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~
开源软件在现代互联网技术的发展中扮演者重要的作用。很多技术的进步和发展都是由开源软件推动的。而开源软件的发展离不开背后强大的开源组织的管理。本文列举最著名的五个开源组织，简述其背景，欢迎大家阅读。
使用AI技术预测未来、对数据进行分类可以解决很多个人或者小企业的问题。然而，对于新手和非行业的小企业来说，学习或者雇佣一个专业人才解决这些问题似乎有些得不偿失。这里给大家推荐一个给新手的可视化的机器学习模型训练网站，可以让大家都能享受到AI技术带来的红利。
Bloomberg在2022年4月开源了Memray，这是一个Python的内存分析器。它可以跟踪Python代码、本地扩展模块和Python解释器本身的内存分配情况。可以看numpy和pandas的运行内存使用。
CS 230 ― Deep Learning是斯坦福大学视觉实验室（Stanford Vision Lab）的Shervine Amidi老师开设的深度学习课程，他在课程网站上挂了一个关于深度学习示意图的网站，这里面包含了各种深度学习相关概念的示意图和动图，十分简单明了。
很多童鞋在查询期刊的时候会发现某些期刊不是SCI（SCIE）索引，而是一个叫ESCI的索引。这似乎有点像SCI，但好像又有区别，所以大家会有疑问，本篇博客将解释二者的区别。
正则化是一种基本技术，通过限制模型的复杂性来防止过度拟合并提高泛化性能。目前的深度网络严重依赖正则化器，如数据增强（DA）或权重衰减，并采用结构风险最小化，即交叉验证，以选择最佳的正则化超参数。然而，正则化和数据增强对模型的影响也不一定总是好的。来自Meta AI研究人员最新的论文发现，正则化是否有效与类别高度相关。
《Python Notes For Professionals》是StackOverflow上的人总结的Python使用方法。
今晚已经是本周的最后一天了，最近的一些深度学习算法方面的进展做个总结吧，感觉都是挺不错的，供大家参考。
Jupyter Notebook虽然在教学等领域有着非常大的优势，但是实际编程中，它的效率、可维护性等方面与python脚本相比的差距到底在哪也一直不那么清晰。就在上个月底，JetBrains的研究人员使用了大量的数据详细对比了二者的差异。这里总结一下其主要结论。
Python是目前最流行的编程语言，也是开放生态做得最好的编程语言之一。大多数深度学习框架、机器学习的框架都有很优秀的Python版本。这篇博客主要为大家介绍5个python生态系中解决NLP任务的框架。