，是一个人性化的宏伟机会？的确如此。它是否充满了影响者和品牌宁愿不管理的问题？同样地，是的。

基于算法的业务或者说AI的应用在这几年发展的很快。但是，在实际应用的场景中，我们经常会遇到一些非常奇怪的偏差现象。例如，Facebook将黑人标记为灵长类动物、城市图像识别系统将公交车上的董明珠形象广告识别为闯红灯的人等。算法系统出现偏差的原因有很多。本篇博客将总结在数据获取相关方面可能导致模型出现偏差的原因。

Batch Normalization（BN）是一种深度学习的layer（层）。它可以帮助神经网络模型加速训练，并同时使得模型变得更加稳定。尽管BN的效果很好，但是它的原理却依然没有十分清晰。本文总结一些相关的讨论，来帮助我们理解BN背后的原理。

这是一位热心网友（faridrashidi）收集的Kaggle竞赛的解决方案。这是在过去的Kaggle竞赛中表现最好的选手所分享的几乎所有可用的解决方案和想法的列表。一旦有新的比赛结束，这个列表就会更新。

Python最新正式版本3.10在10月4日已经发布。这个版本从2020年5月开始开发，经历差不多一年半的时间终于正式发布。当然每一个新版本都有很多新功能。我们将持续关注新功能，在这篇文章中，我们将简述3.10中新功能中的语法——结构模式匹配（structural pattern matching）。

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在2020年的亚马逊reInvent发布会上，亚马逊正式发布了一项新的服务，即Amazon SageMaker Feature Store，中文简介是适用于机器学习特征的完全托管的存储库。 Feature Store是这两年兴起的另一个关于人工智能系统的基础设施，应该也是未来几年最重要的人工智能基础设施之一。本文将介绍一下Feature Store是什么以及为什么很多企业开始推广这个东西。

运行本地dask集群的时候出错Task exception was never retrieved的解决方法

RNN的应用有很多，尤其是两个RNN组成的Seq2Seq结构，在时序预测、自然语言处理等方面有很大的用处，而每个RNN中一个节点是一个Cell，它是RNN中的基本结构。本文从如何使用RNN建模数据开始，重点解释RNN中Cell的结构，以及Keras中Cell相关的输入输出及其维度。我已经尽量解释了每个变量，但可能也有忽略，因此可能对RNN之前有一定了解的人会更友好，本文最主要的目的是描述Keras中RNNcell的参数以及输入输出的两个注意点。如有问题也欢迎指出，我会进行修改。

在使用Dask进行两个dataframe的concatenate操作的时候抛出ValueError，本文记录这个错误以及解决方案。

Dask支持多种调度器，从单线程、多线程、多进程到本地分布式和集群分布式，各种调度器在不同情况下有不同的作用，本文来源于Dask官方文档的翻译，主要向大家介绍这五种调度器的使用情景和方式。最后提供了如何在不同情境下设置Dask调度器的方法。

在前面的博客中，我们已经对`Dask`做了一点简单的介绍了，在这篇博客中我们来对比一下`Dask`的`DataFrame`在不同条件下的运算性能，主要是连接操作的性能（merge)。