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搜索[科学大模型]，共10000篇文章

NumPy 1.18.1 发布，Python 科学计算包

目前，NumPy 1.18.1已完成发布。此版本包含针对 NumPy 1.18.0 报告的错误的修复程序。特别是引起下游广泛问题的两个bug，具体内容为： cython 随机扩展测试未使用临时目录进行构建，从而导致权限冲突 Numpy distutils 将 [-std=c99]{.title-ref} 附加到所有 C 编译器运行中，从而导致行为更改并在下游编译问题。现在仅在构建 numpy C 代码时应用该标志此版本中支持的 Python 版本为 3.5-3.8。下游开发人员应使用 Cython >= 0.29.14 获得 Python 3.8 支持，并使用 OpenBLAS >= 3.7，以避免 Skylake 体系结构上的错误。更多详细信息可查看发布说明。

2020-01-09

NumPy 1.17.5 发布，Python 科学计算包

紧接NumPy 1.16.6之后，目前，NumPy 1.17.5也已发布。 NumPy 1.17.5版本的更新内容包含有，针对 NumPy 1.17.4 报告的 bug 的修复程序以及一些构建改进。同时，此版本中支持的 Python 版本为 3.5-3.8。下游开发人员应使用 Cython> = 0.29.14 获得 Python 3.8 支持，并使用 OpenBLAS> = 3.7，以避免 Skylake 体系结构上的错误。建议对新的 random bit generators 感兴趣的开发人员将其升级到 NumPy 1.18.x 系列，因为它具有更新的文档和许多小的改进。更多详情可参见发布说明：https://github.com/numpy/numpy/releases

2020-01-03

NumPy 1.16.6 发布，Python 科学计算包

NumPy 1.16.6现已发布，该发行版修复了针对 1.16.5 发行版所报告的错误，并且还向后移植了 master 的一些增强功能，而这些增强功能似乎适用于最后一个支持 Python 2.7 的发行系列。此外，PyPI 上的 wheels 与 OpenBLAS v0.3.7 链接，修复了 Skylake 系列 cpus 上的错误。生成此版本的下游开发人员应使用 Cython> = 0.29.2，如果使用 OpenBLAS，则应使用 OpenBLAS> = v0.3.7。受支持的 Python 版本则是 2.7 和 3.5-3.7。 Highlights np.testing.utils功能已从 1.19.0-dev0 更新。这样可以改善功能文档和错误消息，并将assert_array_compare功能扩展到其他类型。新功能允许 matmul (@) 处理对象数组。这是 NumPy 1.17 中添加的增强功能，并且似乎可以合理地包含在 LTS 1.16 版本系列中。 Compatibility notes 修复 matmul (@)中 boolean types的回归。 Improvements Array comparison assertions包括最大差异。更多详细信息可查看发布说明。

2020-01-02

NumPy 1.18.0 发布，Python 科学计算包

NumPy 1.18.0已发布。除了通常的错误修复之外，此版本还清理并记录新的随机 C-API，使大量旧版本弃用，并改善了文档的外观。其支持的 Python 版本为 3.5-3.8，这也是最后一个支持 Python 3.5 的 NumPy 发布系列。 Highlights numpy.random的 C-API 已经定义并记录。与 64 位 BLAS 和 LAPACK 库链接的基本基础结构。许多文档方面的改进。新功能将多元超几何分布添加到numpy.random 弃用 np.fromfile和np.fromstring在错误数据上将出错在ma.fill_value中将非标量数组弃用为fill values 弃用PyArray_As1D,PyArray_As2DPyArray_As1D 弃用np.alen numpy.ma.mask_cols和numpy.ma.mask_row的axis参数已弃用 ... 更多详细信息可查看发布说明。

2019-12-24

NumPy 1.17.3 发布，Python 科学计算包

NumPy 1.17.3已经发布，这个版本包含针对 NumPy 1.17.2 报告的 bug 的修复以及一些文档改进。本版本支持的 Python 版本是3.5-3.8。内容如下：主要亮点： Python 3.8 修复 matmul，使用布尔而不是整数兼容说明： PyArray_DescrCheck 宏已经更改/修复此版本总共合并了 12 个pull 请求，详情发布说明： https://github.com/numpy/numpy/releases

2019-10-21

数据科学入门的5个技巧

我认为，尽管两者确实存在很多不同之处，但最大的不同在于数据科学严格遵循结构化、一步一步的操作过程，保证了分析结果的可靠性。和其他科学研究一样，这些过程必须被严格执行，否则分析结果将不可靠。

2018-09-10

数据科学家Docker入门指南

Docker容器是通过虚拟化开发和部署应用程序的一种越来越流行的方式，它对数据科学家有用吗？当然，本指南就会向你介绍它的作用，并手把手教你快速入门。

2018-09-08

Python 数据科学入门教程：OpenCV

然后我们加载图像，创建一个掩码，指定算法内部使用的背景和前景模型。真正重要的部分是我们定义的矩形。这是rect = (start_x, start_y, width, height)。

2018-02-07

Python 数据科学入门教程：NLTK

然后，为了你能看到你正在使用的数据，我们打印出documents[1]，这是一个大列表，其中第一个元素是一列单词，第二个元素是pos或neg标签。

2018-02-05

Python 数据科学入门教程：Pandas

到目前为止，最简单的选择是使用预编译的 Python 发行版，比如 ActivePython，它是个快速简单的方式，将数据科学所需的所有包和依赖关系都集中在一起，而不需要一个接一个安装它们，特别是在 64

2018-02-01

分布式科学计算与docker

作者：Ghostcloud-谢斌在科学计算领域, 早些年的程序语言基本都是C/C++或者FORTRAN的天下, 是因为科学计算本身非常耗时, 选择一门运行速度比较快的语言能大大的节约对数据的计算时间.

