一份面向计算机科学基础及全栈开发、深度学习和自然语言处理的定制化计算机科学课程清单(学习资源集)

一份面向计算机科学基础及全栈开发、深度学习和自然语言处理的定制化计算机科学课程清单(学习资源集) 作者语： 作为一名拥有物理学背景的机器学习软件工程师，我觉得缺乏计算机科学学位是我长期成长的一个限制因素。为了正面解决这个问题，我利用我在网上找到的最佳资源为自己设计了这门课程，重点关注 CS 基础知识以及全栈开发、深度学习和自然语言处理。 有通用知识课程和项目课程。 通用知识课程用于将大脑中的知识索引到一个有组织的系统中。面对新问题时，至少知道要查找哪些相关信息。 项目课程是真正的学习过程。边做边学是学习的唯一途径。 如果你对这个课程的创建哲学感兴趣，我写了一篇关于它的文章： | #计算机科学

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Ava PLS Ava PLS 是一个桌面应用程序，用于在计算机上本地运行语言模型。它允许您执行各种语言任务，例如文本生成、语法纠正、改写、摘要、数据提取等。完全免费，可以在本地运行类似ChatGPT 等语言大模型的容器中应用，目前支持在苹果macOS电脑运行 #AI #chatGPT #macOS #免费 链接：点击获取

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《深入理解计算机系统 》 简介：如果你希望深入了解深入理解计算机系统，这门课程将带你进入一个充满创意与实用技巧的世界。从基础到高阶，每一部分都细致入微，帮助你掌握行业内的最新技术与方法。课程设计紧贴实际应用，学员不仅能学到理论，还能掌握解决实际问题的能力，提升自己的工作效率和创作水平。不管是初学者还是有一定经验的学员，都可以在这里找到提升的空间。 标签：#深入理解计算机系统 #课程 文件大小 NG |

Google建立合作伙伴关系 将其人工智能模型建立在事实基础上

Google建立合作伙伴关系 将其人工智能模型建立在事实基础上 生成式人工智能会编造信息，但将这些系统建立在已知事实数据的基础上，可以大大减少幻觉的产生。今年四月，Google宣布将努力把顶点人工智能（Vertex AI）结果应用于网络搜索，并计划允许公司将人工智能系统应用于自己的内部数据。现在，Google提供了一个额外的选择：使用第三方数据来帮助人工智能结果的落地。这项工作的初步合作伙伴包括穆迪（Moody's）、汤森路透（Thomson Reuters）和 ZoomInfo。Google云首席执行官托马斯-库里安（Thomas Kurian）介绍说："实际上可以信任这个模型，让它代表你完成任务，因为你有信任它的基础。"这些举措正值主要 genAI 提供商努力证明其系统足够安全可靠，可用于商业用途之际。Google还提供了更多方法来提高系统的可靠性和可预测性。其中之一就是新的"信心分数"，人工智能模型会提供一个数字指标，说明它对答案的确定程度。另一项新功能允许客户告诉模型重点从提示中包含的文档或其他信息中寻找答案，而不是从其广泛的训练数据中寻找答案。库里安说："我们已经教会了模型如何保证在做出响应时，将输入提示中的内容作为需要关注的主要信息。它可以避免被所有其他训练数据分散注意力"。Google还宣布低延迟 Gemini 1.5 Flash 型号和 Gemini 1.5 Pro 全面上市，后者可处理多达 200 万个词元的上下文，足够播放两小时的视频。 ... PC版： 手机版：

《深入理解计算机系统(1) 》

《深入理解计算机系统(1) 》 简介：如果你希望深入了解深入理解计算机系统(1)，这门课程将带你进入一个充满创意与实用技巧的世界。从基础到高阶，每一部分都细致入微，帮助你掌握行业内的最新技术与方法。课程设计紧贴实际应用，学员不仅能学到理论，还能掌握解决实际问题的能力，提升自己的工作效率和创作水平。不管是初学者还是有一定经验的学员，都可以在这里找到提升的空间。 标签：#深入理解计算机系统(1) #课程 文件大小 NG |

Meta 开源计算机视觉基础模型 DINOv2

Meta 开源计算机视觉基础模型 DINOv2 Meta 开源了它的计算机视觉基础模型 DINOv2，源代码托管在上，和 Meta 近期开源的其它 AI 模型一样，采用的是非商用的 CC-BY-NC 4.0 许可证。DINOv2 是基于 Vision Transformer (ViT)架构，使用一个包含 1.42 亿幅图像的精选数据集进行预训练，可用于图像分类、视频动作识别、语义分割和深度估计等任务。Meta 称 DINOv2 模型的速度是旧方法的两倍，使用的内存只有旧方法的三分之一。测试显示它相比其它同类模型有显著改进。来源 ， 来自：雷锋 频道：@kejiqu 群组：@kejiquchat 投稿：@kejiqubot