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最简单快捷部署属于自己的ChatGPTTelegram机器人的方法使用CloudflareWorkers，单文件，直接复制粘贴一把梭。无需任何依赖，无需配置本地开发环境，不用域名，免服务器。可以自定义系统初始化信息，让你调试好的性格永远不消失。https://github.com/TBXark/ChatGPT-Telegram-Workers投稿：@ZaiHuabot频道：@TestFlightCN

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谷歌免费发布了一套15门课长达300小时的机器学习工程师课程。涵盖了机器学习系统的设计、构建、投产、优化、运转和维护工作。详细的学习内容有：•机器学习基础：涵盖机器学习的基本原理和方法。•特征工程：探讨如何有效地处理和转换数据，以提高模型性能。•生产级机器学习系统：介绍如何将机器学习模型部署到生产环境中。•计算机视觉与自然语言处理：涉及图像和语言数据的分析和应用。•推荐系统：讨论如何构建个性化推荐引擎。•MLOps：聚焦于机器学习操作的实践，包括模型的部署、监控和维护。•TensorFlow、GoogleCloud、VertexAI：介绍这些工具和平台如何支持机器学习项目的开发和部署。课程地址：https://www.cloudskillsboost.google/paths/17

数据库内机器学习 - MindsDB

数据库内机器学习-MindsDBMindsDBML-SQLServer为使用SQL的最强大的数据库和数据仓库启用机器学习工作流。开发人员可以快速将AI功能添加到你的应用程序中。数据科学家可以通过将ML模型部署为AI表来简化MLOps。数据分析师可以轻松地对复杂数据（例如具有高基数的多元时间序列）进行预测，并在Tableau等BI工具中将其可视化。#机器学习

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(flwr)是用于构建联邦学习系统的#框架。Flower的设计基于以下几个指导原则：可定制：联邦学习系统因一个用例而异。Flower允许根据每个单独的用例的需要进行各种不同的配置。可扩展：Flower起源于牛津大学的一个研究项目，因此在构建时考虑了AI研究。许多组件可以扩展和覆盖以构建新的最先进的系统。与框架无关：不同的机器学习框架具有不同的优势。Flower可以与任何机器学习框架一起使用，例如PyTorch、TensorFlow、HuggingFaceTransformers、PyTorchLightning、MXNet、scikit-learn、JAX、TFLite，甚至适合喜欢手动计算梯度的用户的原始NumPy。可以理解：Flower的编写考虑了可维护性。鼓励社区阅读和贡献代码库

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好东西，Elicit发布了一个机器学习必读清单，能够系统地了解机器学习的各个方面，尤其是语言模型。清单包括下面几个部分：机器学习基础：介绍机器学习从基础到进阶的各种概念，如机器学习入门、深度强化学习和反向传播。Transformer与基础模型：深入探讨了Transformer架构，内容包括视觉引导、实践调查和各种模型的技术报告。训练与微调：介绍了训练和精调语言模型的方法与策略，特别强调了整合人类反馈和零样本学习。推理与运行策略：探讨了在上下文中进行推理、任务分解和工具使用的策略，分析大语言模型如何处理复杂的推理和解决问题的任务。应用领域：课程还涵盖了机器学习在科学、预测和搜索排名等领域的实际应用。机器学习实践：介绍了在实际部署中的洞见及评估语言模型在实际环境中的性能标准。进阶主题：涉及更为专业的主题，如世界模型、因果关系、规划及机器学习中的不确定性。整体观：讨论了AI的扩展、安全性及AI对经济和社会影响的更宽泛话题，为理解机器学习的整体景观提供了全面的视角。这里阅读清单：https://github.com/elicit/machine-learning-list