1.推荐几个在线练题平台腾讯云开发者社区最近在刷LeetCode,对于这种刷题平台由衷的喜欢,同时发现了几个非常好的在线练习平台,分别是学习Git、SQL、正则表达式的在线练习平台。 看到有人在评论里面问有没有Python的在线练题平台,想起来我这还是个Python的账号呢,汗颜呀,所以补充一下我之前用过的Python在线练题平台。 https://cloud.tencent.com/developer/article/1667969

2.GitHub中适合新手学习机器学习的项目,以及学习三款工具Keras:Keras 是一个高级神经网络库,建立在 TensorFlow 之上,提供了简洁而灵活的接口。你可以学习如何使用 Keras 构建和训练神经网络模型,包括卷积神经网络、循环神经网络等。项目链接:https://github.com/keras-team/keras Fast.ai:Fast.ai 是一个面向初学者和中级学习者的深度学习教育平台,提供了一系列的课程和教程https://blog.csdn.net/itcast_cn/article/details/131403576

3.GitHublearninghub/learninghub:learningNotifications Fork0 Star1 learning-hub又一个OJ的在线编程学习平台. learning-hub.github.io/learning-hub/ License Apache-2.0 license 1star0forksBranchesTagsActivity Star Notifications master BranchesTags Code Folders and files Latest commit 53 Commits https://github.com/learning-hub/learning-hub

4.24常见渗透测试漏洞靶场列表11. MS08067实战型训练平台: http://bachang. 12. 东塔在线靶场: https://labs./index/course/index 0x03 漏洞靶场 1. DVWA: http://www. 2. BWVS: https://github.com/bugku/BWVS 3. BWAPP: https:///projects/bwapp 4. WAVSEP: https://github.com/sectooladdict/wavsep http://www.360doc.com/content/23/0410/06/77981587_1075837858.shtml

5.Taurus:面向机器学习的数据面架构(下)5.2.3. 在线训练 Taurus 的机器学习模型也可以被更新以优化全局指标,这对于单个交换机无法观察到的行为(如下游拥堵)很有帮助。我们将遥测数据包送入控制面的训练应用程序,并使用流量规则配置时间作为估计,评估更新数据面模型权重所需的时间。 图13 显示,更高的采样率(对应更多的批处理数据)收敛速度更快(几十到几https://developer.aliyun.com/article/1111129

6.线上python哪个平台好?Worktile社区3. 分享和共享:可以将Notebook保存为文件或分享到GitHub等平台。 ### 三、Google Colab Google Colab是一个基于云的Python编程环境,可以免费使用。它提供了一个Jupyter Notebook的界面,并且可以直接在云端运行代码。 ### 优势 1. 云端运行:所有代码和数据都存储在云端,无需担心本地环境的配置和限制。 2https://worktile.com/kb/ask/90158.html

7.超全整理:程序员都在用什么工具?“计算机科学里两件最难的事:缓存失效和命名。” Codelf 通过搜索在线开源平台 Github, Bitbucket, Google Code, Codeplex, Sourceforge, Fedora Project 的项目源码,帮开发者从中找出已有的匹配关键字的变量名,从而帮助为变量名苦恼的开发者命名。这个搜索服务支持直接搜索中文。 https://xie.infoq.cn/article/3808624e50341691b5e44c647

8.线上教学质量监测方案2、课程教学方案二:教师使用班级微信群、QQ群等开展互动教学,疑难解答。各任课教师按照班级课表,及时发布学习计划和资源,微课、作业、课件等,指导学生按时完成学习任务。老师在微信群、QQ群等在线平台通过“语音+图片+文字+小视频”的形式进行教学直播,开展实时讨论、作品点评、小视频分享等活动。 https://www.oh100.com/a/202301/5942245.html

9.从零训练一个多模态LLM:预训练+指令微调+对齐+融合多模态+链接另一种做法参考论文Anthropic LLM ,通过三个阶段的训练,包括语言模型预训练,偏好模型预训练,以及偏好模型微调。首先在大规模语料上进行语言模型的预训练,这一步直接采用指令微调后得到的LLM。然后从StackExchange/Reddit/Wikipedia等获取混合对比数据集,进行偏好模型的预训练。最后在人类反馈对比数据上进行微调,训练符合人类https://www.shangyexinzhi.com/article/10160427.html

10.一步一步教你在线免费训练机器学习模型(启用GPU和TPU)由于我无法在这篇文章中涵盖所有在线训练机器学习模型的服务,因此本文将有第二部分。 所有需要学习和实践机器学习的资源都是开源的,可在线获取。从计算、数据集、算法以及免费在线提供的各种高质量教程,你只需要互联网连接和学习的热情。 我希望这篇文章有用,因为它解决了开始走向机器学习和数据科学之路的业界人士所面https://blog.itpub.net/31545819/viewspace-2216969/

11.卷王都在用!100款宝藏级AIGC工具分享,强烈建议收藏!!用户输入想要润色、修改的文本内容,点击“一键优化”之后,它就能自动识别文本类型、风格以及写作目的,用户还能调整想要修改的幅度,平台就能基于原文一键输出英文改写结果,还支持智能纠错、多样改写等AI功能,使语言表达更加地道、简洁。网页链接:https://www.writingo.nethttps://www.changbiyuan.cn/news/2023/news_0711/69335.html

12.AI资料入门:快速获取与利用AI资源的指南AI工具与平台利用指南 1. 开发工具与环境 Jupyter Notebook:集成Python、R或Julia等语言的交互式环境,方便编写、运行和展示代码。 Google Colab:结合了Jupyter Notebook的便利性和Google云服务的计算能力,支持GPU加速,适合AI模型训练。 2. 社区与论坛 参与具有活跃AI社区的论坛如Stack Overflow的AI版块、Reddit的AI论坛https://www.imooc.com/article/349375

13.私有化部署,开源轻量级的团队在线协作工具——Kooteamkooteam是一款轻量级的在线团队协作工具,提供各类文档工具、在线思维导图、在线流程图、项目管理、任务分发,知识库管理等工具。 介绍 kooteam是一款轻量级的在线团队协作工具,提供各类文档工具、在线思维导图、在线流程图、项目管理、任务分发,知识库管理等工具。 同时也是一个免费开源的产品,遵循Apache Licence 2.0开源协议https://news.51cto.com/art/202005/617354.htm

14.有趣的开源社区微信扫码赞助本站 服务器还剩278天 +1年 : 用户总数 2.6w 开源项目 3533 关于本站 HelloGitHub 是一个发现和分享有趣、入门级开源项目的平台。 希望大家能够在这里找到编程的快乐、 轻松搞定问题的技术方案、 大呼过瘾的开源神器, 顺其自然地开启开源之旅。https://hellogithub.com/