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在 C++ 中嵌入 Python。
使用 Boost Python 和 GTK+ 的示例
作者：
TUKET BO
在本教程中，
我们将学习如何在 C++ 应用程序中嵌入 Python。
特别是，
我们将看到一个示例，
在其中我们可以与 GUI（使用 GTK+ 制作）进行交互。
原生和托管代码中的大型集合（VB，C++，C#）- 第一部分
作者：
Aydin Homay
在本篇文章中，我试图基于压力测试方法，对C++、C#和VB.NET中的大数据集合进行真实的基准测试。
.
NET CLR 注入：运行时修改 IL 代码
作者：
Jerry.Wang
在运行时修改方法的 IL 代码，
即使它们已经被 JIT 编译；
支持发布模式 /
x64 & x86，
以及 .
NET 的各种版本，
从 2.
0 到 4.
5。
[教程 2] Lina 聊天机器人 - 使用 CKY 解析和网络爬虫进行问答
作者：
The Zakies
使用自然语言解析和网络爬虫进行问答的聊天机器人
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原生和托管代码中的大型集合（VB，C++，C#）- 第一部分
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Python
原生和托管代码中的大型集合（VB，C++，C#）- 第一部分
作者：
Aydin Homay
在本篇文章中，我试图基于压力测试方法，对C++、C#和VB.NET中的大数据集合进行真实的基准测试。
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[教程 2] Lina 聊天机器人 - 使用 CKY 解析和网络爬虫进行问答
作者：
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MongoDB 中 GUID 数据的 3 个最佳实践
作者：
Tomasz Naumowicz
仔细研究在 MongoDB 环境中使用 GUID 和 UUID 变得棘手的情况。我们将让您了解这些配置，并提供一套最佳实践供您遵循。
使用 Django 和 A-Frame 的 360 度图像网页图库
作者：
Cloudster
使用 Django、
Bootstrap、
Python、
A-Frame 和 PostgreSQL 部署 360 度图像图库
Intel 的 6 款工具，用于加速深度神经网络
作者：
Stephan Ofosuhene
本文将介绍英特尔提供的多种工具：Intel® Movidius™ 神经网络计算棒、Intel® Python 发行版、Intel® Math Kernel DNN 库、Intel® 数据分析加速库、OpenVINO™ 工具包的 Intel 发行版。
使用 Python 和 PyGame 的 A* 算法解决 8 拼图
作者：
Ghazanfar_Ali
使用 Python 和 PyGame 实现 A* 算法，自动解决 8 拼图。
Python 编程语言入门 - 第一部分
作者：
Dominic Abraham
本文旨在通过小示例为您提供 Python 编程语言的基础介绍。这将帮助您开始您的第一个 Python 程序。
初学者指南：NoSQL
作者：
Software Developer's Journal
本文旨在探讨 noSQL 数据库的基本概念和原理。
noSQL 面向数据库管理员、
程序员、
编码员、
Web 开发人员等。
用 Python 制作 DIY 数字相框
作者：
deangi
用 Python 制作的 DIY 数字相框应用
一窝 Lambda 函数
作者：
Joe Programmer 1
lambda 表达式、匿名函数以及所有这些东西是怎么回事？
关于 AWS CLI 和 SAM CLI 及杂项的说明
作者：
Dr. Song Li
关于 AWS CLI 和 SAM CLI 的讨论。
关于CHKCONFIG & SYSTEMD的注意事项
作者：
Dr. Song Li
讨论自动启动服务以及如何管理和手动启动/停止服务。
关于 Python、Virtualenv、VSC 集成及其他杂项的说明
作者：
Dr. Song Li
这是一篇关于 Python、Virtualenv、VSC 集成以及其他杂项的说明。
新手程序员、金融数据应用程序和快速原型设计的价值
作者：
Luke Tucker
我如何使用 Exaptive Studio 构建了一个用于查看航空公司股票的最小可行数据应用程序。
CodeProject API 的 Python 包装器
作者：
Thomas Daniels
本文介绍了用 Python 编写的 CodeProject API 包装器的功能和用法。
一个简单的 Python Telnet 服务器
作者：
fnwinter
使用 Python 编写的一个简单的 Telnet 服务器
Python 和 MFC 中的一个皮肤化对话框
作者：
fnwinter
帮助使用 Python、XML 和 UI 窗口 DLL 轻松创建皮肤化对话框程序。
一小块黄瓜
作者：
Zebedee Mason
使用 Python 2.
7 脚本从 Gherkin DSL 功能文件中创建 Visual C++ 测试。
构建和分发优雅 RAG 流水线的循序渐进指南
作者：
Jozu MLOps
在本文中，我们将使用 KitOps 构建一个检索增强生成（RAG）流水线，集成 ChromaDB 用于嵌入、Llama 3 用于语言模型以及 SentenceTransformer 用于嵌入模型等工具。
一个 TCL-TK 表单生成器
作者：
Member 4206974
一个 Tcl-Tk 表单生成器，可以单独使用，也可以为那些活动可能很复杂的语言提供快速的表单生成。
加速当今的 Python
作者：
Intel
为加速器架构的寒武纪爆发做好准备
使用 Intel® Extension for PyTorch 加速 PyTorch
作者：
Intel
一个开源扩展，可提升 PyTorch 性能
Python 中的访问控制
作者：
Intel
此访问控制系统应用程序是使用 Intel® 物联网 (IoT) 开发人员套件、Intel® Edison 板、Intel® IoT 网关、云平台、API 和其他技术进行 Intel® 物联网 (IoT) 操作指南代码示例系列的一部分。
访问 EDGAR 数据库中的财务报告
作者：
Matt Scarpino
从电子数据收集、分析和检索 (EDGAR) 系统获取财务记录
伴随文本识别：通过 OCR 增强条形码扫描
作者：
Dynamsoft
在本文中，我们将讨论如何使用开源 OCR 软件 Tesseract 来识别条形码图像中的伴随文本。
将 AI 风格迁移 TensorFlow Lite 模型添加到 Android 应用
作者:
Abdulkader Helwan
在本文中，
我们将向您展示如何设置一个适合加载和运行我们的 .
tflite 模型的 Android Studio 环境。
为Python添加类似C#的属性事件
作者：
Marc Clifton
面向C#开发人员，了解Python。面向Python开发人员，也许有一些有用的东西。
将对象检测与 TensorFlow 添加到机器人项目中
作者：
Phil Hopley
在本文中，我们将为现有的 ROS（机器人操作系统）家用机器人添加 AI。
深度学习年龄估计：数据集采集
作者：
Sergey L. Gladkiy
在本文中，我们将讨论图像数据集的选择和采集。
深度学习年龄估计：构建 CNN
作者：
Sergey L. Gladkiy
在本文中，我们将使用 Keras 框架构建我们设计的网络。
深度学习年龄估计：入门
作者：
Sergey L. Gladkiy
在本文中，我们将开始介绍如何使用深度神经网络从图像中估计一个人的年龄。
深度学习年龄估计：训练 CNN
作者：
Sergey L. Gladkiy
在本文中，我们将训练用于年龄估计的 CNN。
深度学习年龄估计：使用 CNN 预测年龄
作者：
Sergey L. Gladkiy
在本文中，我们将解释如何使用预训练的 CNN 从图像中估计一个人的年龄。
比特币时间序列数据上的 AI 异常检测
作者：
Sergio Virahonda
在本文中，我们将讨论时间序列数据的异常检测。
树莓派上的 AI 人脸检测
作者：
Sergey L. Gladkiy
在本文中，我们将在树莓派设备上运行人脸检测器。
使用预训练模型进行 AI 人脸识别
作者：
Arnaldo P. Castaño
在本文中，我们将调整 VGG16 模型。
比特币实时价格上的 AI 预测和异常检测
作者：
Sergio Virahonda
在本文中，我们将结合预测和检测比特币价格的实时流数据。
比特币时间序列数据上的 AI 预测
作者：
Sergio Virahonda
在下一篇文章中，我们将讨论比特币时间序列的预测。
使用 TensorFlow Lite 进行 Android AI 危险检测
作者：
Joel Ivory Johnson
本系列文章将向读者展示如何使用 Android 设备创建实时 AI 危险检测器。
使用 ResNet 在 iOS 上进行 AI 图像分类
作者：
Jarek Szczegielniak
在上一篇文章中，我们将一个 ResNet 模型转换为了 Core ML 格式，在本文中，我们将它用于一个简单的 iOS 应用。
AI 推理软件基础：光学字符识别入门
作者：
Raymond_Lo
在这篇文章中，我将向您展示如何使用机器学习平台 TensorFlow 和 Intel® OpenVINO™ 工具包的 Intel 发行版开始 OCR。
多语言 AI 语言翻译
作者：
Martin_Rupp
在本文中，我们将对其他语言进行翻译模型的训练和测试。
边缘 AI：口罩检测
作者：
Sergio Virahonda
创建人脸口罩检测器的不同方法
AI 队列长度检测：计算区域内人数
作者：
MehreenTahir
在本文中，我们将训练一个深度学习模型来检测和计算给定区域内的人数。
AI 队列长度检测：使用 YOLO 进行图像对象检测
作者：
MehreenTahir
在本文中，我们将比较从头开始训练模型与使用 YOLO 等更高级和预训练的方法。
AI 队列长度检测：使用 YOLO 进行视频对象检测
作者：
MehreenTahir
在本视频中，我们将看看是否可以在视频流上实现 YOLO 来检测队列长度。
AI 队列长度检测：使用 Keras 进行对象检测
作者：
MehreenTahir
这是文章系列的第一篇，我们将展示如何制作一个 AI 队列长度检测器。
AI 队列长度检测：使用 Keras 进行自定义对象检测的 R-CNN
作者：
MehreenTahir
在本文中，我们将探索一些用于对象检测的其他算法，并学习如何为自定义对象检测实现它们。
AI 社交距离检测器：计算已检测到的人的中心点
作者：
Dawid Borycki
在本文中，我们将计算每个检测到的边界框的中心，这将作为计算距离的基础。
AI 社交距离检测器：检测视频序列中的人
作者：
Dawid Borycki
在本文中，我们将对测试数据集的帧执行对象检测，包括存储在视频文件中的视频序列。
AI 社交距离检测器：找出距离过近的人
作者：
Dawid Borycki
在本文中，我们将使用这些中心来估算人们之间的距离，并指示距离过近的人。
AI 社交距离检测器：通过 YOLO 对象检测改进人员检测
作者：
Dawid Borycki
在本系列的最后一篇文章中，我们将改进我们的用于 AI 社交距离检测的 Python 控制台应用程序。
AI 社交距离检测器：视频帧中的对象检测
作者：
Dawid Borycki
在本文中，我们将继续学习如何使用 AI 来构建社交距离检测器。
AI 社交距离检测器：使用 TensorFlow 和 MobileNet 进行对象检测
作者：
Dawid Borycki
在本文中，我们将使用绘图函数来描绘检测到的对象。
AI 社交距离检测器：使用 OpenCV 注释检测到的对象
作者：
Dawid Borycki
在本文中，我们将学习如何为图像添加注释。
AI 社交距离检测器：处理 OpenCV 中的图像
作者：
Dawid Borycki
在这个文章系列中，我们将研究如何使用 AI 和深度学习处理视频帧，以确保人们在人群中保持足够的社交距离。
使用 AI 危险检测向 Android 驾驶员发出警报
作者：
Joel Ivory Johnson
在 AI 危险检测 Android 系列的下一篇文章中，
我们将探讨如何避免不必要地警告用户，
以及如何快速提醒他们。
解决帕斯卡三角形和牛顿二项式的算法方法
作者：
José Cintra
一些解决帕斯卡三角形的算法建议，
涵盖迭代、
递归和函数式范例。
高级数学的交互式环境
作者：
dawright
结合 .NET 数学库和 .NET 动态编程语言，创建类似 Matlab/Mathematica 的交互式数学和数据分析环境。
概率论历史中的一个有趣问题
作者：
Amarnath S
概率论历史中的一个问题，包含明显和正确的解决方案，以及其 Python 模拟
机器学习基本算法介绍（第四部分）
作者：
I Love Code
逻辑回归介绍
Python 测试工具入门
作者：
Emad Bin Abid
在本文中，我们提供了对基本 Python 测试工具的良好理解。
支持向量机 (SVM) 和简化 SMO 算法介绍
作者：
Ngọc Minh Trần
SVM 和简化 SMO 算法介绍
Python 和 NumPy 中用于近似字符串匹配的最优 Wagner-Fischer 算法
作者：
Arthur V. Ratz
使用 Wagner-Fischer（基于两行矩阵）算法，有效地计算字面字符串的 Levenshtein 距离。
使用 SAP HANA 和 Amazon SageMaker 分析 200 年的气候数据
作者：
Allister Beharry
利用全球历史气候网络项目的数据，我们可以利用 SAP HANA 内存数据库和 Amazon SageMaker 托管的 Jupyter 笔记本，对两个世纪以来收集的数千兆字节的数字气候数据进行处理、分析和预测。
使用 Python 和 Numpy 分析 gdb 调试器中的 C/C++ 矩阵
作者：
M.Mo
使用 gdb 调试器的 Python API 在调试会话中分析和可视化 C/C++ 数组。
使用 AST 包分析 Python
作者：
Matt Scarpino
本文介绍了如何使用开源 ast 包来分析 Python 代码。
使用 Python 和 Intel 分析 Twitch 频道观看量
作者：
Jeffrey T. Fritz
Jeff 整合了他对 Python 和 Jupyter Notebooks 的学习成果，对他的 Twitch 频道观看量进行了一些分析。他可以改变哪些因素来增加观看量？
Android TensorFlow Lite 最佳实践和优化
作者：
Joel Ivory Johnson
在本文中，我们将考虑如何进一步优化网络。
ANNdotNET v1.0 已发布
作者：
Bahrudin Hrnjica
ANNdotNET v1.0 已发布
anonympy - 使用 Python 进行数据匿名化
作者：
Shakhansho
对新编写的 anonympy 包的概述，以及对其一些方法和功能的演练。
蚁群优化解决经典的非对称旅行商问题
作者：
Pravin baskaran
一种离线信息素更新的蚁群优化算法的 Python 实现，
用于解决 ry48p，
一个非对称旅行商问题
防病毒程序 - 第 2 部分
作者：
VISWESWARAN1998
使用 Yara、
局部敏感哈希检测恶意软件的开源防病毒引擎。
用 Flask 创建的 API
作者：
WasiUllah Khan
为我的使用 Flask 的 Dropbox 文件上传器创建了一个 API。
Apple-tron：农民的 AI
作者：
Prilvesh K
Apple-tron，一款针对中小型企业农民的快速 AI，可为水果贴标签。
生成深度伪造的方法
作者：
Sergio Virahonda
在本文中，我将解释我们可以选择的不同选项来创建深度伪造。
基于 ARM 的驾驶员分心检测
作者：
Sergey L. Gladkiy
如何创建驾驶员分心检测器，以及如何在 Raspberry Pi 或 Jetson Nano 等基于 ARM 的设备上运行它。
“按原样”
软件架构
作者：
Zebedee Mason
介绍了用于从源代码和 .
