大模型的发展速度很快，对于需要学习部署使用大模型的人来说，显卡是一个必不可少的资源。使用公有云租用显卡对于初学者和技术验证来说成本很划算。DataLearnerAI在此推荐一个国内的合法的按分钟计费的4090显卡公有云服务提供商仙宫云，可以按分钟租用24GB显存的4090显卡公有云实例，非常具有吸引力~
基于算法的业务或者说AI的应用在这几年发展的很快。但是，在实际应用的场景中，我们经常会遇到一些非常奇怪的偏差现象。例如，Facebook将黑人标记为灵长类动物、城市图像识别系统将公交车上的董明珠形象广告识别为闯红灯的人等。算法系统出现偏差的原因有很多。本篇博客将总结在数据获取相关方面可能导致模型出现偏差的原因。
在使用Dask进行两个dataframe的concatenate操作的时候抛出ValueError，本文记录这个错误以及解决方案。
深度学习本质上是表示学习，它通过多层非线性神经网络模型从底层特征中学习出对具体任务而言更有效的高级抽象特征。针对一个具体的任务，我们往往会遇到这种情况：需要用一个模型学习出特征表示，然后将学习出的特征表示作为另一个模型的输入。这就要求我们会获取模型中间层的输出，下面以具体代码形式介绍两种具体方法。
数据结构中，自平衡二叉查找树搜索效率高，但是需要通过旋转和变色维护平衡。而列表虽然简单，但是对元素的查找需要比对列表中的每个元素，查找速度较慢。为了兼顾列表的简单易用，并提高查找效率，跳跃列表（Skip List）应运而生。
本文转自雷锋网，原文《通过从零开始实现一个感知机模型，我学到了这些》，作者：恒亮，文章转载已获授权。感知器（英语：Perceptron）是Frank Rosenblatt在1957年就职于Cornell航空实验室（Cornell Aeronautical Laboratory）时所发明的一种人工神经网络。它可以被视为一种最简单形式的前馈神经网络，是一种二元线性分类器。本文介绍了搭建感知机模型的基本操作也包含了作者的一些心得。
自从Hadoop生态发展以来，基于开源软件提供服务的盈利公司也越来越多。大家这才发现，开源不仅不会削弱企业竞争力，还可以带来生态，增强企业的竞争力。本文总结全球最挣钱的十大开源公司供大家参考。
OpenAI最新发布了GPT-3.5-Turbo-Instruct，这是一款强大的指令遵循大模型。尽管官方没有发布官方博客介绍，但我们将在本文中详细探讨这一模型的特点以及其在人工智能领域的价值。