原创AI技术博客

很多童鞋在查询期刊的时候会发现某些期刊不是SCI（SCIE）索引，而是一个叫ESCI的索引。这似乎有点像SCI，但好像又有区别，所以大家会有疑问，本篇博客将解释二者的区别。

2020年1月13日，Clarivate官网发布声明称SCI索引将被去除。未来全部使用SCIE代替期刊索引。

平时很多时候需要用到SQL，一些常见常用的SQL语句总结，后面可以拷贝使用

Alan D Thompson博士总结的，截至2022年4月份全球大语言模型一览图。

正则化是一种基本技术，通过限制模型的复杂性来防止过度拟合并提高泛化性能。目前的深度网络严重依赖正则化器，如数据增强（DA）或权重衰减，并采用结构风险最小化，即交叉验证，以选择最佳的正则化超参数。然而，正则化和数据增强对模型的影响也不一定总是好的。来自Meta AI研究人员最新的论文发现，正则化是否有效与类别高度相关。

《Python Notes For Professionals》是StackOverflow上的人总结的Python使用方法。

今晚已经是本周的最后一天了，最近的一些深度学习算法方面的进展做个总结吧，感觉都是挺不错的，供大家参考。

Jupyter Notebook虽然在教学等领域有着非常大的优势，但是实际编程中，它的效率、可维护性等方面与python脚本相比的差距到底在哪也一直不那么清晰。就在上个月底，JetBrains的研究人员使用了大量的数据详细对比了二者的差异。这里总结一下其主要结论。

Python是目前最流行的编程语言，也是开放生态做得最好的编程语言之一。大多数深度学习框架、机器学习的框架都有很优秀的Python版本。这篇博客主要为大家介绍5个python生态系中解决NLP任务的框架。

今天，时隔一年后，OpenAI发布了第二代的DALL·E模型。相比较第一代的模型，DALL·E 2，以4倍的分辨率生成更真实和准确的图像。

今天，Google介绍了一个新的语言模型，一个Pathways语言模型：PaLM，这是一个用Pathways系统训练的5400亿个参数、仅有dense decoder的Transformer模型，在数百个语言理解和生成任务上对PaLM进行了评估，发现它在大多数任务中实现了最先进的性能，在许多情况下都有显著的优势。

3月29日，DeepMind发表了一篇论文，"Training Compute-Optimal Large Language Models"，表明基本上每个人--OpenAI、DeepMind、微软等--都在用极不理想的计算方式训练大型语言模型。论文认为这些模型对计算的使用一直处于非常不理想的状态。并提出了新的模型缩放规律。

昨天，Copilot团队推出了一个名为GitHub Copilot Labs的VS Code配套扩展。它独立于（并依赖于）GitHub Copilot扩展。它可以用来解释代码和翻译代码。

不久前，Java18发布，至此这款编程语言已经走过三十多年。随着近几年深度学习的发展，python已经开始霸榜编程语言，Java的流行度似乎下降很多。那么，如今的Java到底是什么状态，未来它的方向在哪？近期，JRebel对中大型企业技术人员的访谈，给我们一些指引和回答。

异质表格数据是最常用的数据形式，对于众多关键和计算要求高的应用来说是必不可少的。在同质数据集上，深度神经网络已多次显示出优异的性能，因此被广泛采用。然而，它们在表格数据建模（推理或生成）方面的应用仍然具有高度挑战性。

重磅新论文！北京人工智能研究员与清华大学、腾讯、华为、字节等公司一起发表了一篇关于大规模预训练模型路线图的论文。

Firebolt开发了一个数据工程师的网页小游戏，带你体验数据分析的全流程。游戏里你扮演一个数据工程师，从数据收集开始，经历数据pipeline、数据入数据湖以及数据分析等，最终形成各种图表的结果。

FT1000是金融时报评选的欧洲增长速度最快的前1000个公司，这个名单可以看出来过去几年欧洲哪些企业增长较快，它们在哪些行业经营等。2022年的榜单也刚刚发布，让我们一睹为快。