#开发 #环境 #python #web #Google

#开发 #环境 #python #web #Google Colab Google 推出的云端 Jupyter 笔记本环境,可通过浏览器编写和执行 Python 代码,无需任何配置,数据存储在 Google 硬盘上,也可从 GitHub 加载,免费提供 GPU/TPU 计算资源。 这个太强了,不用配置环境,直接部署项目,比如 点击这里 即可运行 OpenVoice 声音克隆项目,点击播放按钮进行部署,更多项目可以看 camenduru 这个人的主页。 频道 @WidgetChannel

相关推荐

封面图片

一个最近在 GitHub 上较为流行的 Python 库:PyGWalker,是 Tableau 的另一种开源替代品,可用于简化

一个最近在 GitHub 上较为流行的 Python 库:PyGWalker,是 Tableau 的另一种开源替代品,可用于简化 Jupyter Notebook 数据分析和数据可视化工作流程。 通过 PyGWalker,你可以快速将 Pandas DataFrame 转变为 Tableau 风格的操作界面,更好的用于数据可视化探索。 该 Python 库支持 Jupyter Notebook、Google Colab、Kaggle Code 等多种环境,安装使用也不难。 | #Python

封面图片

Google Colab 服务将免费支持 AI 辅助编程

Google Colab 服务将免费支持 AI 辅助编程 Google 宣布其免费 Jupyter Notebook 环境 Colaboratory (Colab)将加入 AI 辅助编程功能,包括代码补全,用自然语言去生成代码,辅助编程的聊天机器人。Colab 将使用基于 PaLM 2 的代码模型家族 Codey,而 Codey 利用了从外部来源获得授权的高质量代码数据集进行微调,为 Python 和 Colab 特定用途进行了定制。来源 , 来自:雷锋 频道:@kejiqu 群组:@kejiquchat 投稿:@kejiqubot

封面图片

软件环境变量配置功能:环境变量配置

软件环境变量配置 软件功能:环境变量配置 支持平台:#Windows 软件简介:一款环境变量配置工具,可配置java、python和node环境变量。装过这些软件的都知道,环境变量配置不好会影响正常使用。这个简易小工具,一键解决环境变量配置问题。 软件下载:点击下载 频道: @kkaifenxiang 群组: @blacktechsharing

封面图片

Google员工爆料Python基础团队原地解散

Google员工爆料Python基础团队原地解散 发布这一动态的 Thomas Wouters,简介是“Google 员工、Python 指导委员会、Python 3.12 和 3.13 的发布主管”。这个消息惊动了领域内的很多开发者,包括 PyTorch 创始人、Meta 杰出工程师 Soumith Chintala:被讨论最多的,当然是裁撤的原因。具体来说,Google不是完全撤掉 Python 基础团队,而是将原先在美国的团队解雇,在德国慕尼黑重新组建团队。这种做法,应该是出于成本考虑:Google按地区向员工支付工资。我记得,旧金山、纽约和西雅图是全额工资,其他地区有一定比例的折扣。如果你居住在美国但不在这些大都市之一,工资可能会低 15% 左右。昨天的裁员似乎被视为重组。一些团队已被彻底解散。有些已经合并(两支球队 → 一支球队)。似乎确实存在一种有利于低成本地区人们的模式。例如,两个团队合并,成本较高的经理被解雇,或者整个团队被解雇,然后这些职责由工资较低的办公室的人员重新承担。鉴于Google给美国员工的工资很高,某种程度上说,裁员会大幅增加利润。不过在美国招聘也有很多好处 强大的人才库、在同一地区 / 时区保持团队运作等。也有人指出:“人们不明白的是,他们所做的工作是否真的能为Google带来每年 10 人 500 万美元的价值,还是可以由两个非常聪明的 Python 专家来完成。技术裁员的关键不在于他们没有做重要的工作,而在于有大型团队来做基本上可以由两人团队完成的事情。”问题是,该团队似乎完成了大量对Google内部也至关重要的工作:但这一次的事,有人认为,裁撤基础团队是Google采取的一种策略:Meta 显然推动了 CPython 的大部分效率。列出的项目大多是稳定的,因此Google让社区推动它前进是明智的,他们只是使用它(你懂,“我们有非常善于平衡工作与生活的经理”以及“马拉松而不是冲刺”)Google内部的 Python,至少对于非人工智能的业务来说,感觉与世界其他地方不同的默认值有很大不同。这可能会产生最终对齐外部 Python 社区的广泛副作用。换个角度想,这对 Meta 来说或许是个好消息:你怎么看? ... PC版: 手机版:

封面图片

Colab最新更新概览 | 借助Colaboratory(简称Colab),可在浏览器中编写和执行Python代码,并且无需任何

Colab最新更新概览 | 借助Colaboratory(简称Colab),可在浏览器中编写和执行Python代码,并且无需任何配置;,免费使用GPU; 轻松共享 - Colab新增了从Google表格智能粘贴数据的功能,可以自动生成代码将粘贴的数据转换为pd.DataFrame,省去了传统上要进行的额外步骤。 - Colab还可以从Pandas DataFrame自动生成图表,执行包含DataFrame的代码单元格后,会出现一个自动绘制图表的按钮。 - Colab Notebook现支持将代码单元格折叠并分组,可以给相关的代码单元格添加小标题,这能让Notebook更整洁有序。 - 新的文本编辑功能允许选择一个代码单元格然后直接编辑文本,无需转换为Markdown单元格。 - Colab实验室新增了一些功能让Notebook的协作更容易,如评论和任务列表。 - Colab Notebook编辑器现在支持语法高亮显示,可以选择不同的配色方案。编辑器还可以实时预览LaTeX数学表达式。 - Colab增加了新的Notebook设置,可以设置单元格间距、代码字体等使界面更符合个人喜好。 - Colab optimize运行时选项可以根据硬件情况自动选择运行时,提高Notebook的性能。 - Colab的Stable Diffusion支持扩展到更多用户,可以通过简单的代码进行图像生成。

封面图片

资源标题:Python深度学习验证码识别

资源标题:Python深度学习验证码识别 资源描述:本教程包含从python安装,环境搭建,基础语法,进阶教学,模型训练,项目部署整套流程 链接: 阿里云盘 大小:2.82GB 标签:Python 人工智能 深度学习 来自:雷锋 频道:@Aliyundrive_Share_Channel 群组:@alyd_g 投稿:@AliYunPanBot

🔍 发送关键词来寻找群组、频道或视频。

启动SOSO机器人