大家好，我是 Ai 学习的老章上月底，，它从零开始训练并专为推理任务设计的模型系列。通过优化的预训练和后训练策略，MiMo-7B 展现出了超越许多更大模型的推理潜力。昨天，小米又开源了 MiMo-VL-7B 系列多模态大模型、MiMo-7B-RL-0530 系列推理模型咱们挨个看一下情况。

大家好，我是老胡。许久没有更新100天搞定机器学习系列了，最近在看一个开源框架，其中有用到 gRPC ，它可以用于机器学习模型的部署，也可用于深度学习框架的开发，本文就当是《100天搞定机器学习》的番外篇吧。gRPC（Remote Procedure Call）gRPC 由 Google 开发，是一款语言中立、平台中立、开源的 RPC 框架。RPC（Remote Procedure Call）即：

机器学习入门：极度舒适的GBDT拆解本文旨用小例子+可视化的方式拆解GBDT原理中的每个步骤，使大家可以彻底理解GBDTBoosting→Gradient BoostingBoosting是集成学习的一种基分类器（弱分类器）生成方式，核心思想是通过迭代生成了一系列的学习器，给误差率低的学习器高权重，给误差率高的学习器低权重，结合弱学习器和对应的权重，生成强学习器。Boosting算法要涉及到两个部

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哈佛《CS50 Python人工智能入门》课程 (2020)课程介绍本课程探讨现代人工智能基础上的概念和算法，深入探讨游戏引擎、手写识别和机器翻译等技术的思想。通过实践项目，学生在将图形搜索算法、分类、优化、强化学习以及其他人工智能和机器学习的主题融入到他们自己的Python程序中，从而获得图形搜索算法、分类、优化和强化学习背后的理论知识。课程结束时，学生将获得机器学习库的经验，以及人工智能原理的

下面咱们逐步展开：第一步 准备论文素材比如我有把非常经典的《# Attention Is All You Need》这篇论文转成 PPT在 arxiv 网页右侧找到 TeX Source，下载然后找到支持知识库问答的 IDE，比如我的是 WindSurfCursor，还有其他 chatbot 应该也可以，比如之前我推荐的 cherry Studio（我没测试）

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Evidently是一个开源的 Python 工具，旨在帮助构建对机器学习模型的监控，以确保它们的质量和在生产环境运行的稳定性。它可以用于模型生命周期的多个阶段：作为 notebook 中检查模型的仪表板，作为 pipeline 的一部分，或者作为部署后的监控。Evidently 特别关注模型漂移，同时也提供了模型质量检查、数据质量检查和目标漂变监测等功能。此外，它还提供了多种内置的指标、可视化图

前段时间在阿里云买了一台服务器，准备部署网站，近期想玩一些深度学习项目，正好拿来用。TensorFlow官网的安装仅提及Ubuntu，但我的ECS操作系统是CentOS 7.6 64位，搭建Python、TensorFlow、Jupyter开发环境过程中遇到很多问题。这里将具体步骤分享给大家，可以少走很多弯路。第一步 安装anacondaAnaconda在linux依然功能强大，管理工具包...