NET 程序集自动构建架构图和指标的软件。
讨论了 Visual C++、
Python、
Linux 内核、
Boost 和 .
NET 的示例。
用于很好隐私的音频聊天（AC4QGP）
作者：
Clark Fieseln
在隔离设备中，使用“增强的”端到端加密和音频信号调制进行聊天，确保隐私、匿名和网络安全。
用于“充分隐藏”的音频隐写术 (AS4PGC)
作者：
Clark Fieseln
压缩、
加密并隐藏 MP3、
WAV、
OGG、
FLAC 等音频文件中的秘密文件。
自动化 MLOps 部署到 Kubernetes
作者：
Sergio Virahonda
在本文中，我们开发了一个半自动化的生产部署脚本，它将完成我们的项目。
使用 Selenium 和 Python 自动化 Web
作者：
WasiUllah Khan
使用 Selenium 和 Python 自动解析 Pakwheels。
Azure Arc 启用的服务器（第三部分）：设置安全、Sentinel 和运行手册
作者：
Florian Rappl
在本文中，我们将了解如何设置安全、Sentinel 和运行手册。
Azure Arc 机器学习（第二部分）：使用 Azure Arc 启用的机器学习在本地训练机器学习模型
作者：
MehreenTahir
在本文中，我们将学习如何在 Arc 启用的 Kubernetes 集群上训练机器学习 (ML) 模型。
Azure Arc 机器学习（第三部分）：使用 Azure Arc 启用的机器学习实现任意位置的推理
作者：
MehreenTahir
在本文中，我们将学习如何部署我们的模型并实现任意位置的推理（使用 Azure Arc 启用的 ML）。
Azure Synapse Analytics 面向 SQL Server 大师 - 第二部分：
引入数据并创建 ML 模型
作者：
David Norton
在本文中，
我们将探讨如何将数据导入 Azure Synapse Analytics 并构建机器学习模型。
使用 Python+Keras 进行基础深度学习
作者：
Jesús Utrera
这是介绍 Python 和 Keras 框架中深度学习编码的文章系列的第一篇文章。
使用 Python+Keras 进行基础深度学习。第 2 章
作者：
Jesús Utrera
这是介绍 Python 和 Keras 框架中深度学习编码的文章系列的第二篇文章。
基准测试 Intel® Extension for Scikit-learn：速度提升了多少？
作者：
Intel
本文将探讨和比较 Intel Extension for Scikit-learn 的性能，并将其与标准的 Scikit-learn 库进行基准测试。
Bernoulli 工厂算法
作者：
Peter Occil
将有偏“抛硬币”转化为有偏“抛硬币”的算法，以及如何编写它们。
充分利用 Predix 分析服务的最佳实践
作者：
Sujoy Basu
在创建分析时，需要牢记一些事项，从准备数据本身到在生产环境中部署分析。
大数据
作者：
Mahsa Hassankashi
几乎所有与大数据相关的内容。
BigDL：为大数据用户和数据科学家带来触手可及的深度学习
作者：
Intel
本文概述了 BigDL 0.1.0 版本（以及即将发布的 0.1.1 版本）中可用的最新增强功能。
连续 SQL 流发送和处理系统简介 (第一部分：
SQLite)
作者：
Yuancai (Charlie) Ye
SocketPro 应用于各种数据库，
实现连续的内联请求/结果批处理和实时流处理，
并进行双向异步数据传输。
SocketPro 高性能可扩展持久消息队列简介
作者：
Yuancai (Charlie) Ye
连续在线请求/结果批处理、实时流发送/处理、异步数据传输和并行计算，以获得最佳性能和可伸缩性。
使用 OpenVINO™ 工具包，携带您自己的数据集并重新训练 TensorFlow 模型
作者：
Ragesh_Hajela
在本文中，我们研究了如何修改 GitHub 上的 OpenVINO™ Notebooks 仓库，重新训练相同的模型，但使用不同的数据集。
使用 Digispark Attiny85 构建树莓派电源
作者：
Andrew Lai
为树莓派实现电源开启、安全关机和断电。
在 Microsoft Azure 上构建安全的 Kubeflow 管道
作者：
Intel
利用 Intel® Software Guard Extensions 在虚拟机上部署安全、加速的机器学习管道
在 Python 中构建森林系列：AVL 树
作者：
Shun Huang
使用 Python 构建 AVL 树。
在 Python 中构建森林系列：AVL 树 vs 红黑树
作者：
Shun Huang
构建一个 Python 库来比较 AVL 树和红黑树。
在 Python 中构建森林系列：二叉搜索树
作者：
Shun Huang
使用 Python 构建二叉搜索树。
在 Python 中构建森林系列：二叉树遍历
作者：
Shun Huang
使用 Python 实现二叉搜索树遍历。
在 Python 中构建森林系列：双向二叉搜索树
作者：
Shun Huang
使用 Python 构建双向二叉搜索树。
在 Python 中构建森林系列：红黑树
作者：
Shun Huang
使用 Python 构建红黑树。
在 Python 中构建森林系列：单向二叉搜索树
作者：
Shun Huang
使用 Python 构建线程二叉搜索树。
使用 Python、Flask、Twilio SMS 和 CleverBot API 构建您自己的智能自动回复 Bot
作者：
Twilio, Inc.
使用 Twilio 和 CleverBot API，您将创建一个 Flask 应用程序，该应用程序会向 CleverBot 发送文本消息，CleverBot 是一个可以通过对话学习的 AI。
使用 Python 和 ZeroMQ 构建代码插桩库
作者：
Software Developer's Journal
为 iOS Vision 框架构建 Core ML 流水线
作者：
Jarek Szczegielniak
在本文中，我们将创建一个 Core ML 流水线作为我们的端到端模型。
使用 Intel 和 Anaconda 在 Python 中构建深度学习环境
作者：
Intel
在本文中，我们将探索如何创建包含优化 Intel 软件包的 DL 环境。
构建 Docker 容器以训练深度伪造自编码器
作者：
Sergio Virahonda
在下一篇文章中，我们讨论了 Google AI Platform 以及如何借助 Docker 容器在那里训练模型。
使用 Keras 构建移动风格迁移 CycleGAN
作者:
Abdulkader Helwan
在本文中，我们将从头开始实现 CycleGAN。
使用 Python、Tornado 和 Strus 构建搜索引擎
作者：
Patrick P. Frey
这个基于 Docker 镜像的教程将指导您开发一个基于 Strus 及其 Python 绑定的搜索引擎服务，该服务运行在 Tornado Web 框架中。
从头开始构建风格迁移 CycleGAN
作者:
Abdulkader Helwan
在本文中，我们将实现一个基于残差的生成器的 CycleGAN。
使用 TensorFlow 和 Keras 构建 AI 语言翻译
作者：
Martin_Rupp
在本文中，我们将构建我们的 AI 语言翻译系统。
使用 Create ML 和 Core ML 构建用于 iOS 的 AI 图像分类应用
作者：
Jarek Szczegielniak
在本文中，我们可以继续使用 Apple 的 Create ML 训练我们自定义的热狗检测模型。
构建 MLOps 模型 API
作者：
Sergio Virahonda
在本文中，我们将构建模型 API 来支持预测服务。
使用 YOLO Core ML 模型构建对象检测 iOS 应用
作者：
Jarek Szczegielniak
在本系列的最后一篇文章中，我们将扩展该应用程序以使用我们的 YOLO v2 模型进行对象检测。
构建和训练深度伪造自编码器
作者：
Sergio Virahonda
在本文中，我们将构建并训练我们的模型。
为 Google Glass 构建应用程序
作者：
Android on Intel
本文讨论了为 Glass 构建应用的设
计考量，
以及如何使用 Mirror API 和 GDK 构建混合 Glass 应用。
使用无服务器 Python 构建 Microsoft Teams 应用（第一部分）：使用 Python 和 Azure Functions 构建个人选项卡 Teams 应用
作者：
Marcelo Ricardo de Oliveira
在本文中，我们将演示如何在 Python 中创建无服务器 Azure Functions Web 应用。
使用无服务器 Python 构建 Microsoft Teams 应用（第二部分）：使用 Python 和 Azure Functions 构建频道和组选项卡
作者：
Marcelo Ricardo de Oliveira
在本文中，我们将使用 Python 和 Azure Functions 探讨如何构建频道和组选项卡以及具有自适应卡片的选项卡。
使用无服务器 Python 构建 Microsoft Teams 应用（第三部分）：使用 Python 和 Azure Functions 构建具有自适应卡片的选项卡
作者：
Marcelo Ricardo de Oliveira
本文应演示如何在 Python 中创建无服务器 Azure Functions Web 应用。
使用 Python 构建原生 Windows on Arm 应用
作者：
Dawid Borycki
本文演示了在基于 ARM 的设备上使用原生 ARM Python 3.11 的便利性，与在模拟模式下使用相比，性能可提升高达三倍。
使用 Python 构建推荐系统
作者：
MehreenTahir
本文将帮助您使用 Python 构建不同类型的基本推荐系统。
为机器人构建用户界面 - 第一部分。
作者：
AD Colab Group
本系列教程演示了如何使用可视化工具包 (VTK) 开发机器人用户界面。
为机器人构建用户界面 - 第二部分。
作者：
AD Colab Group
在本系列的第二篇文章中，我们将开始使用可视化工具包 (VTK) 构建机器人的 3D 环境。
为机器人构建用户界面 - 第二部分 b。
作者：
AD Colab Group
第二篇文章的延续，我们来看一下 3D 环境和一些更复杂的可视化工具包 (VTK) 主题。
C 或 C++ 控制台程序代码生成器
作者：
Bill_Hallahan
以下程序是一个代码生成器，可生成具有自动生成解析代码的 C 程序或 C++ 程序。
C# ConceptNetUtils (CNU) 版本 2
作者：
JoeSox
运行 ConceptNet：常识语义网络的 C# 动态链接库。
计算第 N 个质数
作者：
Andy Bantly
如何计算第 N 个质数
通过无穷序列计算 PI 的值
作者：
José Cintra
使用双精度和任意精度通过无限级数计算 PI 近似的迭代算法
使用 ExcelPython 从 Excel 调用 Python 代码
作者：
Eric Reynolds
ExcelPython 是一个轻量级的 COM 库，
允许您从 Excel VBA 调用 Python 代码并操作 Python 对象。
使用 CLE 和 SL4A 从 Java Android 调用 Python
作者：
li9705
使用 CLE 和 SL4A 从 Java Android 调用 Python
QR 分解真的能更快吗？Schwarz-Rutishauser 算法
作者：
Arthur V. Ratz
使用 Schwarz-Rutishauser 算法优化大型矩阵的 QR 分解和特征值分解的性能。
CaptureManager SDK - 从网络摄像头捕获、录制和流式传输视频和音频
作者：
Evgeny Pereguda
本文介绍了我的使用 Microsoft Media Foundation 在 Windows OS 上捕获视频和音频源的项目。
使用 Python 和 DirectShow 从摄像头捕获图像
作者：
Andreask84
在本文中，我提出一个完全用 Python 编写的简单应用程序，允许您使用 DirectShow 从摄像头捕获图像，并使用 OpenCV 对其进行简单的处理。
Cartpole：强化学习的“Hello World”
作者：
philoxenic
在本文中，您将开始上手，并完成您的第一项强化学习工作。
Cartpole：调整选项
作者：
philoxenic
在本文中，我们将了解幕后发生的事情，以及有哪些选项可以改变强化学习。
猫或不是 - 使用 Python 和 Keras 的图像分类器
作者：
Ryan Peden
神经网络的第一个代码介绍。
使用 Telit GSM 模块和 Python 进行蜂窝开发
作者：
jonbowen234
本文将提供一些背景知识，帮助您了解如何开始为 Telit 系列设备开发 Python 脚本。
猎豹优化器 - Python 实现
作者：
Ujwal Watgule
猎豹优化器是一种受自然启发的元启发式算法，旨在解决多维度的复杂优化问题。
选择用于 AI 交通速度检测的硬件
作者：
Allister Beharry
在本文中，我们将选择 AI/Pi 解决方案的硬件组件，并将它们组装成一个功能系统。
清理 Pandas DataFrame 中的数据
作者：
Glenn Prince
在“使用 Python 和 Pandas 进行数据清理”系列的第五部分中，我们将最后一次清理数据集，然后再进行重塑。
基于云的预测分析：Azure Machine Learning
作者：
Fernando de Oliveira [MCP]
如果您可以在基于云的环境中预测数据，那会怎么样？您可以使用 Azure Machine Learning 来实现。
CodAI - 编程语言检测 AI
作者：
Rupesh Sreeraman
编程语言检测 AI
CodeProject.AI 模块创建：Python 全面演练
作者：
Chris Maunder
使用 Python 为 CodeProject.AI 创建一个精简模块的全面演练。
斐波那契数列编码面试：兔子洞
作者：
Member 4201813
想象中的编码面试，以斐波那契数列作为程序员技能多样性的唯一展示。
程序员的色彩主题
作者：
Peter Occil
讨论程序员常遇到的色彩空间、色彩生成和其他一般色彩主题。
在 Pandas 中合并多个数据集
作者：
Glenn Prince
在“使用 Python 和 Pandas 进行数据清理”系列的第四部分中，我们研究了几种简单的数据合并方法。
用于将视频上传到 Vimeo 的命令行工具和 C# 类
