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大语言模型的缩放法则：计算资源分配的科学在大语言模型（LLM）的研究中，一个重要的发现是：模型性能的提升遵循可预测的缩放法则。这一规律不仅为理论研究提供了新的视角，也为工程实践中的资源分配提供了科学依据。1. 缩放法则的核心规律缩放法则的核心在于，模型性能的提升与计算资源、模型参
Key and Imports In this cheat sheet, we use the following shorthand: df | Any pandas DataFrame object s | Any pandas Series object You’ll
一个比较流行的方法是序列到序列的转换，即将一个序列转换为另一个序列。此方法一般机器翻译常用，通常依赖于具有编码器-解码器结构的神经网络模型，其中编码器神经网络接收输入序列并学习提取重要特征，然后解码器神经网络使用该特征来产生目标输出。该范式已经用于生物学和能源预测，其中在
他领域看到案例。展望PINNs方法为我们打开了AI与科学计算结合的新思路，MindSpore团队基于PINNs方法也做了一些工作，后续有机会再跟大家分享。同时，我们也欢迎广大的AI科学计算爱好者和研究者加入我们，共同探索AI科学计算这一新课题。转自文章链接：https://zhuanlan
前言 NumPy是Python中最受欢迎的科学计算库之一，它提供了丰富的功能来处理和操作数组数据。在本文中，我们将深入了解NumPy的高级索引功能，这些功能允许我们根据特定条件或索引数组来访问和修改数组的元素，为数据科学和数组操作提供了更大的灵活性和控制力。 NumPy简介
与NumPy不同，SciPy库提供了更多的数学工具和算法，使得科学计算变得更加方便和高效。它还与其他科学计算库（如Matplotlib和Pandas）结合使用，为科学家、工程师和研究人员提供了一个强大的工具集，用于解决复杂的数学问题和数据分析任务。SciPy是Python科学计算领域中不可或缺的重要工具，它为
2.3.2 gather/spread—“长”“宽”数据转换1. gather—“宽”变“长”2.1节讨论了“宽”数据格式的弊端，所以推荐将数据转换成“长”数据—全部变量名称为一列，相关数值为一列。gather函数因此而生。图2-1所示的示例用箭头标识出了数据由“宽”变“长”的具
Dispersal of Battery-free Wireless Devices（via） 值得一提的是，为了找到最佳的“蒲公英”设计，科学家们尝试了 75 种不同的模型设计，并最终挑出了其中一种（仍有持续改进的空间）。 现阶段，研究人员需要耗费大量的时间与精力，才能制作出一
1.4 从数据到洞察力：数据科学工作流正如我们所看到的，数据科学家是一个有趣的角色，有时也是一个具有挑战性的角色。无论团队还是个人，不仅需要正确的技能组合，还需要正确的工具和商业问题。在这一节中，我们将讨论数据科学项目可能遵循的步骤。需要强调的是，尽管我们对各个步骤已经进行了归类
NumPy数学函数：强大的数值计算工具 简介 NumPy是Python中广受欢迎的科学计算库，提供了丰富的数学函数，可用于处理数组和矩阵中的数值数据。这些数学函数包含了许多常见的数学运算，如三角函数、指数函数、对数函数、统计函数等。本文将介绍NumPy中一些常用的数学函数及
(oldModel) { oldModel.dispose() } } 加载转换器 转换器的文件我们都放在/public/parses/文件夹下，然后进行动态加载，即选择了某个预处理器后再去加载对应的转换器资源，这样可以节省不必要的请求。 异步加载js我们使用loadjs这个小巧的库，新增一个load
理语音语义创新Lab主任、首席科学家 袁晶博士作为AI领域的资深专家，袁晶博士的职业经历刚好也对应了AI发展的基础研究、产品开发与商业落地三个阶段：✎ 自2009年开始，袁晶博士便加入微软从事AI方面的研究：• 曾任微软亚洲研究院研究员，资深科学家主管，在顶级国际会议上发表60
Seaborn是基于matplotlib的图形可视化python包。它提供了一种高度交互式界面，便于用户能够做出各种有吸引力的统计图表。 安装 Seaborn 要安装最新版本的seaborn，您可以使用pip： pip install seaborn 也可以使用conda以下方法安装发布的版本：
就是用数据的方法研究科学和用科学的方法研究数据。 前者包括生物信息学、天体信息学、数字地球等领域；后者包括统计学、机器学习、数据挖掘、数据库等领域。而这些学科都是数据科学的重要组成部分，只有把它们有机地整合在一起，才能形成整个数据科学的全貌。 既然学习数据科学，那么就应该深刻的理解其中所包含的内容：
在线认证 微认证：基于物联网平台构建智慧路灯应用 借助软件开发服务和弹性云服务器，构建一个基于华为云物联网平台的智慧路灯云端应用。 链接
维数组对象和用于处理这些数组的工具。NumPy是科学计算和数据分析的核心库之一，它还与其他库（如Pandas和Matplotlib）紧密集成，为数据科学家和研究人员提供了强大的工具集。 为什么要创建区间数组 在数据分析和科学计算中，我们经常需要生成一系列特定范围内的连续数
昇思MindSpore团队为了解决传统科学计算领域的痛点，发挥其在大规模，多种设备训的练上的优势。该团队计划面向八大科学计算行业打造MindScience系列套件。这些行业套件包括了业界领先的数据集、基础模型、预置高精度模型和前后处理工具，加速了科学行业应用开发。具体如下表所示：
使用场景 RDS for MySQL数据迁移到数据仓库服务DWS CDM字段转换器配置功能指南 Elasticsearch整库迁移到云搜索服务 MRS HDFS数据迁移到OBS MySQL数据库数据迁移到MRS HIVE
人工智能 （计算机科学的一个分支） 人工智能（Artificial Intelligence），英文缩写为AI。它是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新的技术科学。人工智能是计算机科学的一个分支，它企图了解智能的实质，并生产出一种新的能以人类
前言 NumPy是Python中最受欢迎的科学计算库之一，它提供了强大的多维数组对象和灵活的数据操作功能。在本文中，我们将重点介绍NumPy中的索引和切片功能，这些功能使得我们可以轻松地访问和操作数组中的元素，为数据分析和科学计算任务提供了极大的便利。 Numpy简介
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