2017-12-28

数据科学家实操之路

更多深度文章，请关注：https://yq.aliyun.com/cloud Kaggle最近进行了一项旨在评估数据科学和机器学习当前发展状况的调查。

2017-11-22

智慧特色小镇，如何科学规划建设？

一般而言，智慧特色小镇规划和建设有五大重点。

2017-09-06

Gartner：OpenStack私有云属于“科学项目”

他们之所以选择扶助OpenStack，一大理由在于通过私有云方案销售、他们将能够卖出更多硬件产品及/或服务外加/或者托管云服务。

2017-08-01

《数据科学：R语言实现》——导读

因此数据科学家已经开始关注如何从原始数据中洞悉深层价值。数据科学已经变成学术界和产业界最流行的话题。但是数据科学是一门非常宽泛的学科，学会掌握数据科学注定很有挑战性。

2017-07-03

《Python数据科学指南》——1.5 使用集合

本节书摘来自异步社区《Python数据科学指南》一书中的第1章，第1.5节，作者[印度] Gopi Subramanian ，方延风刘丹译，更多章节内容可以访问云栖社区“异步社区”公众号查看。

2017-05-01

阿里重磅开源首款自研科学计算引擎Mars，揭秘超大规模科学计算

日前，阿里巴巴正式对外发布了分布式科学计算引擎 Mars 的开源代码地址，开发者们可以在pypi上自主下载安装，或在Github上获取源代码并参与开发。

2019-01-15

云栖科技评论第60期：云、大数据与AI：大科学时代的“三剑客”

【卷首语】云、大数据与AI：大科学时代的“三剑客” 人类基因组编辑、新的DNA结构、规模庞大的全球脑计划、在石墨烯材料上培养心脏细胞……随着生物学界在针对人类自身的研究上取得越来越多的进展，生物学研究的范围

2018-06-28

国内第三方大模型API接口聚合平台研究：生产级多模型网关如何设计

摘要：大模型进入生产环境后，统一接口只是网关最基础的能力。真正棘手的是协议差异、流式响应、供应商限流、模型降级、密钥隔离、Token预算和全链路审计。

2026-09-30

荒天帝炼大模型网关-第8境-真一境-真龙宝术-模型部署归一

我是老李，在深圳做了十来年后端，最近拿 litellmgateway 的 open-api.zip Demo 做逆向（https://github.com/lifuchun522/litellmgateway ），准备在它上面长出一个 Java 轻量级 LLM Gateway。我的做法是：先把 Demo 读透，再改包名和项目名，然后在现有代码上增量加能力，而不是另起一套脚手架。

2026-09-29

资源下载

更多资源

Nacos

Nacos /nɑ:kəʊs/ 是 Dynamic Naming and Configuration Service 的首字母简称，一个易于构建 AI Agent 应用的动态服务发现、配置管理和AI智能体管理平台。Nacos 致力于帮助您发现、配置和管理微服务及AI智能体应用。Nacos 提供了一组简单易用的特性集，帮助您快速实现动态服务发现、服务配置、服务元数据、流量管理。Nacos 帮助您更敏捷和容易地构建、交付和管理微服务平台。

Rocky Linux

Rocky Linux（中文名：洛基）是由Gregory Kurtzer于2020年12月发起的企业级Linux发行版，作为CentOS稳定版停止维护后与RHEL（Red Hat Enterprise Linux）完全兼容的开源替代方案，由社区拥有并管理，支持x86_64、aarch64等架构。其通过重新编译RHEL源代码提供长期稳定性，采用模块化包装和SELinux安全架构，默认包含GNOME桌面环境及XFS文件系统，支持十年生命周期更新。

Sublime Text

Sublime Text具有漂亮的用户界面和强大的功能，例如代码缩略图，Python的插件，代码段等。还可自定义键绑定，菜单和工具栏。Sublime Text 的主要功能包括：拼写检查，书签，完整的 Python API ， Goto 功能，即时项目切换，多选择，多窗口等等。Sublime Text 是一个跨平台的编辑器，同时支持Windows、Linux、Mac OS X等操作系统。

WebStorm

WebStorm 是jetbrains公司旗下一款JavaScript 开发工具。目前已经被广大中国JS开发者誉为“Web前端开发神器”、“最强大的HTML5编辑器”、“最智能的JavaScript IDE”等。与IntelliJ IDEA同源，继承了IntelliJ IDEA强大的JS部分的功能。