作者：
Andreask84
一个命令行工具和一个简单的 C# 类，包含一套完整的函数，可以轻松地将视频上传到 Vimeo
首次在 kaggle.com 竞赛
作者：
Philipp_Engelmann
首次在 kaggle.com 竞赛。
将 MuPDF DLL 编译成渲染和编辑 PDF 文档
作者：
wmjordan
MuPDF 是一个用 C 编写的开源、高性能 PDF 渲染和编辑引擎。本文介绍了如何将其源代码编译成 DLL 以供其他编程语言使用。
为 Windows Phone 8 编译 Python
作者：
li9705
本文介绍了如何在 WP8 上编译 Python 源代码、所做的更改以及一个在 WP8 原生应用中使用 Python 的示例。
完成 AI 交通速度检测器
作者：
Allister Beharry
在本视频中，我们将讨论我们可以对软件进行的性能或准确性改进。我们还将把我们的自制开源系统与商业车辆速度检测系统进行比较。
在 IronPython 中计算正态概率
作者：
John D. Cook
用于计算正态概率的代码，以及关于在 IronPython 中什么可行、什么不可行的讨论。
SQLAlchemy 和 Python 中的条件过滤
作者：
DiponRoy
SQLAlchemy 和 Python 中的条件过滤器查询示例
Python 中的配置文件
作者：
Akhil Mittal
创建一个配置文件；在 Python 应用中添加、更新和删除配置，以及读取配置。
将 Intel® NUC 连接到 Google Cloud Platform 服务
作者：
Intel
本文将向您展示如何使用 Intel® NUC 将 Arduino 101（在美国以外地区品牌为 Genuino 101）上的传感器连接到 Google Cloud Platform。
使用 MQTT 连接到 AT&T M2X IoT
作者：
Intel
使用 MQTT 连接到 AT&T M2X IoT
使用 Python 连接到 Spokes 的 REST API
作者：
Plantronics
使用 Python 连接到 Spokes 的 REST API。
MLOps 流水线中的持续训练
作者：
Sergio Virahonda
在本文中，我们将深入研究持续训练代码。
通过 Kinect 控制 NAO
作者：
Tareq_Gamal
如何使用 Kinect 控制 NAOqi 机器人（如 NAO、
Pepper）
将风格迁移模型从 TensorFlow 转换为 TensorFlow Lite
作者:
Abdulkader Helwan
在本项目中，
我们的目标是在 Android 平台上运行移动图像到图像转换模型。
将 ONNX 对象检测模型转换为 iOS Core ML
作者：
Jarek Szczegielniak
在本系列中，我们将使用一个预训练模型创建一个 iOS 应用程序，该应用程序可以在实时摄像头馈送中检测多个人和物体，而不是在静态图片中。
将 ONNX 图像分类模型转换为 Core ML
作者：
Jarek Szczegielniak
在本文中，我们将一个 ResNet 模型转换为 Core ML 格式。
将 YOLOv5 PyTorch 模型权重转换为 TensorFlow Lite 格式
作者：
Sergio Virahonda
在本文中，我们将在普通计算机上测试一个口罩检测器。
在 Pandas 中更正缺失数据
作者：
Glenn Prince
在“使用 Python 和 Pandas 进行数据清理”系列的第三部分中，我们深入探讨了数据集可能包含的一些问题。
使用深度学习和 ResNet50 进行 COVID-19 诊断结果
作者:
Abdulkader Helwan
在本文中，我们将讨论我们使用模型获得的 COVID-19 检测结果，并将这些结果与其他模型进行比较。
使用 ResNet50 迁移学习进行 COVID-19 诊断：从头开始构建 DL 网络
作者:
Abdulkader Helwan
在本文中，我们将向您展示如何从头开始构建用于 Covid-19 检测的网络。
使用深度学习进行 COVID-19 诊断
作者:
Abdulkader Helwan
在本文中，我们将介绍迁移学习和 ResNet50。
使用加速度计检测碰撞
作者：
Joel Ivory Johnson
在 AI 危险检测 Android 系列的下一篇文章中，
我们将探讨碰撞检测和通知。
CrashRptEx - CrashRpt 崩溃报告系统的扩展
作者：
Andreas Schoenefeld
如何使用 CrashRptEx，以避免 MFC 应用程序中崩溃报告的一些陷阱，或者如果您希望在崩溃后继续应用程序。
为 VBA 和 Python 用户创建 DLL
作者：
Wayne Jin
扩展 Microsoft Office 和 Python 的功能。
创建一个 Docker 化 Python Fiddle Web 应用程序。
作者：
Marc Clifton
使用 C#、一个简单的 Web 服务器和 Docker，我将向您展示如何创建一个“Fiddle”网站来运行 Python（或其他脚本语言）。
创建您的第一个机器学习模型来过滤垃圾邮件
作者：
sjb_strat
使用机器学习创建垃圾邮件过滤器。
使用 Python 和 TensorFlow 创建您的第一个神经网络
作者：
Intel
在本文中，我们将向您展示如何从头开始创建一个非常简单的用于图像分类的 CNN。
使用 Amazon Lex 服务创建聊天机器人
作者：
Akhil Mittal
使用 Amazon Lex 服务创建实时聊天机器人，并将机器人部署到 Facebook Messenger。
为边缘 AI 面部识别创建人脸数据库
作者：
Sergey L. Gladkiy
在本文中，我们将解释如何创建一个简单的人脸识别数据库。
为 CodeProject.AI 服务器创建 LLM 聊天模块
作者：
Matthew Dennis
为 CodeProject.AI 服务器创建一个类似于 ChatGPT 的 AI 模块，该模块可以处理长时间运行的任务。
创建 Python 云原生 Web 应用（第一部分）：部署到 Azure App Service
作者：
Glenn Prince
在本文中，我们将使用 Flash 库和 Azure WebApp 创建一个更传统的 Web 应用程序。
创建 Python 云原生 Web 应用（第二部分）：添加 Azure Cosmos DB 数据库
作者：
Glenn Prince
在本文中，我们将在此基础上添加一个 Azure Cosmos DB 数据库到我们的 Flask Web 应用。
创建 Python 图灵机 - 第 2 部分
作者：
Philipp_Engelmann
如何在 Python 中创建图灵机 - 第 2 部分。
用 Rust 创建图灵机
作者：
Philipp_Engelmann
在本系列中，我将重写我在“在 Python 中创建图灵机”中写的图灵机。
创建带解码逻辑的 YOLO Core ML 对象检测器
作者：
Jarek Szczegielniak
在本文中，我们准备将检测解码直接包含在 Core ML 模型中。
使用 MSAL、
Graph API 和 Python 创建事件管理机器人
作者：
Melanie Hall
在本文中，
我们将创建一个可以创建新的 Teams Channel 并邀请利益相关者提供更新以协助事件管理的应用程序。
使用 AI 驱动的 Azure Form Recognizer 创建和训练自定义 ML 模型以读取销售收据
作者：
Shweta Lodha
本文将引导您完成创建自定义 ML 模型、训练模型然后使用相同模型分析销售收据所需的步骤。
为 AI 和机器学习创建 Docker 容器
作者：
Jarek Szczegielniak
在本文中，我们将开始将我们基本的 Docker 知识应用于创建和运行各种 MLng 场景中的容器。
使用 PySimpleGUI 在 Python 中创建用户界面
作者：
Azim Zahir
本文演示了使用 PySimpleGUI 创建用户界面。
创建你自己的酷炫编程语言
作者：
RobLazarus
关于《创建你自己的酷炫编程语言》一书的评论
信用风险分类：使用 Intel 优化包进行更快的机器学习
作者：
Intel
本文解释了使用 Intel® Performance Libraries 解决机器学习问题（如信用风险分类）的重要性。
Python 中带 SQL 数据库的 CRUD 操作
作者：
MukeshKumarTech
这个实际演示将帮助您了解如何在 Python 中使用 SQL 数据库实现 CRUD（创建、读取、更新和删除）操作功能。
使用 Keras 和 CNN 进行自定义 AI 人脸识别
作者：
Arnaldo P. Castaño
在本文中，我们将组合我们的 CNN 并对其进行人脸识别训练。
使用 OpenCV 和 ImageAI 进行自定义模型对象检测
作者：
Glenn Prince
本文为您提供了进行对象检测项目的良好起点。
使用 Authorize.
Net 的新、
简化的 API 自定义支付解决方案
作者：
Authorize.Net
Authorize.Net API 可以轻松创建、捕获、退款和作废安全的支付交易。它同时提供 XML 或 JSON，可与 Ruby、Node.js、Python 以及许多其他语言很好地配合使用。简化的 API 还可以接受各种环境下的付款。
每日更新：拯救互联网，一天一点
作者：
NimDriz
一个帮助用户及时了解他们喜欢的网络内容的网站。
DashCam ML模型训练
作者：
Qualcomm Technologies, Inc.
本项目的主要目标是开发一个机器学习模型，该模型可以检测道路上的物体，如行人、汽车、摩托车、自行车、公交车等。
使用 AWS SNS 和 Lambda 进行数据缓存同步
作者：
Peter Carrasco
本文描述了一个使用 AWS Lambda 和 SNS 的发布-订阅模型，以保持您的 AWS 托管 RDMB 记录系统和缓存同步。
Python 和 PyGame 中的数据聚类模拟
作者：
Ghazanfar_Ali
使用 Python 进行 2D 数据聚类，并在 PyGame 中进行模拟。
数据科学 - 生命周期之旅。第 1 部分
作者：
@Abdul Azeez Thekkekandy
本文探讨了数据科学的生命周期 - 业务理解、数据理解和数据准备。
数据科学是一个信息海洋——保持专注！
作者：
Intel
在本文中，我们将分步讨论我们关于数据科学的教学内容，以便任何有兴趣探索该科学的产品经理或业务经理都能迈出成为数据科学家的第一步，或者至少对该科学有更深入的了解。
使用 Matplotlib 进行数据可视化。
作者：
Azim Zahir
本文演示了使用 Python 的 Matplotlib 库进行数据可视化。
使用 Seaborn 和 Pandas 进行数据可视化
作者：
Glenn Prince
在“使用 Python 和 Pandas 进行数据清理”系列的第七部分中，我们可以探索我们的可视化选项。
数据驱动的流程调度
作者：
li9705
提出并讨论了一种新的数据驱动编程思想和方法，
旨在提高编程的灵活性、
建设性和共享性
调试 Docker 容器中运行的 AI 代码
作者：
Jarek Szczegielniak
在本文中，我们使用 Visual Studio Code 编辑和调试在 Docker 容器中运行的日益复杂的代码。
决策树 - 信用卡欺诈检测
作者：
Ujwal Watgule
信用卡欺诈检测是机器学习技术的一个重要应用。
解码 Core ML YOLO 对象检测器
作者：
Jarek Szczegielniak
在本文中，我们将通过将抽象数字数组转换为人类可读的形式来解码 Core ML YOLO 模型。
使用数组运算解码 YOLO Core ML 对象检测器
作者：
Jarek Szczegielniak
在下一篇文章中，我们将执行相同的操作，但使用数组运算。这将允许我们将解码逻辑直接包含在模型中。
深度学习
作者：
Mahsa Hassankashi
通过 TensorFlow Python 实现的深度学习卷积神经网络，完全易于理解。
C# 中的深度学习：Keras.NET 中的硬币识别，第 II 部分
作者：
Arnaldo P. Castaño
在本文中，我们将研究我们使用 Keras.NET 实现的用于硬币识别的 CNN。
深度学习文本到语音
作者：
Arnaldo P. Castaño
在本文中，我们重点关注使用深度学习进行文本到语音转换。
使用 Python + Keras 进行深度学习（第 3 章）：ResNet
作者：
Jesús Utrera
这是介绍 Python 和 Keras 框架中深度学习编码的文章系列的第三篇文章。
DeepFaceLab：预打包的替代 DIY 深度伪造
作者：
Sergio Virahonda
在本文中，我们将探索 DeepFaceLab 作为我们上一种方法的替代方案。
使用 Doxygen 进行依赖分析
作者：
Zebedee Mason
使用 Doxygen 解析源代码并生成报告来进行依赖分析
使用 OpenVINO™ 和 Kubernetes 部署 AI 推理
作者：
Dariusz Trawinski
在本文中，您将学习如何使用 Kubernetes 的 OpenVINO™ Operator 的关键功能。
将运行在 Microsoft IIS 10 上的 Node.js 应用程序部署到 Docker 的 Windows Server Core 2016 容器
作者：
Arthur V. Ratz
在这篇简短的文章中，我们将演示如何将 Node.js 应用程序部署到 Docker 的 Windows Server Core 2016 容器上运行。
将 AI Docker 容器部署到云端
作者：
Jarek Szczegielniak
在本文中，我们将使用 Azure Container Instances 将我们的 NLP API 服务发布到 Azure。
在 Microsoft Azure 数据科学虚拟机上部署 BigDL
作者：
Intel
为了方便部署 BigDL，我们在 Linux (Ubuntu) 版的数据科学虚拟机 (DSVM) 之上创建了一个“部署到 Azure”按钮。
在 Azure 上大规模部署模型（第一部分）：部署 XGBoost 模型
作者：
Jarek Szczegielniak
如何使用 Azure App Service、Flask、FastAPI 和机器学习在线端点发布 XGBoost 和 PyTorch 模型。
在 Azure 上大规模部署模型（第二部分）：部署和扩展 PyTorch 模型
作者：
Jarek Szczegielniak
如何部署和扩展 PyTorch 模型。
在 Azure 上大规模部署模型（第三部分）：部署和扩展 TensorFlow 模型
