Soft & Share 開源報報 179 – 使用視覺化和動畫來解釋 GPT3 的運作原理

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今日內容摘要

✅ Haskell 基礎教學的程式碼和練習
✅ 全面的深度學習/人工智慧和機器學習教學
✅ 從單一來源的配置為多個平台建立相同的機器映像檔工具
✅ 一個專業設計的集合,UI 元件建立在一個框架無關的技術上
✅ 用程式碼製作的幾何無襯線字體
✅ 新的 NodeJS 的端到端測試框架
✅ 使用視覺化和動畫來解釋 GPT3 的運作原理
✅ 一種解釋任意機器學習模型輸出的博弈論方法
✅ 一個自動化機器學習生命週期的開源 AutoML 工具套件,包括特徵工程,神經結構搜尋,模型壓縮和超參數調整
✅ 受 Prometheus 啟發的水平可伸縮的、高可用的、多用戶的日誌聚合系統
✅ 直接從 Docker 部署到 AWS 的外掛工具
✅ 微服務的 Go 標準程式庫
✅ 用於安全智能合約開發的程式庫
✅ 為物聯網簡化建構行動和 Web 應用程式一個物聯網平台

開源報報內容

學習資源

Haskell 基礎教學的程式碼和練習

來自 Bartosz Milewski 的 Haskell 基礎教學的程式碼和練習

全面的深度學習/人工智慧和機器學習教學

全面的深度學習/人工智慧和機器學習教學-迅速擴充到 ai/深度學習/機器視覺/NLP 和特定行業的領域,如氣候/能源、汽車、零售、製藥、醫藥、醫療保健、政策、道德等。

「我將每天更新這個教程網站,新增所有相關的主題,包括來自網際網路的最新研究論文,如 arxiv. org,BIORXIV ——特別是神經科學等等。更重要的是,機器學習/dl/人工智慧在運輸、醫療保健等領域的應用將是我非常感興趣的課題,我也很樂意與你分享。」

工具

從單一來源的配置為多個平台建立相同的機器映像檔工具

Packer 是輕量級的,執行在每個主要的作業系統上,並且具有高效能,為多個平台並行建立機器映像檔。Packer 使用開箱即用( out of box )支援許多平台,其中的完整名單可以在 https://www.Packer.io/docs/builders/index.html 查看。

可以通過外掛新增對其他平台的支援。

Packer 創造的映像檔可以很容易地變成 Vagrant box 。

Web 應用程式開發

一個專業設計的集合,UI 元件建立在一個框架無關的技術上

一個前瞻性的 web 元件庫。

  • 可與所有框架協同運作
  • 可與 CDNs 運作
  • 完全可以客製化的 CSS
  • 開源

用程式碼製作的幾何無襯線字體

2019年由 Jongmin Kim 用程式碼製作的幾何無襯線字體。它允許動態更改字型的權重,並在 HTML5的 Canvas 元素中建立自定義動畫、效果或形狀。他設計這個字型是為了慶祝他的新生兒里昂。

新的 NodeJS 的端到端測試框架

CodeceptJS 是一個新的測試框架,用於使用 WebDriver (或其他)進行端到端測試。它將瀏覽器互動抽象為從使用者角度編寫的簡單步驟。

為什麼使用 CodeceptJS?

CodeceptJS 是 Codeception(一種流行的PHP全端測試框架)的後繼產品。 使用CodeceptJS,你可以根據情境驅動(scenario-driven)功能和驗收測試,從而使其儘可能簡單,簡潔。 你無需擔心NodeJS的非同步特性,也不必擔心Selenium,Puppeteer,Protractor,TestCafe等各種API,因為 CodeceptJS 統一了它們並使它們在同步時可以工作。

資料科學

使用視覺化和動畫來解釋 GPT3 的運作原理

這篇文章使用圖文並茂的方式來解釋 GPT3 的運作原理

一種解釋任意機器學習模型輸出的博弈論方法

SHAP(SHapley 附加解釋)是一種解釋任何機器學習模型輸出的博弈論方法。它使用博弈論中的經典 Shapley 值及其相關擴充套件(詳見論文和引文)將最優信貸分配與官方解釋聯絡起來。

一個自動化機器學習生命週期的開源 AutoML 工具套件,包括特徵工程,神經結構搜尋,模型壓縮和超參數調整。

NNI (神經網路智慧)是一個輕量級但強大的工具套件,可以幫助使用者自動化特徵工程,神經結構搜尋,超引數調整和模型壓縮。

該工具管理自動化機器學習(automatic Machine learning,automatic)實驗,排程和執行實驗的試驗作業,這些試驗作業是通過調整演算法生成的,以便在不同的訓練環境中搜索最佳的神經結構和/或超參數,如本地機器、遠端伺服器、 OpenPAI、 Kubeflow、 K8S (AKS 等)、 DLWorkspace (aka)等。DLTS)、 AML (Azure 機器學習)和其他雲端選項。

雲端和網路管理

受 Prometheus 啟發的水平可伸縮的、高可用的、多用戶的日誌聚合系統。

它的設計非常具有成本效益和易於操作。它不索引日誌的內容,而是索引每個日誌串流的一組標籤。

與其他日誌聚合系統相比,Loki:

  • 不會對日誌進行全文索引。透過儲存壓縮的、非結構化的日誌,只索引元資料,Loki 操作更簡單,執行成本也更低
  • 索引和群組日誌串流使用與 Prometheus 相同的標籤,使你能夠使用與 Prometheus 相同的標籤在度量和日誌之間無縫切換
  • 特別適合儲存Kubernetes Pod 日誌。諸如 Pod 標籤之類的元資料被自動爬取並編入索引
  • 在 Grafana 得到了原生支援(需要 Grafana v6.0)

直接從 Docker 部署到 AWS 的外掛工具

為開發人員提供從桌面到雲端使用 Compose 的力量和簡單性。Docker 正在擴充我們與 Amazon 的策略合作伙伴關係,並將你已經知道並喜歡的 Docker 體驗與 AWS Fargate 的 Amazon 彈性容器服務(ECS)整合在一起。直接從 Docker 部署到 AWS 從來沒有這麼容易過。

這是在 AWS 雲容器會議2020上宣佈的,請參考這篇 blog – From Docker Straight to AWS

程式設計語言/程式庫

微服務的 Go 標準程式庫

Go kit 是一個程式設計工具套件,用於在 Go 中建構微服務(或優雅的單體程式)。我們解決了分散式系統和應用程式架構中的常見問題,因此您可以專注於交付業務價值。

區塊鏈

用於安全智能合約開發的程式庫

  • 標準的實現,如 ERC20 20 及ERC721.
  • 彈性的基於角色的權限 scheme. 方案
  • 可重複使用Solidity 元件建立客製化合約和複雜的分散系統
  • 與Gas Station Network一流的整合,不需要 gas 費用的系統
  • 由主要安全公司稽核(對 v2.0.0的最後一次全面稽核).

嵌入式系統

為物聯網簡化建構行動和 Web 應用程式一個物聯網平台

可以在5分鐘內輕鬆連線400多個硬體模型,如 Arduino、 ESP8266、 ESP32、 Raspberry Pi 和類似的 mcu

是一個有 iOS 和 Android 應用程式的平台,可以在網際網路上控制 Arduino、 ESP8266、 Raspberry Pi 等等。通過簡單地拖放小部件,你可以輕鬆地為所有專案構建圖形介面。

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