Stable Diffusion的最新实现——KerasCV的官方实现！
Stable Diffusion是一种功能强大的开源文本到图像（Text-to-Image）生成模型。虽然目前有多个开源项目可以实现基于文本提示（prompt）创建图像，但Stable Diffusion性能极其强大，其结果甚至可以媲美DALL·E2。而现在KerasCV提供了这个模型的官方实现！
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KerasCV——一个新的简单易用的计算机视觉（CV）算法库
KerasCV是由Keras官方团队发布的一个计算机视觉框架，可以帮助大家用来处理计算机视觉领域的相关任务和问题。这是2022年4月刚发布的最新产品，由于是官方团队出品的工具，所以质量有保证，且社区活跃，一直在积极更新。
缺少有标注的数据集吗？福音来了——HuggingFace发布few-shot神器SetFit
少量标记的学习（Few-shot learning）是一种在较少标注数据集中进行模型训练的一种学习方法。为了解决大量标注数据难以获取的情况，利用预训练模型，在少量标记的数据中进行微调是一种新的帮助我们进行模型训练的方法。而就在昨天，Hugging Face发布了一个新的语句transformers（Sentence Transformers）框架，可以针对少量标记数据进行模型微调以获取很好的效果。
谷歌官方高性能大规模高维数据处理库TensorStore发布！
今天Google发布了TensorStore，这是一个开源的C++和Python软件库，设计用于存储和操作大规模n维数据。TensorStore已经被用来解决科学计算中的关键工程挑战（例如，管理和处理神经科学中的大型数据集，如石油级的三维电子显微镜数据和神经元活动的 "4d "视频）。TensorStore还被用于创建大规模的机器学习模型，如PaLM，解决了分布式训练期间管理模型参数（检查点）的问题。
Stable Diffusion的Tensorflow/Keras实现及使用
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。
重磅！Meta将PyTorch移交给Linux基金会！
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。
TorchVision最新0.13版本发布！
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。
PyTorch终于支持苹果的M1芯片了！
自从苹果发布M1系列的自研芯片开始，基于ARM架构的电脑处理器开始大放异彩。而强大的M1芯片的能力也让很多Mac用户高兴很久。而就在现在，M1也开始支持PyTorch的深度学习框架了。PyTorch官网刚刚宣布，经过和Apple的Metal工程师队伍的合作，PyTorch支持Mac的GPU加速了。
使用Jupyter Notebook编程与python脚本编程的差异
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。
TensorFlow与PyTorch近几年发展对比
Tensorflow和PyTorch是深度学习最流行的两个框架，二者都有坚定的支持者。一般认为由于Google的支持，TensorFlow的社区支持比较好，在工业应用广泛。但是尽管有keras加持，但易用性方面依然被认为不如PyTorch。而后者最早由Facebook人工智能团队开发。由于其易用性，被认为在科学研究中有广泛使用。那么，最近几年二者发展如何，是否实际还如之前的观点一样，这里AssemblyAI的一个作者做了一些对比。
重磅！MLPerf™训练1.1成绩发布！AI训练正在超越摩尔定律！
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。
使用kaggle房价预测的实例说明预测算法中OneHotEncoder、LabelEncoder与OrdinalEncoder的使用及其差异
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。
深度学习中为什么要使用Batch Normalization
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。
Python3.10版本的结构模式匹配（structural pattern matching）简介
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）。
亚马逊最新发布Feature Store简介
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。
Seq2Seq的建模解释和Keras中Simple RNN Cell的计算及其代码示例
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。
Dask concat throws ValueError: Shape of passed values is (xxx, xxx), indices imply (xxx, xxx)
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。
考虑价格和促销影响的销售预测算法实践
这是一篇来自Towards Data Science上面的一篇个人实践分享，主要是针对销量进行预测。一般来说，销量受到价格、季节等因素影响较大。这里就是考虑这些因素进行的一个实践。值得大家一试。这里我们翻译一下，并对其中的某些工作做一些简单的解释。
Scikit-Learn最新更新简介
Scikit-Learn有很优秀的机器学习处理思想，包括TensorFlow等新框架都借鉴了它的设计思想。最近的更新也让Scikit-Learn更加强大。在描述这个更新之前我们先简单看一下历史，然后让我们一起看看都有什么新内容吧。
TensorFlow中常见的错误解释及解决方法
TensorFlow中常见的错误解释及解决方法
深度学习技巧之Batch Normalization
Batch Normalization是深度学习中最重要的技巧之一。是由Sergey Ioffe和Christian Szeged创建的。Batch Normalization使超参数的搜索更加快速便捷，也使得神经网络鲁棒性更好。本篇博客将简要介绍相关概念和原理。
发现新大陆！（申请领地）
这是一个新大陆，有博客园，算法区，技术堡，论文馆，数据林，工具库。尽情畅游吧！
Tensorflow中数据集的使用方法（tf.data.Dataset）
Tensorflow中tf.data.Dataset是最常用的数据集类，我们也使用这个类做转换数据、迭代数据等操作。本篇博客将简要描述这个类的使用方法。