作者：
Jarek Szczegielniak
如何发布 TensorFlow 模型。
部署到 Azure Arc 通过 Azure Application Services（第二部分）：在任意位置运行 Azure Functions
作者：
Ben Hall (failingfast.io)
在本文中，我们将创建 Java 或 Python 版本的 Azure Functions，并展示将其部署到我们托管的 Arc Kubernetes 集群与直接部署到 Azure 的函数一样简单，并证明我们的 Azure Functions 实际上是在云中运行，但并非在 Azure 本身。
使用 Coral USB 加速器在 Raspberry Pi 上部署 YOLOv5 模型
作者：
Sergio Virahonda
在本文中，我们将把我们的 YOLOv5 口罩检测器部署到 Raspberry Pi。
使用 Python 检测电子邮件垃圾邮件
作者：
Noman BD
朴素贝叶斯分类器的威力。
使用预训练 SSD 模型检测害虫
作者：
Sergey L. Gladkiy
在下一篇文章中，我们将使用一个预训练的 DNN 来检测视频中的害虫。
使用运动检测器和训练过的 DNN 检测害虫
作者：
Sergey L. Gladkiy
在本文中，我们将向您展示如何开发一个简单的运动检测器，并将其与训练过的 DNN 模型结合起来，以在视频中检测驼鹿。
检测异常害虫
作者：
Sergey L. Gladkiy
在本视频中，我们将讨论一些关于检测“外来”害虫的想法，例如驼鹿和犰狳。
在Intel®架构上使用Linderdaum引擎开发C++ Android NDK游戏
作者：
Android on Intel
Linderdaum Engine是一个开源的、纯面向对象的3D游戏引擎，用于Microsoft Windows、Google Android和BlackBerry OS 10，用C++编写。
使用 Intel® 硬件和软件开发视觉零售解决方案
作者：
Intel
零售工作坊：使用基于 Intel® 的零售解决方案进行实践学习。
编译语言和解释语言的区别
作者：
Manikandan10
本文描述了编译语言和解释语言之间的区别。
数字足迹映射器 - DFMAP
作者：
Mayank Pal Singh
使用 DFMAP 了解您的数字形象/网络形象/互联网形象。
逐步探索 Python - 使用 Python 队列 - 03 - 正确检测队列完成
作者：
daubrecq
在使用 Python 队列时，如何从其他线程正确检测队列完成。
探索 TensorFlow
作者：
Abhishek Nandy
前所未有地揭秘 TensorFlow。。。拆解简单的事物。
离散傅里叶变换用于频率分析
作者：
pi19404
在本文中，我们将探讨离散傅里叶变换的基础知识，以及它如何用作信号频率分析的工具。
使用 Intel® Nervana™ 技术、neon 和 Pachyderm 进行分布式、Docker 化深度学习
作者：
Intel
在本帖中，我们将展示如何使用 Intel® Nervana™ 技术、neon 和 Pachyderm 设置生产就绪的机器学习工作流。
使用 Strus 分发搜索引擎索引。
作者：
Patrick P. Frey
关于可伸缩性要求对全文搜索引擎的影响以及 Strus 如何满足这些要求的文章。
DIY 火星探测器：AWS Greengrass IoT v2 与 Raspberry Pi（第一部分）。
作者：
Scott Pletcher
在本系列的两部分中，您将学习如何使用 AWS Greengrass v2 将 Raspberry Pi 变成一个灵活而强大的物联网设备，最终创建一个离网的远程任务数据和图像收集设备。
DIY 火星探测器：AWS Greengrass IoT v2 与 Raspberry Pi（第二部分）。
作者：
Scott Pletcher
在本系列的两部分中，您将学习如何使用 AWS Greengrass v2 将 Raspberry Pi 变成一个灵活而强大的物联网设备，最终创建一个离网的远程任务数据和图像收集设备。
Django 和 Tornado：Python Web 框架
作者：
Software Developer's Journal
了解 Django 和 Tornado。
使用 Pydroid 在 Android 上进行 Django 开发
作者：
Azim Zahir
使用 Pydroid Android 应用创建 Django 应用
使用 Python、Flask 和 PostgreSQL 创建的简单 Web 应用程序的 Docker 化
作者：
Arthur V. Ratz
使用 Flask 和 PostgreSQL 服务器创建 Python Web 应用程序，并在 Docker 中运行它。
使用 NLP 和 Transformers 的 Docker 化大型模型 AI
作者：
Jarek Szczegielniak
在本文中，我们使用存储在 Docker 卷上的模型来运行 NLP 的推理模型。
使用Google Cloud和基于Arm的Raspberry Pi的狗狗情绪探测器
作者：
Nicholas_Larsen
在本文中，我们将演示如何使用Google AI Cloud创建一个对不同狗叫声进行分类的模型，然后将该模型运行在基于Arm的Raspberry Pi上，以监听狗叫声并进行识别。
深入泛型数组的兔子洞
作者：
Marc Clifton
一次爱丽丝梦游仙境般的泛型、反转面向对象编程和通用类型分派之旅。
从 Changelog 下载播客
作者：
Philipp_Engelmann
由于 21 世纪生活繁忙，抽出时间学习新主题和跟上技术趋势变得越来越困难。
通过 8 位量化轻松优化深度学习
作者：
Stephanie_Maluso
在本文中，我们将探讨如何使用 OpenVINOTM 工具包的神经网络压缩框架在 PyTorch 中进行 8 位量化。
Effective Shell 第 6 部分：关于作业控制您需要知道的一切
作者：
Dave Kerr
关于作业控制您不需要知道的一切。
使用树莓派消除害虫
作者：
Sergey L. Gladkiy
在本文中，我们将在 Raspberry Pi 3 设备上测试我们的检测算法，并通过播放响亮的声音来创建我们害虫消除器的“吓跑害虫”部分。
将 Python 嵌入 MFC 对话框
作者：
Sharjith
演示如何使用 Python 解释器求数学表达式
使用 Actian Zen 和 Python 进行嵌入式 IoT 数据库
作者：
Ryan Peden
我们将研究如何使用嵌入式数据库 - Actian Zen - 在 Raspberry Pi 上存储和处理数据。
将 IronPython 嵌入 C# 应用程序
作者：
James Wucher
将 Iron Python 引擎嵌入 C# 窗体应用程序的示例。
将 Python 应用程序嵌入 Gidon C# 插件框架
作者：
Nick Polyak
如何在 C# 程序中显示 Python 图形。
将 Python 程序嵌入 C/C++ 代码
作者：
arnavguddu
如何在 C/C++ 代码中嵌入 Python 解释器，并动态更改已编译的本机代码的代码路径。
使用 Intel® 数据分析加速库增强异常检测
作者：
Intel
本文介绍了检测数据中异常值的不同方法，以及 Intel® 数据分析加速库 (Intel® DAAL) 如何帮助优化在配备 Intel® Xeon® 处理器的系统上运行的异常值检测。
多项式的欧几里得除法
作者：
InvisibleMedia
本文介绍了如何对两个多项式进行除法，并展示了计算该除法的源代码。还有用于加、减、乘两个多项式的代码。
通过 RESTful API 暴露 Docker 化 AI 模型
作者：
Jarek Szczegielniak
在本文中，我们将修改我们的代码，通过 REST API 服务公开相同的逻辑。
使用数据增强扩展数据集
作者：
Sergey L. Gladkiy
在本文中，我们将看到如何通过数据增强获得相同的结果。
AI 人脸检测
作者：
Arnaldo P. Castaño
在本文中，我们将介绍在图像中检测人脸的步骤。
带通配符、Glob 和 Gitignore 风格 Glob 的快速字符串匹配 - 如何避免炸毁它
作者：
Robert van Engelen
经典的 Globbing 和现代 gitignore 风格的 Globbing 算法可以很快，而递归实现以指数级爆炸而闻名；为什么某些免费提供的源代码不应被使用。
查找用于自然语言处理的数据
作者：
Jayson DeLancey
本文是关于使用 Python 和开源自然语言工具包进行情感分析系列的第二篇。在本文中，我们将研究 NLTK 提供的数据集，以及一个捕获您自己的文本语料库进行分析的示例。
从百分位数查找概率分布参数
作者：
John D. Cook
给定两个百分位数约束，如何确定概率分布的参数。
为 OpenCV 和 ImageAI 对象检测查找训练数据
作者：
Glenn Prince
在本文中，我们将创建一个对象检测模型。
微调 ResNet50 以诊断 COVID-19
作者:
Abdulkader Helwan
在本文中，我们将微调我们的 ResNet50 模型。
使用 Hugging Face 和 oneAPI 微调 70 亿参数的 Falcon 模型
作者：
Intel
使用 Intel® AMX (Intel® Advanced Matrix Extensions) 在 Intel® Xeon® 处理器上优化大型语言模型。
微调 VGG16 以对服装进行分类
作者:
Abdulkader Helwan
在本文中，我们将向您展示如何训练 VGG19 来识别人们所穿的衣服。
云原生第一步：介绍无服务器 Python Web API
作者：
Glenn Prince
本文将作为 Python 开发人员的云原生开发实践入门。与其他大多数入门教程不同，我们将使用现代工具以现实的方式展示如何完成各项工作。
第一个 Django-Python 应用在 Visual Studio 中
作者：
MukeshKumarTech
本文将演示如何在 Visual Studio 中创建第一个 Django Python 应用程序。
第一个 Python 项目在 Visual Studio 2017 中
作者：
MukeshKumarTech
本文将演示如何在 Visual Studio 2017 中创建您的第一个 Python 应用程序，并在创建第一个 Python 项目后，我们将看到一些小的 Python 示例，以便您更好地了解如何开始编写程序以及如何运行它。
浮点数作为近似值和使用误差
作者：
NewPast
浮点数作为近似值，以及理解使用单精度和双精度数据类型时发生的误差
Python 中的花卉矩阵组合
作者：
UmairNaseerAhmed
使用 RenderMan 场景描述 (rib) 协议进行脚本编写的基础。
使用卡尔曼滤波器预测股票市场波动性
作者：
Jin Choi, PhD
用通俗易懂的语言解释卡尔曼滤波器的原理，并提供演示如何使用它来预测股票市场波动性的示例代码。
FPGA 硬件仿真框架 (FPGA_HW_SIM_FWK)。
作者：
Clark Fieseln
交互式模拟用 VHDL 编程的 FPGA 硬件。
免费税率表 vs. 销售税 API
作者：
Wayne Myer
税务自动化如何通过更有效地管理销售税来帮助您的公司降低成本和风险
从几行代码到构建一个功能齐全的网站
作者：
Rami Alshaar
创建网站的完整指南。
从 C++ 到 Python：走得更近
作者：
Michael Chourdakis
面向 C++ 开发者的快速 Python 课程。
从机器学习到机器认知
作者：
Adrian Pirvu
通往智能之路。
从 Ray 到 Chronos：在 Ray 之上使用 BigDL 构建端到端的 AI 用例
作者：
Wesley Du, Junwei Deng, Kai_Huang, Shan_Yu, Shane Huang
在本博客中，我们将介绍 BigDL 的一些核心组件，并展示 BigDL 如何利用 Ray 及其本地库来构建底层基础设施（如 RayOnSpark、AutoML 等）。
Google App Engine 上的全栈开发
作者：
Modesty Zhang
在 Google App Engine 上以高效率和高生产力开发和运营全栈 Web 应用和 API，
包括前端应用和 UI、
RESTful Web 服务以及 Google App Engine 上的 NoSQL 数据库持久化层。
酒店应用融合开发（第一部分）：构建酒店 Power App
作者：
Stanley Wu
如何使用 Microsoft Power Apps 等低代码解决方案创建自给自足的应用。
酒店应用融合开发（第二部分）：启用客户入住
作者：
Stanley Wu
如何创建在 Azure 中对 Dataverse 中的数据更改做出响应的无服务器应用。
酒店应用融合开发（第三部分）：通过处理表单数据扩展应用程序
作者：
Stanley Wu
如何使用 Dataverse API 将数据插入 Dataverse。
销售应用融合开发（第二部分）：接收来自 Power Apps 的 API 调用
作者：
Lontia Nkhuwa
在本文中，我们将学习如何使用 FastAPI 创建一个 Python 应用，并将其部署到 Azure App Service。
销售应用融合开发（第三部分）：处理表单数据
作者：
Lontia Nkhuwa
在本文中，我们将创建一个自定义连接器，调用 API，并创建一个预订按钮。
使用 Intel® Advisor Python API 获取性能洞察
作者：
Intel
获取高质量数据以做出代码调优决策
使用生成对抗网络 (GAN) 生成新的时尚设计
作者:
Abdulkader Helwan
在本文中，我们将向您展示如何构建一个用于时尚设计生成的生成对抗网络 (GAN)。
使用 SQLAlchemy 和 Python 的通用存储库
作者：
DiponRoy
使用 SQLAlchemy 和 Python 的通用存储库类的示例。
使用 Python 和 Esri 的免费资源进行地理空间可视化
作者：
Priyanka Tuteja
在此示例中，我们将使用 Esri（全球领先的位置智能平台）的免费资源，探索马里兰州蒙哥马利县的建筑许可数据。
开始使用 Intel 的 Python 发行版（Windows）
作者：
Jeffrey T. Fritz
Jeff 向您展示了如何配置和开始使用 Visual Studio Code 的 Intel Python 发行版。他还向您展示了发行版中包含的一些速度改进。
开始使用 Intel® OpenVINO™ 工具包和 AWS Greengrass
作者：
Intel
