大模型的发展速度很快，对于需要学习部署使用大模型的人来说，显卡是一个必不可少的资源。使用公有云租用显卡对于初学者和技术验证来说成本很划算。DataLearnerAI在此推荐一个国内的合法的按分钟计费的4090显卡公有云服务提供商仙宫云，可以按分钟租用24GB显存的4090显卡公有云实例，非常具有吸引力~

Stable Diffusion是最近很火的Text-to-Image预训练模型（详细信息：https://www.datalearner.com/ai-resources/pretrained-models/stable-diffusion ）。而现在，相关的视频教程已经出现。fast.ai的团队宣布了一门新的深度学习课程《From Deep Learning Foundations to Stable Diffusion》上线！

最近一段时间Text-to-Image模型十分火热。OpenAI的DALL·E2模型的效果十分惊艳。不过，由于Open AI现在的不Open策略，大家还无法使用这个模型，业界只开放了一个小版本的DALL·E mini。不过，前段时间，Stability AI发布的Stable Diffusion其效果明显好于现有模型，且免费开放使用，让大家都开心了一把。不过原有模型是Torch实现的，而现在，基于Tensorflow/Keras实现的Stable Diffusion已经开源。

LAION全称Large-scale Artificial Intelligence Open Network，是一家非营利组织，成员来自世界各地，旨在向公众提供大规模机器学习模型、数据集和相关代码。他们声称自己是真正的Open AI，100%非盈利且100%Free。在九月份，他们公布了一个全新的图像-文本对（image-text pair）数据集。该数据集包含4亿条数据。

昨天，Meta的Zuckerberg宣布，将PyTorch由Meta AI移交给Linux Foundation托管。这意味着PyTorch从今天起从Meta独立，并作为Linux Foundation下的一个项目。

强化学习（Reinforcement Learning）是近年来十分火热的一种机器学习研究领域。随着DeepMind（谷歌旗下的研究机构）的AlphaGo在围棋界战胜人类之后，这类方法开始被人们广泛关注。但是，强化学习并不是突然出现，也不是DeepMind的首创，在很久之前，这种方法已经开始发展，但是近年来，随着AI相关的软硬件能力的提升，强化学习的实用价值也开始显现。本文不涉及强化学习本身的技术细节，仅仅记录这种方法的历史由来。

随着安全隐私被大家所重视，网站开启HTTPS访问已经是不可阻挡的趋势。HTTPS协议就是借助SSL/TLS证书实现http的加密传输的协议（HTTP Over SSL/TLS）。本文将记录如何使用第三方库申请Let's Encrypt证书，并在tomcat中开启相关的功能。

原来直接用root账户授权远程访问失败，最新的MySQL8不允许直接创建并授权用户远程访问权限，必须先让自己有GRANT权限，然后创建用户，再授权。

PyTorch最新的1.12版本已经在前天发布。而其中TorchVision是基于PyTorch框架开发的面向CV解决方案的一个PyThon库，其最主要的特点是包含了很多流行的数据集、模型架构以及预训练模型等。本次也随着PyTorch1.12的发布更新到了v0.13。此次发布包含几个非常好的提升，值得大家关注。

我们将介绍如何将ML和SE结合起来，开发一种新的基于Transformer的混合语义ML代码补全，现在可供内部谷歌开发人员使用。我们讨论了如何通过（1）使用ML对SE单标记建议重新排序，（2）使用ML应用单行和多行补全并使用SE检查正确性，或（3）使用单标记语义建议的ML的单行和多行延拓来组合ML和SE。

重磅福利，斯坦福大学在去年秋季开设了应该是全球第一个transformers相关的课程，授课人员来自OpenAI、Google Brain、Facebook人工智能实验室、DeepMind甚至是牛津大学的业界与学术界的一线大牛。而这两天，这门课相关视频也都公开了，大家可以去观看学习了！

《Python for Data Analysis: Data Wrangling with pandas, NumPy, and Jupyter》是由Wes McKinney撰写的Python数据分析专业工具书籍。很容易理解，这本书就是教大家如何使用Pandas、NumPy以及Jupyter分析数据的。

在深度学习训练中，由于数据太大，现在的训练一般是按照一个批次的数据进行训练。批次大小（batch size）的设置在很多论文或者教程中都提示要设置为$2^n$，例如16、32等，这样可能会在现有的硬件中获得更好的性能。但是，目前似乎没有人进行过实际的测试，例如32的batch size与33的batch size性能到底有多大差别？德国的Thomas Bierhance做了一系列实验，以验证批次大小设置为2的幂次方是不是真的可以加速。

指标（metrics）和损失函数（loss function）在深度学习和机器学习里面非常常见，很多时候他们的公式都似乎是一样的，在编写程序的时候，二者的区别好像也不是很大。那为什么还会有这两种不同的概念出现呢？本文将简单介绍一下二者的区别和应用。

上个月Python的3.11版本发布了第一个beta版本，3.11带来了很多非常棒的新特性，例如错误提示更加具体，可以定位到具体代码位置等，十分友好，建议大家关注。这里简单为大家介绍一下。

昨天，卡地夫大学的NLP研究小组CardiffNLP发布了一个全新的NLP处理Python库——TweetNLP，这是一个完全基于推文训练的NLP的Python库。它提供了一组非常实用的NLP工具，可以做推文的情感分析、emoji预测、命名实体识别等。