本节介绍了使用 Amazon Web Services (AWS) Greengrass 和 AWS Lambda 软件的 FaaS 推理样本（基于 Python 2.7）的实现。
Azure Synapse Analytics 数据分析入门，第三部分：Apache Spark
作者：
DaveNoderer
在本文中，我们将学习如何设置 Apache Spark。
使用 Habana Gaudi 进行深度学习训练入门
作者：
Greg Serochi
在本文中，我们将引导您完成将现有深度学习模型迁移到 Gaudi 的过程，并展示将模型准备好运行的基本步骤。
混合边缘 AI 人脸识别入门
作者：
Sergey L. Gladkiy
在本文中，我们将讨论人脸检测和人脸识别的原理。
开始使用 Intel® IoT Devkit 和 Intel® XDK IoT Edition
作者：
matthias-hahn
Intel 物联网开发套件 (IoTDK) 是一个完整的解决方案，用于为 Intel 物联网平台（如 Intel® Galileo 和 Edison 创客板）创建和测试应用程序。
使用 Intel® IoT 网关入门 - Python
作者：
Intel
本文是为 Python 编写的。要开始使用 JavaScript，请参阅“使用 Intel® IoT 网关入门 - JavaScript”。
使用 Intel® 软件优化 Theano 和 Intel® Python 发行版入门
作者：
Intel
Theano 是在 LISA 实验室开发的一个 Python 库，用于定义、优化和评估数学表达式，包括多维数组（numpy.ndarray）的表达式。
开始使用 Python 和 MongoDB
作者：
Robert_Walters
在本文中，您将学习如何执行以下操作：使用 MongoDB Atlas 创建免费托管的 MongoDB 数据库、安装 PyMongo（Python 驱动程序）、连接到 MongoDB、探索 MongoDB 集合和文档、使用 PyMongo 执行基本的创建、检索、更新和删除 (CRUD) 操作。
树莓派入门 - 第三部分 - 如何使用面包板？
作者：
Hussain Patel
在本文中，我们将看到如何使用面包板 - 这是连接电路和 Pi 的绝佳方式。
开始使用 SciPy (Scientific Python) 库
作者：
John D. Cook
如何在 Python 中开始使用 SciPy 库进行科学计算。
Gibberish 分类算法及其在 C# 和 Python 中的实现
作者：
Thomas Daniels
一种用于分类文本是否为 gibberish 的算法，
以及在 C# 和 Python 中的实现。
Google App Engine - Python 教程
作者：
Google Cloud Platform
在本教程结束时，您将实现一个工作应用程序，一个简单的留言簿，允许用户将消息发布到公共留言板。
Google Cloud Pub/Sub - 设置您的应用程序
作者：
Google Cloud Platform
在您可以向 Google Cloud Pub/Sub API 发出请求之前，您的应用程序必须使用 OAuth 2.0 协议设置授权。如果您使用的是 Google Cloud Pub/Sub 客户端库，则还必须创建一个 Pubsub 类的实例。
使用 Intel 优化 XGBoost 进行梯度提升
作者：
Intel
XGBoost 算法及其与 Python 中 Intel 的 xgboost 包装器的比较。
机器学习中的梯度下降法
作者：
CongHaoXiong922342
本文主要讨论梯度下降法的理解以及如何在 Python 中实现它。
C#、JavaScript 和 Python 的简单 gRPC 示例
作者：
Nick Polyak
本文提供了创建 Google RPC 的客户端和服务器代码的简单示例。
破解 Alexa 的语音录音
作者：
Michael Haephrati
现在您可以存储亚马逊保留但未向客户提供的自己的语音录音。
使用 Django 处理用户提交的内容
作者：
Cloudster
使用 Django 登录来接受用户“喜欢”和内容提交。
无限托管：1&1 Internet 的无限套餐评测
作者：
rjdudley
1&1 已成为世界上最成功和最受欢迎的托管公司之一，因为它提供简单、廉价（前三个月 0.99 美元/月，之后 8.99 美元/月）且功能丰富的托管套餐。
热词/语音识别使用 ESP8266
作者：
FiegeU
使用 MicroPython 通过 ESP8266 为您的智能家居添加热词识别。
Python、Jupyter Notebook 和 QISKit 如何使量子计算广泛可用
作者：
Jesse Casman
使用 Python、Jupyter Notebook 和 QISKit 等开源工具，开发人员可以探索 IBM 云端量子处理器。
如何避免运行不必要的测试
作者：
Evgenii Zaiats
一种集成测试框架的方法，用于在框架内验证更改，而无需在每次更改后执行所有测试套件。
如何从 OpenVINO™ 的主分支构建 Python wheel 包？
作者：
Adrian Boguszewski
从源代码编译 OpenVINO 的分步演练。
如何将 FastAPI 服务器连接到 PostgreSQL 并在 GCP Cloud Run 上部署
作者：
Glenn Viroux
一个关于如何将 FastAPI 应用程序与 PostgreSQL 数据库连接并将整个应用程序部署到 GCP 的深入教程。
如何转换 PyTorch 模型并使用 OpenVINO™ 工具包运行它
作者：
Adrian Boguszewski
一个非常简单的指南，适用于所有希望提高推理性能的 PyTorch 开发人员。
如何转换 TensorFlow 模型并在 OpenVINO™ 工具包中使用
作者：
Adrian Boguszewski
一个非常简单的指南，适用于所有希望开始 OpenVINO 之旅的 TensorFlow 开发人员。
如何使用生成对抗网络 (GAN) 欺骗机器学习恶意软件检测器
作者：
Packt Publishing
摘自 Chiheb Chebbi 的著作“Mastering Machine Learning for Penetration Testing”。
如何开始使用 TensorFlow
作者：
Packt Publishing
在本节中，我们将迈出使用低级 TensorFlow API 的第一步。
如何将 Python 脚本集成到 Pascal 程序中
作者：
Max Kleiner
我们使用命令提示符接口和 OpenWeatherMap (PyOWM) 来更轻松地在 Python 中使用 OpenWeatherMap API。
如何训练自定义 YOLOv5 模型来检测对象
作者：
Matthew Dennis
在本文中，我将讨论我在创建自定义模型来检测后院害虫时所遇到的经验。您可以下载由此产生的 criters.pt 文件。
如何为视觉检测训练对象检测模型，使用合成数据
作者：
NVIDIA
本文讨论了训练用于工业视觉检测的准确对象检测模型的挑战，并提出了使用合成数据来解决数据集限制。
如何训练和测试 AI 语言翻译系统
作者：
Martin_Rupp
在本文中，我们将训练和测试我们在上一篇文章系列中创建的模型。
如何使用 C 编译器进行逆向工程
作者：
Member 13737597
本文展示了如何将实际 C 编译器的强大功能用于逆向工程。
如何使用 Python 处理 REST API
作者：
dk_the_developer
使用 Python 编程语言消费 REST API 端点的分步指南。
使用 OpenVINO™ 工具包进行人类动作识别
作者：
Paula_Ramos
在本文中，您将学习如何在同步计划中使用 OpenVINO™ AI 工具包进行实时人类动作识别。
混合跨平台应用程序：在原生 iOS 和 Android 组件之上使用 Cocos2d-x 的方法
作者：
YevheniyK
本文介绍了一种在原生组件之上使用 Cocos2d-x 的通用方法，以及 Cocos2d-x、iOS 和 Android 的相关编码细节。
混合边缘 AI 人脸检测
作者：
Sergey L. Gladkiy
在本文中，我们将运行一个预训练的 DNN 模型来检测视频中的人脸。
IEI Tank AIoT 开发套件和 AWS Greengrass：在边缘运行机器学习预测
作者：
Intel
在本教程中，我们将设置一个基本的机器学习预测模型，在 AWS Greengrass 组中作为 Amazon Web Services (AWS) Lambda 函数运行。
IEI Tank AIoT 开发套件和 Microsoft Azure：在边缘运行机器学习
作者：
Intel
本文会将一个基于 Python 的电机缺陷检测器解决方案转换为可部署的 Azure 模块。
使用 Python 和 OpenCV 进行图像混合
作者：
Markus Koppensteiner
基于图像蒙版的图像混合的 Python 代码。
使用 Python 和 Keras 实现卷积神经网络
作者：
Nikola M. Živković
使用 Python 和 Keras 实现卷积神经网络
通过自动设备插件改进 AI 应用程序的性能和可移植性
作者：
Ragesh_Hajela
Intel® OpenVINO™ 工具包中的新功能使您可以轻松地针对吞吐量或延迟进行优化，并帮助您“一次编写，随处部署”。
通过数据注释改进 NLTK 情感分析
作者：
Jayson DeLancey
本文是“使用 Python 和开源自然语言工具包进行情感分析”系列的第六篇。在本文中，让我们看看注释我们自己的数据集需要什么过程。
深入了解 Dynamsoft 条形码 SDK：揭示算法中间结果
作者：
Xiao Ling
在本文中，我们将向您展示如何使用 Python 和 C 代码获取 Dynamsoft Barcode Reader SDK 的中间结果。
使用 Intel® MKL 安装和构建 MXNet
作者：
Intel
MXNet 是一个开源深度学习框架，允许您在各种设备上定义、训练和部署深度神经网络，从云基础设施到移动设备。
使用 YUM 存储库安装 Intel® 性能库和 Intel® Python 发行版
作者：
Intel
本页面提供关于通过下方描述的 YUM 存储库分发的社区论坛支持的 Intel® Performance Libraries 和 Intel® Distribution for Python 的通用安装和支持说明。
为对象检测安装 OpenCV 和 ImageAI
作者：
Glenn Prince
在本文中，我们将设置使用 OpenCV 构建硬质头盔检测器所需的一切。
使用 pip 和 PyPI 安装 Intel® Distribution for Python 和 Intel® Performance Libraries
作者：
Intel
使用 pip 和 PyPI 安装 Intel® Distribution for Python 和 Intel® Performance Libraries
在 IBM Cloud Pak for Data 上使用 Kubernetes 安装 Intel® Distribution for Python
作者：
Intel
本文档包含使用 Kubernetes 将该软件包作为附加服务安装到您的 IBM Cloud Pak for Data 集群的说明。
集成 SAP-HANA EML 库和 TensorFlow 模型服务器 (TMS) 来预测 S&P 500 指数：第一部分：安装和配置 SAP-HANA。
作者：
Arthur V. Ratz
如何正确安装和配置 SAP-HANA 和 TensorFlow 模型服务器来预测 S&P 500 指数。
集成 SAP-HANA EML 库和 TensorFlow 模型服务器 (TMS) 以预测 S&P 500 指数：第 2 部分：构建和导出 TensorFlow 模型
作者：
Arthur V. Ratz
如何创建和导出 TensorFlow S&P 500 指数预测模型，并使用 TensorFlow 模型服务器进行服务。
集成 SAP-HANA EML 库和 TensorFlow 模型服务器 (TMS) 来预测 S&P 500 指数：第三部分：使用 EML 库预测 S&P 500 指数。
作者：
Arthur V. Ratz
如何使用 EML 库在 SAP-HANA SQL-engine 后端预测 S&P 500 指数。
将崩溃报告集成到您的应用程序中 - 初学者教程
作者：
OlegKrivtsov
本文介绍了如何将 CrashRpt 错误报告库与 MFC 应用程序一起使用
Intel® 物联网网关：使用 Python 将数据发布到 MQTT 代理
作者：
Intel
这些说明将指导您完成使用 Python 脚本将数据从 Intel® 物联网网关发布到 MQTT 代理（服务器）的步骤。
使用 Python API 实现 C++ 和 Python 的交互
作者：
Matt Scarpino
本文解释了 Python API 如何实现将 Python 嵌入 C++，以及如何用 C++ 编写可在 Python 中导入的扩展模块。
物联网 - 以 15 美元控制智能家居，为什么不呢？
作者：
ron85262
在本文中，我将概述物联网，并介绍一种使用 Wemos D1 来实现物联网的方法。
物联网：编程 IoT 设备、Web 服务和 IoT 客户端
作者：
Naren Neelamegam
关于 IoT 设备编程、Web 服务编程和 IoT 客户端编程的完整指南。
Maya 2012 中 QT 入门
作者：
Geoff Samuel
关于 Maya 2012 中 PyQt 的简短教程。
介绍 Jupyter 和 Pandas
作者：
Glenn Prince
本文是“使用 Python 和 Pandas 进行数据清理”系列的第一篇，旨在帮助工作的开发人员快速掌握数据科学工具和技术。
介绍使用 Python 进行自然语言处理的 NLTK
作者：
Jayson DeLancey
本文是关于使用 Python 和开源自然语言工具包进行情感分析系列的第一个。本文是对一些关键 NLP 概念以及如何开始使用自然语言工具包 (NLTK) Python 库的入门介绍。
隆重推出 OpenVINO™ 与 TensorFlow 的集成
作者：
Stephanie_Maluso
本文档提供了对 OpenVINO 与 TensorFlow 集成的好处的更深入理解：它是如何工作的、部署环境，以及 OpenVINO 与 TensorFlow 的集成与使用原生 OpenVINO API 有何不同。
人脸识别简介
作者：
Sergey L. Gladkiy
在本文中，我们将重点介绍开发和测试人脸识别算法以及人脸检测模块。
Python 遗传算法入门 - Hello World!
作者：
Clinton Sheppard
使用 Python 进行机器学习的实践、循序渐进的介绍，包括遗传算法。
Keras 入门
作者：
Thomas Daniels
在本文中，让我们深入了解 Keras，这是一个用于神经网络的高级库。
使用 NLTK 进行自然语言处理入门
作者：
Thomas Daniels
在本文中，我们将了解自然语言工具包 (NLTK) 的功能。
NumPy、TensorFlow 和 scikit-learn 入门
作者：
Thomas Daniels
在本文中，我们将快速了解 NumPy 和 TensorFlow，并简要概述 scikit-learn 库。
OpenAI Gym 入门：Atari Breakout
作者：
philoxenic
在本文中，我们将开始了解 OpenAI Gym 环境和 Atari 游戏 Breakout。
OpenCV 入门
作者：
Thomas Daniels
在本文中，让我们开始动手使用 OpenCV。
pyDAAL 入门
作者：
Intel
本文展示了 Intel® 数据分析加速库 (Intel® DAAL) 工具的 Python API 如何工作。首先，我们解释如何使用 pyDAAL 编程接口操作数据，然后展示如何将其与 Python 数据操作/数学 API 集成。
Raspberry Pi 入门，使用 Raspbian OS
作者：
Guruprasad. K. Basavaraju
使用 Raspbian OS 入门 Raspberry Pi。还有一个构建简单电路并对其进行编程的小例子。
从 C# 桌面应用程序调用 TensorFlow AI (Python)
作者：
Thomas Weller
演示了如何从 C# 应用程序调用 TensorFlow 神经网络，
以及如何使用 Python 生成的图表显示结果。
iOS 对象检测，带实时相机预览
作者：
Jarek Szczegielniak
在下一篇文章中，我们将开始处理将使用该模型的 iOS 应用程序。
物联网让微波炉玉米卷变得完美
作者：
Todd Christell, Canin Christell
创建一个微波炉物联网应用程序
IP Radar 2 - 实时检测和防御。
作者：
Clark Fieseln
保护您的隐私免受恶意网络活动和策略违规的侵害。
Iron Web Analyzer
作者：
Hamed J.I
分析网站内容，
以进行搜索引擎优化和识别技术问题（使用 Iron Python）
IronTextBox2
作者：
JoeSox
IronPython 2.0B2+ 的 CLI 控件。
MLOps 在 GKE 上的 Jenkins 作业和部署
作者：
Sergio Virahonda
在本文中，我们将了解如何定义作业、部署和服务，以便我们的容器能够完成其目标。
Julia：高性能计算的高级语言
作者：
Intel
JuliaProject 在科学计算领域不断突破新界限
启动您的 AI 之旅：使用 Azure AI 和 AKS 构建您的第一个智能应用
作者：
Cloud Native Apps Team
在本实践系列的第一篇文章中，我们将深入研究创建一个利用 Azure AI Vision 来分析图像和提取数据的智能应用程序。
启动您的 AI 之旅：使用 Azure AI 和 AKS 构建您的第一个智能应用（第二部分）
作者：
Cloud Native Apps Team
在上篇文章中，我们创建了一个利用 Azure AI Vision 来分析图像和提取数据的智能应用。我们开发了一个 API 来对上传的图像执行光学字符识别 (OCR)，并在本地测试了该 API。
使用 Python 和 Intel 的 Jupyter Notebook
作者：
Jeffrey T. Fritz
Jeff 尝试了使用 Python 和 Docker 的 Jupyter Notebook，并开始使用 Intel 发行版来获得 Python 解释器的改进性能。
jupyter.net 客户端：一个与 Jupyter 内核交互的 C# 库
作者：
Andreask84
jupyter.net 客户端的描述：一个用于与 Jupyter 内核交互的 C# 库。
Katana 的高性能图分析库
作者：
Gurbinder Gill
本文将介绍库的内容、如何访问库、使用示例以及突出性能的基准数据。
使用 Python 和 Twilio SMS 跟踪 GitHub Pull Requests
作者：
Twilio, Inc.
在本教程中，我将指导您完成构建 GitHub pull requests 通知系统开端的步骤。
Keras UI：管理图像分类的 GUI
作者：
Daniele Fontani
基于 Django 构建的图像分类管理工具，有助于理解图像分类。
Keras* 实现类似 Siamese 的网络
作者：
Intel
本指南将帮助您在 Keras 中编写复杂的神经网络，如 Siamese 网络。它还解释了在 Keras 中编写自定义层的过程。
Python 中的 KMeans 和 MeanShift 聚类。
作者：
Azim Zahir
使用 sklearn 和 scipy 进行 KMeans 和 MeanShift 聚类。
为 AI 模型训练标记图像
作者：
Sergio Virahonda
在本系列文章中，我们将标记一个口罩数据集。
从 RAM 中学习 Breakout - 第 1 部分
作者：
philoxenic
在本文中，我们将从游戏 RAM 的内容中学习，而不是从像素中学习。
从 RAM 中更快地学习 Breakout - 第 2 部分
作者：
philoxenic
在本文中，我们将看到如何通过稍微不同的方式处理 RAM 来进行改进。
更快地学习 Breakout
作者：
philoxenic
在本文中，我们将看到如何使用不同的学习算法（以及更多的核心和 GPU）在 Mountain Car 环境中更快地进行训练。
学习 Breakout：高级主题
作者：
philoxenic
在本系列最后一篇文章中，我们将探讨一些更高级的主题：最小化我们 Breakout 代理的“抖动”，以及进行超参数的网格搜索。
来编写那个酷炫的计算器
作者：
Rami Alshaar
通过关于如何用 Python 创建一个功能丰富的智能计算器的演练来提高您的编码技能。
Let's IoT Hub: 教程 1
作者：
g96b10
设置 Azure IoT Hub 并通过 Raspberry Pi 3 连接。
Let's IoT Hub: 教程 2
作者：
g96b10
创建一个控制台应用程序，该应用程序监听您的 Raspberry Pi 3 上传到 Azure IoT Hub 的数据。
Let's IoT Hub: 教程 3
作者：
g96b10
创建一个应用程序来下载并存储上传到您的 Azure IoT Hub 的数据。
Lina 聊天机器人 - 使用 TF-IDF 文档检索生成响应
作者：
The Zakies
使用 TF-IDF 构建基于检索的聊天机器人。
使用 Tkinter 进行线性回归
作者：
Azim Zahir
使用 Tkinter GUI 进行线性回归的演示。
使用 Intel® Distribution for Python 进行肝病患者数据集分类
作者：
Intel
本文着重于在 Intel® Xeon® 可扩展处理器上使用 Intel® Distribution for Python* 实现印度肝病患者数据集分类。
在 Android AI 危险检测中加载 TensorFlow 模型
作者：
Joel Ivory Johnson
在 AI 危险检测 Android 系列的本文中，
我们将把 TensorFlow Lite 模型添加到项目中并准备好进行处理。
将 CSV 和 SQL 数据加载到 Pandas
作者：
Glenn Prince
在“使用 Python 和 Pandas 进行数据清理”系列的第二部分中，现在我们已经设置了 Jupyter Notebook 并初始化了一些基本库，我们需要加载一些数据。为此，我们将从 CSV 文件加载数据，以及从本地 SQLite 数据库加载数据。
逻辑分类器过拟合和正则化
作者：
pi19404
在本文中，我们将研究逻辑分类器以及正则化如何影响分类器的性能。
机器学习 - 朴素贝叶斯分类器的意见和文本挖掘
作者：
Mahsa Hassankashi
基于朴素贝叶斯分类器的意见和文本挖掘的最佳实践。
使用 Python 和 daal4py 进行机器学习入门
作者：
Intel
加入 Intel 技术咨询工程师 David Liu，了解 Intel 的 Python 发行版和 daal4py 包的概述。
机器学习基础和感知器学习算法
作者：
Shun Huang
机器学习和感知器学习算法的基础。
用 TensorFlow 在 5 步内为 Android 创建自己的图像分类器
作者：
ron85262
我的文章主要面向初学者，他们刚接触机器学习或不熟悉技术，想在 Android 上用 TensorFlow 创建一个小项目。
制作一个简单的数据流水线 - 第 1 部分：ETL 模式
作者：
Andrew Doss
安排 Python 和 SQL 脚本，以使您的数据集在 Postgres 数据库中保持干净和最新。
在 Python 中发出 GET 请求 - 教程
作者：
Lenny Cheng
我们使用 Chrome DevTools 以及 urllib 和 BeautifulSoup 库，以编程方式从 www.codeproject.com 获取内容。
使 Keras 模型可移植到 ONNX
作者：
Keith Pijanowski
在本文中，我将为那些寻求用于构建和训练神经网络的深度学习框架的人提供 Keras 的简要概述。
使 PyTorch AI 模型可移植到 ONNX
作者：
Keith Pijanowski
在本文中，我将为那些寻求用于构建和训练神经网络的深度学习框架的人提供 PyTorch 的简要概述。
使 TensorFlow 模型可移植到 ONNX
作者：
Keith Pijanowski
在本文中，我为那些寻求用于构建和训练神经网络的深度学习框架的人提供了 TensorFlow 1.0 和 TensorFlow 2.0 的简要概述。
掌握 Pandas 的 MultiIndexes：强大的复杂数据分析工具
作者：
Glenn Viroux
如何在 pandas 中使用多级索引，包括实际用例，例如监测地表温度的变化。
Windows 和 Linux 版 Microsoft Data Science Virtual Machine 现已推出
作者：
Lee Stott
Microsoft Data Science Virtual Machine 可助您启动分析项目。它使您能够使用 R、Python、SQL 和 C# 等多种语言处理任务。
Python 中的 Microsoft Graph 身份验证
作者：
Melanie Hall
在本文中，我们用 Flask 创建了一个 Python Web 应用，它进行了简单的 Graph API 调用。
使用自动化将 Assembla 迁移到 Github
作者：
Michael Haephrati
如何将 Assembla 空间迁移到 Github，包括票证、贡献者、文件和源代码。
MLOps 持续交付与模型单元测试
作者：
Sergio Virahonda
在本文中，我们将开发一个模型单元测试容器。
使用 Python 进行平面桁架的模态分析
作者：
Bhairav Thakkar
Python 中结构动力响应的基本模态分析。
Intel(R) Edison 上的 Modbus
作者：
Intel
对于 Intel(R) Edison 上的 Modbus，您可以轻松使用 WiFi 或串行（RS232），因为它们在平台上是直接可用的。
MLOps 流水线中的模型自动调整
作者：
Sergio Virahonda
在本文中，我们将实现自动训练。
在 Azure 上现代化 Python 应用和数据（第四部分）：Azure Kubernetes Service
作者：
Marcelo Ricardo de Oliveira
如何容器化遗留 Python 应用，创建 AKS 集群，并使用 VS Code 进行部署。
在 Azure 上现代化 Python 应用和数据（第五部分）：数据现代化
作者：
Marcelo Ricardo de Oliveira
如何创建 Cosmos DB 数据库，然后使用 Djongo Mapper 和 Cosmos DB 的 MongoDB API 来适配我们的应用。
在 Azure 上现代化 Python 应用和数据（第六部分）：成为云原生
作者：
Marcelo Ricardo de Oliveira
如何开始让应用程序更具云原生性，并演示如何将遗留应用程序的功能迁移到 Azure Serverless Function 应用。
现代化 Azure 上的 Python 应用和数据 - 第 1 部分：简介
作者：
Marcelo Ricardo de Oliveira
本系列的第一篇文章介绍了本系列的目标：演示如何在 Azure 上现代化旧的 Python 应用程序及其数据。
在 Azure 上现代化 Python 应用和数据（第三部分）：切换到 Azure App Service
作者：
Marcelo Ricardo de Oliveira
在本文中，我们将演示如何以最小的设计修改和调整，将我们的 Python 应用和数据的副本迁移到 Azure 云基础架构。
图分析基准测试的更多冒险
作者：
Intel
让我们看看 Louvain 算法的基准测试。
使用 TrafficCV 进行更多 AI 交通速度检测
作者：
Allister Beharry
在本文中，我们专注于开发一个计算机视觉框架，该框架可以在实时和录制的车辆交通视频上运行各种机器学习和神经网络模型（如 SSD MobileNet）。
Python 中的多类逻辑分类器
作者：
pi19404
用于多类分类的有监督 ML 算法。
Python 3.2 中的多维数组实现以及 C# 的巧合
作者：
lampiclobe
一个具有负索引功能的多维数组类。使用方式类似于 a[-2, -5, 3]，可用于任何维度。
Python 中的多层感知器
作者：
pi19404
关于单隐层 MLP。
用于 AI 对象检测的多阶段 Docker 构建
作者：
Jarek Szczegielniak
在本文中，我们使用容器化的对象检测 API 环境中的 TensorFlow 在样本图像上运行推理。
Mycroft，Siri 或 Alexa 的开源替代品
作者：
Intel
Intel® 软件创新者 Joshua Montgomery、Karl Fezer 和 Mycroft 团队的 Steve Penrod 让我采访了他们，以便更多地了解 Mycroft。
朴素贝叶斯垃圾邮件分类器
作者：
Vince Chan
通过构建使用 Python 和 scikit-learn 的朴素贝叶斯垃圾邮件分类器，来演练常见的机器学习任务。
使用 OpenVINO™ 工具包进行命名实体识别
作者：
Ragesh_Hajela
NER 系统可以从称为知识库的非结构化自然语言文档集合中提取实体。在本文中，我们将展示如何使用 OpenVINO™ 工具包从简单文本中进行实体识别，您将看到如何创建以下管道来执行实体提取。
NAT 穿透：面向软件开发人员
作者：
Andy Galluzzi
NAT 穿透：面向软件开发人员
朴素贝叶斯反垃圾邮件过滤器（使用 Node.JS、
JavaScript 和 Ajax 请求）
作者：
Arthur V. Ratz
在本文中，我们将公式化并详细讨论概率贝叶斯分类算法及其在 Node.js 和 JavaScript 中的实现，该算法可用于检测和定位包含潜在垃圾邮件和其他未经请求数据的消息。
NLTK 和机器学习用于情感分析
作者：
Jayson DeLancey
本文是“使用 Python 和开源自然语言工具包进行情感分析”系列的第五篇。在本文中，我们正在构建一个优化的机器学习模型。
面向 .NET 开发人员的 Node.js (通过 WCF)
作者：
Mahsa Hassankashi
本文介绍了如何使用 WCF 编写的 Node.js，以及如何利用 C# 代码使用 node.js 作为实时通信技术来连接 MS SQL Server。
Node.js 入门及其他
作者：
Dr. Song Li
关于 Node.js 的学习笔记。
NodeJS (Microsoft Visual Studio)
作者：
Mahsa Hassankashi
本文是在 Microsoft .
net 平台上使用 Javascript 语言进行 nodejs 的实践。
在服务阻塞外部 I/O 的同时保持 GUI 非阻塞 - Blender Python 支持
作者：
pravin kumar sinha
Python GUI 非阻塞，带定时器事件、'select' API、Blender 示例。
关于 ML 和 TensorFlow 的笔记：线性回归
作者：
Ngọc Minh Trần
学习机器学习和 TensorFlow 的日记。
使用 Raygun 通知运行时错误
作者：
Bruno Terkaly
Raygun 是一种运行时错误通知机制，易于集成到不同的语言和环境中。
Nutanix 数据管道和面向开发者的 AI
作者：
Sai Nanduri
在本帖中，我将完全抽象化容器组件，并向您展示我们用于实际 AI 实现的原生数据管道演示。
Nutanix Xi IoT 应用程序容器（面向开发者）
作者：
Heiko Koehler
在本文中，我将讨论 Xi IoT 支持的另一个选项：容器化应用程序，它使您能够为边缘计算解决方案配置和部署自定义服务和运行时环境。
使用 Python 和 CodeProject.AI 服务器进行 IP 摄像头对象检测
作者：
Chris Maunder
关于检测对象和邪恶啮齿动物的两部分系列的第一部分。
使用 Python 和 CodeProject.AI 服务器进行 IP 摄像头对象检测，第 2 部分
作者：
Chris Maunder
关于检测对象和邪恶啮齿动物的两部分系列的第二部分。
关于使用频谱预测混合两个信号
作者：
Paul Aurelian Gagniuc
本文展示了如何以可变的比例将两个信号混合到第三个信号中。
使用 Python 和 Microsoft Graph API 将 OneNote 转换为 Markdown
作者：
Melanie Hall
本文创建的 Python Web 应用将对企业开发人员非常有用，他们可以将其作为起点，并用将转换为业务所需任何输出格式的代码替换 Markdown 转换代码。
Python 中的 OOP - 第一部分。
作者：
Gergo Bogdan
Python 中的面向对象编程。
Python 中的 OOP - 第二部分。
作者：
Gergo Bogdan
Python 中的面向对象编程 - 第二部分（继承）。
使用 TKinter 的 Python OpenGL
作者：
Samuel Teixeira
为什么简单，如果我们能复杂呢？
使用 Intel® Data Analytics Acceleration Library 优化线性回归方法
作者：
Intel
本文描述了一种常见的回归分析类型，即线性回归，以及 Intel® Data Analytics Acceleration Library (Intel® DAAL) 如何帮助优化在配备 Intel® Xeon® 处理器的系统上运行此算法。
优化 Python 应用程序的性能
作者：
Stephan Ofosuhene
本文讨论了通过使 Python 应用程序运行更快、资源消耗更少来提高其性能的策略。
优化 AI 交通速度检测器
作者：
Allister Beharry
在本文中，我们将探讨测量车辆速度的不同方法以及我们的 TrafficCV 程序中可用于对象检测的不同深度学习模型。
在 Widget 上绘图
作者：
Geoff Samuel
创建一个可以绘制的 PyQt Widget。
回文 - 文字的乐趣：第 1 部分
作者：
charles922
游戏/编程乐趣。
Python 中的并行性
作者：
Intel
消除误解，提供实现并行性的工具
使用 Numba 在 Python 中实现并行
作者：
Intel
在本文中，我们将探讨如何通过 Numba 实现并行。
Python 中的并行性：使用NumExpr 进行向量化指令
作者：
Intel
在本文中，我们将探讨如何重构 Python 代码以利用 NumExpr 的功能。
使用 Python 解析 XBRL
作者：
Matt Scarpino
使用 Python 从在线财务报告中提取数据。
用于连续分布精确采样的部分采样随机数
作者：
Peter Occil
用于精确任意精度采样的部分采样随机数的 Python 代码。
Pebble "代码向导"
作者：
allan175_uk
创建定制的 Pebble 项目
Python 和 C++ 中 ORM 层的性能测试
作者：
Vaclav Naydenov
比较两个相似的 CRUD 服务器应用程序的性能，
一个是用 Python 和 SQLAlchemy 编写的，
另一个是用 C++ 和 YB.ORM 编写的。
在 Python 中执行 Git 操作
作者：
Matt Scarpino
本文介绍了如何使用 GitPython 库在 Python 中访问 Git 存储库。
使用 CodeProject.AI 服务器在视频文件上执行对象检测
作者：
Chris Maunder
了解如何使用 CodeProject.AI 服务器离线处理视频文件。
使用 OpenVINO™ 执行语音到文本识别
作者：
Adrian Boguszewski
在本文中，我将向您展示如何轻松运行语音到文本识别模型的推理，以便您可以开始在自己的应用程序中应用此功能。
Phalanx Linq - 穿越 Traverse Healthcare 的业务发展迷宫
作者：
UmarSiddiqui
在医疗保健领域进行业务开发的智能方式
自回归模型中的 PixelCNN
作者：
Packt Publishing
本文是摘自 Sherin Thomas 和 Sudhanshu Passi 的著作《PyTorch 深度学习实操》。它包含许多示例和动态 AI 应用程序，并演示了 PyTorch 方法在机器智能和深度学习中的简洁性和效率。
Python 植物照明系统
作者：
Intel
此植物照明系统应用程序是使用 Intel® 物联网 (IoT) 开发人员套件、Intel® Edison 板、Intel® IoT 网关、云平台、API 和其他技术进行 Intel® 物联网 (IoT) 操作指南代码示例系列的一部分。
Python 中三维凸多边形内的点
作者：
John Jiyang Hou
一个算法，用于确定给定多边形顶点时，一个点是否位于给定三维凸多边形内。
使用 ONNX 进行可移植的神经网络
作者：
Keith Pijanowski
本文是我们七篇文章系列的第一篇，我们将探讨 ONNX 在三个流行框架和三种流行编程语言中的价值。
将应用程序移植到 Arm64：使用 Arm64EC - 系列（第 1 部分）
作者：
Dawid Borycki
在本文中，您将构建一个基于 Qt 的 Python 应用程序，其中包含两个基于 C/C++ 的 DLL 依赖项。这种架构模拟了使用 Python 和 Qt 进行快速 UI 原型设计以及使用 DLL 进行计算密集型工作的典型场景。
使用 Arm64EC 将应用程序移植到 Arm64 - 系列（第 2 部分）
作者：
Dawid Borycki
使用 Azure Cosmos DB 和 Azure Kubernetes Service 为智能应用提供动力：多模型数据库
作者：
Cloud Native Apps Team
在本系列主题 2 中，我们将探讨多模型数据库在智能应用中的强大功能，以及它们与 Azure Cosmos DB 和 Azure Kubernetes Service (AKS) 的集成。
使用 PyTorch 预测森林火灾
作者：
Intel
在 CPU 上使用迁移学习构建准确的图像分类器是一种有效的方法。
预测近期 COVID 死亡率
作者：
Don Kackman
利用过去的病例和死亡人数，根据当前病例数预测未来的死亡率。
使用 Intel® Edison 板的加速度计预测设备中的用户活动
作者：
Intel
本项目介绍了如何使用连接到 Intel® Edison 板的 ADXL345 加速度计生成的加速度数据来识别特定类型的人类身体活动。
为 AI 人脸识别准备数据集
作者：
Arnaldo P. Castaño
在本文中，我们将讨论为 CNN 准备数据集。
为 COVID-19 诊断准备深度学习环境
作者:
Abdulkader Helwan
在本文中，我们将讨论该项目的材料和方法。
为 AI 时尚分类准备数据
作者:
Abdulkader Helwan
在本文中，我们将向您展示如何使用迁移学习来微调 VGG19 模型以对时尚服装类别进行分类。
为 iOS 上的 AI 图像分类准备数据
作者：
Jarek Szczegielniak
在本文中，我们将开始为此新的自定义模型准备数据，该模型之后将使用 Create ML 框架进行训练。
准备数据集
作者：
Sergey L. Gladkiy
在本文中，我们将为我们选择的害虫：驼鹿创建训练数据集。
准备用于 AI 交通速度检测的硬件
作者：
Allister Beharry
在本文中，我们将介绍在 Pi 上安装操作系统、保护它以及配置它以通过 WiFi 进行远程访问。
为 AI 模型训练准备图像
作者：
Sergio Virahonda
在本文中，我们为我们的 AI 模型训练准备了口罩图像。
为使用 OpenCV 和 ImageAI 的对象检测准备图像
作者：
Glenn Prince
在本文中，我们将训练我们自己的自定义模型来检测人们是否佩戴了硬质头盔。
准备在云中训练深度伪造模型
作者：
Sergio Virahonda
在本文中，我将向您展示如何借助 Docker 在云中训练您的深度伪造模型。
预处理深度伪造数据集
作者：
Sergio Virahonda
在本文中，我将介绍预处理视频并为它们输入模型所需的步骤。
预处理时间序列数据以进行 AI 预测和异常检测
作者：
Sergio Virahonda
在本文中，我们学习如何准备时间序列数据以输入到机器学习 (ML) 和深度学习 (DL) 模型。
素性测试算法 - 素性测试 - 检查数字素性的最快方法
作者：
Shay Margalit
审查素性测试算法并测试它们的性能，以找出最快的一种。
每个成功的开发者都应该拥抱的生产力技巧
作者：
Embarcadero
随着开发者生产力下降危机的加剧，我们将在不久的将来不可避免地看到这一问题的更多表现。立即采取更智能的方法来构建、测试和维护软件产品，是避免陷入这种陷阱的方法。
使用 Intel® VTune™ Amplifier 分析 Java 和 Python 代码
作者：
Intel
在这里，我们探讨如何使用 Intel® VTune™ Amplifier 来更深入地了解应用程序的性能。
ObjectScript 1.5 编程
作者：
unitpoint
ObjectScript 是一种新的嵌入式编程语言，融合了 JavaScript、Lua、Ruby、Python 和 PHP 的优点。ObjectScript 具有 JavaScript 的语法、Lua 的多重返回值、Ruby 的语法糖、Python 的魔术方法等。
NLTK 情感分析与 VADER 的优缺点
作者：
Jayson DeLancey
本文是关于使用 Python 和开源自然语言工具包进行情感分析系列的第四篇。在本文及后续文章中，我们将尝试改进我们分析社区情感的方法。
汇总：使用深度伪造更换面部
作者：
Sergio Virahonda
在本文中，我们将完成我们深度伪造 DIY 解决方案的流水线。
PyQt5 信号/槽连接性能
作者：
schollii
对使用 pyqtSlot 在 PyQt5 中的效果进行调查。
Python AI 和机器学习库
作者：
Thomas Daniels
在本文中，我们可以看看有哪些可用的库可以用于 AI 和 ML 任务。
机器学习和人工智能的 Python 基础
作者：
Thomas Daniels
本文为有经验的程序员提供了一些快速掌握 Python 基础的技巧。
Python 代码分析
作者：
Intel
探索 Intel® VTune™ Amplifier 为 Python 应用程序提供的性能分析选项，以识别最耗时的代码段和关键调用路径。
Python 并发编程：您应该了解的 6 种 Python 同步原语
作者：
Packt Publishing
本文摘自 Elliot Forbes 的《Python 并发编程》一书，由 Packt Publishing 出版。
.NET 开发者使用的 Python
作者：
Himanshu Thawait
从 .NET 开发者的角度看 Python
Python 傅里叶变换辅助库
作者：
Steve Hageman
一个 Python 库，用于辅助进行正确缩放的傅里叶变换，包括实用函数
Python 生成器和类
作者：
Thomas Daniels
本文将更深入地探讨生成器和类。
Python 机器学习在 Azure 上（第一部分）：使用 Python、VS Code 和 Azure ML 创建 XGBoost 模型
作者：
Jarek Szczegielniak
如何使用 Visual Studio Code 和机器学习扩展在 Azure 上训练 XGBoost 模型。
Python 机器学习在 Azure 上（第二部分）：使用 Python、GitHub Codespaces 和 Azure ML 创建 PyTorch 模型
作者：
Jarek Szczegielniak
如何使用 GitHub Codespaces 和 GitHub Actions 在每次推送更改到存储库后自动训练 PyTorch 模型。
Python 机器学习在 Azure 上（第三部分）：使用 Python 和 Azure ML Studio 创建 TensorFlow 模型
作者：
Jarek Szczegielniak
如何在 Azure 机器学习工作区中使用 TensorFlow 模型进行训练。
Python 快速入门：创建模板和部署
作者：
Google Cloud Platform
本文档以 Python 客户端库为例，讨论了如何使用任何 Google 客户端库编写与部署管理器 API 的交互。
使用 Intel Python 发行版进行 Python 随机数生成性能测试
作者：
Jeffrey T. Fritz
Jeff 考察了使用 Intel Python 发行版进行随机数生成的性能。
Python 只读属性：完整解决方案
作者：
Sergey Alexandrovich Kryukov
可靠的解决方案奏效了：它不依赖任何命名约定，适用于 Python 2 和 3，并提供清晰简洁的使用语法
Python 单线程 vs 多线程 vs 多进程——蒙提霍尔问题
作者：
DaveAuld
这是一个基于概率的模拟，表明“交换”被认为是最佳选择！我们还将考察 Python 中多线程和多进程的影响。
Python 元组、列表、解构和循环
作者：
Thomas Daniels
现在您已经了解了一些 Python 基础知识，我们可以更深入地学习列表和元组数据结构，并了解如何使用它们。
Python：OAuth 后获取用户信息
作者：
Kristofer Kallsbo
OAuth 后获取用户信息。
Python 嵌入式 XML 和测试自动化
作者：
Trustamind
Python 代码嵌入在 XML 中，并即时进行评估以生成数据值。
Python 在网络重定向命令输出中的作用。
作者：
Zehaie M. Hailu
Python 有助于多线程 GUI 和网络应用程序的开发。
Qt 内部和逆向工程
作者：
Daniel Pistelli
本文的第一部分展示了 Qt 框架的动态内部机制，它实现了信号和槽机制。第二部分重点介绍如何使用 IDAPython 脚本从二进制文件中检索 Qt moc 生成的元数据信息，以及如何在反汇编器中使用它。
YB.ORM - C++ 对象关系映射器快速入门
作者：
Vaclav Naydenov
介绍 C++ 库 YB.ORM 如何通过域类帮助操作存储在 RDBMS 中的数据。
通过示例解释了 ORM 的基本概念。
随机森林 Python
作者：
Mahsa Hassankashi
本文以简单易懂的方式提供了随机森林的 Python 代码，这是一种流行的机器学习算法。
随机化和采样方法
作者：
Peter Occil
应用程序可以通过多种方式使用底层的（伪）随机数生成器进行采样，并包含其中许多的伪代码。
树莓派 - [第二集] 输入、输出，一切就是这么简单。
作者：
DaveAuld
使用 Gertboard 实现树莓派的真实世界接口。
树莓派 - Haynes 汽车维修手册
作者：
DaveAuld
对可能是有史以来最好的 Haynes 手册的快速书评
读取销售收据并提取详细信息（使用预构建 ML 模型 - Azure Cognitive Services）
作者：
Shweta Lodha
从销售收据中提取信息的几种方法，以及如何使用预构建 ML 模型进行详细演示。
实时 Python 通过 TCP（第一部分）
作者：
会员 13855425
如何使用 Tornado 框架实现异步回显 TCP 服务器和客户端
Python 中非常简单的 C++ 代码生成
作者：
Eric Reynolds
使用 Python 从 Python 可以读取的任何数据快速生成重复的 C++、C# 或 Java 代码。
边缘设备的实时 AI 人员检测：实时检测视频中的人员
作者：
Sergey L. Gladkiy
本文将开发用于视频流中人员检测的 Python 代码。
边缘设备的实时 AI 人员检测：实时模式下检测视频中的人员
作者：
Sergey L. Gladkiy
本文将修改代码以在边缘设备上进行实时处理。
边缘设备的实时 AI 人员检测：使用预训练 SSD 模型检测人员
作者：
Sergey L. Gladkiy
本文将展示用于启动这些模型的 Python 代码，并在图像中检测人类。
边缘设备的实时 AI 人员检测：在树莓派上启动 SSD
作者：
Sergey L. Gladkiy
本文将介绍如何在此设备上安装 Python-OpenCV 并运行代码。
边缘设备的实时 AI 人员检测：选择深度学习模型
作者：
Sergey L. Gladkiy
本文将讨论现有 DNN 方法的优缺点，并选择一个预训练模型供进一步实验。
边缘设备的实时 AI 人员检测：在树莓派上测试 SSD 模型
作者：
Sergey L. Gladkiy
本文将在树莓派设备上测试 MibileNet 和 SqueezeNet 模型的准确性和性能。
边缘设备的实时 AI 病虫害消除：入门
作者：
Sergey L. Gladkiy
本文比较了两种可用于检测病虫害的 DNN 类型：检测器和分类器。
相机流的实时条形码扫描
作者：
Xiao Ling
在本文中，我们将讨论如何利用 Dynamsoft Barcode Reader 视频解码 API 在相机预览场景中实现条形码扫描功能。此外，我们还将展示如何分别使用代码片段在桌面和移动平台上实现。
实时数据科学和 BI：Azure Synapse Analytics（第一部分：概述）
作者：
Dawid Borycki
本文讨论了在不影响应用程序性能的情况下分析实时数据的方法。
实时数据科学和 BI：Azure Synapse Analytics（第二部分：设置环境）
作者：
Dawid Borycki
本文中，
我们准备了 Azure Cosmos DB 帐户，
添加了示例零售销售数据，
创建了 Azure Synapse 工作区，
并链接了 Azure Synapse Studio。
矩形打包
作者：
pravin kumar sinha
将一组子矩形打包到矩形区域中，以最大化覆盖面积并最小化未覆盖面积
递归和回溯
作者：
Rune Rafn
使用 Python 递归和回溯解决数独
使用 Jenkins 重新执行测试用例并合并 Robot Framework 报告
作者：
Iqra Ali
本文将介绍一些非常少见但高度使用的 Robot Framework 和 Ipy 命令，供您在 Jenkins 作业中使用。
远程控制 LED/天气站/消息显示器（第一部分 - 树莓派）
作者：
Andrew Lai
一个小项目，为我的儿子带来惊喜
ReRouter - 构建可扩展的物联网路由器
作者：
会员 12597176
由 SeeedStudio 制造的可扩展物联网路由器
重塑 Pandas DataFrame 中的数据
作者：
Glenn Prince
在“使用 Python 和 Pandas 进行数据清洗”系列的第六部分中，我们将探讨一些更简单的数据合并方法。
重构 ResNet50 以诊断 COVID-19
作者:
Abdulkader Helwan
本文将致力于重构 ResNet50 以执行新的分类任务。
从 AI 平台检索 JSON 响应
作者：
Murthy TS
从四个主要 AI 平台（OpenAI、Groq、Gemini 和 Mistral）获取干净、结构化的数据
Python 中的逆波兰表示法（RPN）计算器
作者：
Azim Zahir
如何使用 Python 创建逆波兰表示法（RPN）计算器
Rodney - 迟来的自主机器人（第一部分）
作者：
Phil Hopley
关于 ROS（机器人操作系统）家用机器人系列的第一部分
Rodney - 迟来的自主机器人（第二部分）
作者：
Phil Hopley
关于 ROS（机器人操作系统）家用机器人系列中的第二部分
Rodney - 迟来的自主机器人（第三部分）
作者：
Phil Hopley
关于 ROS（机器人操作系统）家用机器人系列中的第三部分
Rodney - 漫长的自主机器人之路（第四部分）。
作者：
Phil Hopley
关于 ROS（机器人操作系统）家用机器人的系列文章的第四部分。
Rodney - 迟来的自主机器人（第五部分）
作者：
Phil Hopley
关于 ROS（机器人操作系统）家用机器人系列中的第五部分
Rodney - 迟来的自主机器人（第八部分）
作者：
Phil Hopley
关于 ROS（机器人操作系统）家用机器人系列中的第八部分
使用连接到 BeagleBone Black 的 L3G4200D 陀螺仪芯片旋转立方体
作者：
Marc Clifton
我与硬件的冒险，以及 BeagleBoneBlack 和 Windows 上的 C# 应用程序之间的通信。
动态系统中的橡皮鸭
作者：
sbarnes
这一次，我相信我找到了全新的、前所未有的东西。
在 IEI Tank AIoT 开发套件上运行 Python 中的推理引擎 API
作者：
Intel
本文提供了有关在带有 FPGA 支持的 Linux 版 Intel® Distribution of OpenVINO™ 工具包上运行 IEI Tank 的入门信息、链接和资源。
在真实数据上运行 AI 时尚分类
作者:
Abdulkader Helwan
本文评估了使用手机拍摄的真实图像的 VGG19。
在 Docker 容器中运行 AI 模型
作者：
Jarek Szczegielniak
本文将创建一个容器来运行训练模型的 CPU 推理。
在支持 GPU 的 Docker 容器中运行 AI 模型
作者：
Jarek Szczegielniak
本文我们回到 Intel/AMD CPU。这一次，我们将使用 GPU 加速我们的计算。
使用 Python 大规模运行自动化测试
作者：
Suhagkumar Vamja
本文讨论了使用 Python 大规模运行自动化测试，主要关注 Selenium。
在 Kubernetes 上运行人脸识别
作者：
Sergey L. Gladkiy
在本系列下一篇文章中，我们将展示如何在 Kubernetes 上运行人脸识别服务器。
在 DotNetNuke 中运行 IronPython
作者：
Tommi G
如何以 Python 的方式对 DotNetNuke 进行脚本编写。
rWTT - 基于 Raspberry 硬件并链接到 Dynamics AX 的工作时间追踪器。
作者：
FiegeU
一个工作时间跟踪解决方案，它读取基于 Raspberry 的终端上的 RFID 标签，该终端已集成到 Dynamics AX 2009 中。
在 Azure Kubernetes 服务上扩展智能应用程序
作者：
Cloud Native Apps Team
在我们系列的最后一篇文章中，
我们将深入探讨如何利用 AKS 的强大功能（如自动缩放和高可用性）来管理可变工作负载并保持持续服务。
使用 .NET 和 IronPython 进行脚本化业务规则，第一部分
作者：
beep
介绍用于动态脚本的 Aim 框架
使用 IronPython 脚本化 .NET 应用程序
作者：
Jerome Terry
通过 IronPython 添加脚本支持来扩展 .NET 应用程序。
使用 Amazon SageMaker 进行情感分析和预测
作者：
Joydip Kanjilal
使用 HANA 和 Amazon SageMaker 检查情感分析数据
无服务器计算：机器学习 FaaS 入门
作者：
MehreenTahir
在本文中，
我们将探讨无服务器计算的一些优势，
然后通过一个实际示例，
使用 Microsoft Azure Functions 服务构建和部署一个示例 ML 推断函数。
嵌入式计算机视觉的无服务器开发体验
作者：
Miguel Angel Cabrera Miñagorri
学习使用几个 Python 函数和一个模型 URI 来创建实时计算机视觉应用程序。
为 AI 交通速度检测设置开发环境
作者：
Allister Beharry
本文将在 Windows 10 上设置开发环境，用于在我们的 Pi 设备上运行的跨平台计算机视觉和机器学习项目。
设置 Android AI 开发环境
作者：
Joel Ivory Johnson
这是关于在 Android 上使用 TensorFlow Lite 的系列文章的第一篇，
将机器学习和深度神经网络的强大功能带入移动应用。
使用 Python 和 C 设置和编程 Raspberry Pi
作者：
Guruprasad. K. Basavaraju
在 Intel® Edison 板上设置 AWS IoT 设备 SDK
作者：
Intel
本教程将引导您完成安装 AWS IoT SDK 的过程，并向您展示如何进行基本的 MQTT 调用。
为 ML 和 AI 开发设置 macOS
作者：
Jarek Szczegielniak
本文将准备我们的开发环境。
使用 Visual Studio Code 设置 Python 开发环境
作者：
Shun Huang
关于在各种环境中使用 Visual Studio Code 进行 Python 开发的教程。
设置您自己的 Telegram 机器人和 ChatGPT：初学者指南
作者：
Nuralem Abizov
通过这个专为初学者设计的逐步指南，了解如何创建由 OpenAI 的 ChatGPT 驱动的自己的对话式 Telegram 机器人。
在现有 Visual Studio 2017 中设置和测试 Python 环境
作者：
MukeshKumarTech
本文将帮助您了解如何在现有的 Visual Studio 2017 中设置 Python 环境。如果您还没有安装 Visual Studio 2017 并且想安装它，则可以参考以下文章了解详细步骤。
Python 3 中的浅拷贝与深拷贝。
作者：
Volynsky Alex
本文使用 Python 3 描述了浅拷贝和深拷贝之间的区别。
Silverlight 发音测试
作者：
Marcelo Ricardo de Oliveira
如何使用 Silverlight 和 Python 创建发音测试工具
使用 MongoDB 的简单 Python Flask 程序
作者：
Sarathlal Saseendran
这是一个使用 mongodb 作为数据库的示例 Python Flask 程序。
简单的最优控制软件。
作者：
Igor Ladnik
用于求解二次最优控制问题的简单软件。
使用 .NET MVC 和 AngularJS 的单页应用程序
作者：
Brian Kwak
主内容页面使用 AngularJS 进行显示，并使用 MVC .NET 进行用户验证
使用 Flask 和 Angular 4|5 的单页应用教程系列。
作者：
Ahmed Bouchefra
使用 Flask 和 Angular 4|5 的单页应用教程系列。
智能安全摄像头：使用 Intel® IoT 网关的 POC
作者：
Intel
本文是一个概念验证，旨在探索如何利用 Intel® IoT 网关的计算能力快速原型化边缘分析解决方案，以创建智能安全摄像头。
SmartPresence for Google Talk
作者：
Plantronics
SmartPresence for Google Talk
使用 Python 和 Telit 蜂窝模块实现 SMS
作者：
jonbowen234
使用 Python 和 Telit 蜂窝模块实现 SMS
使用 Intel® 数据分析加速库解决现实世界的机器学习问题
作者：
Intel
在本文中，我们将讨论您可以使用哪些标准来选择正确的算法，基于两个来自知名 Kaggle 平台的真实机器学习问题。Kaggle 平台用于预测建模和分析竞赛，数据挖掘者在其中竞争以创建最佳模型。
使用 Python 和 Keras 进行垃圾邮件分类
作者：
Markus Glagla
如何准备训练和测试数据，定义简单的神经网络模型，进行训练和测试
加速 Databricks Runtime 以进行机器学习
作者：
Intel
英特尔已投入优化 Python 本身（通过 Intel® Distribution for Python）的性能，并优化了与 scikit-learn 结合使用的关键数据科学库，如 XGBoost、NumPy 和 SciPy。本文提供了有关安装和使用这些扩展的更多信息。
机器学习项目的入门框架
作者：
Yosry Negm
介绍执行统计学习或构建机器学习模型的主要步骤的简化说明
实现机器学习的分步指南 I - KNN
作者：
Ryukkkk
易于实现的机器学习
实现机器学习的分步指南 II - 决策树
作者：
Ryukkkk
易于实现的机器学习
实现机器学习的分步指南 III - 朴素贝叶斯
作者：
Ryukkkk
易于实现的机器学习
实现机器学习的分步指南 IV - 逻辑回归
作者：
Ryukkkk
易于实现的机器学习
实现机器学习的分步指南 IX - 树回归
作者：
Ryukkkk
易于实现的机器学习
实现机器学习的分步指南 VIII - 线性回归
作者：
Ryukkkk
易于实现的机器学习
实现机器学习的分步指南 X - K-Means
作者：
Ryukkkk
易于实现的机器学习
实现机器学习的分步指南 XI - DBSCAN
作者：
Ryukkkk
易于实现的机器学习
实现机器学习的分步指南 XII - Apriori
作者：
Ryukkkk
易于实现的机器学习
通过新闻情感分析进行股票预测
作者：
Intel
有许多技术可以预测股票价格波动，但在本项目中，纽约时报的新闻文章标题被用来预测股票价格的变化。
针对 Kafka 开发者的 Azure 事件中心大规模流式传输（第 1 部分）：将流数据引入 Azure
作者：
Glenn Prince
在本文中，
我们创建了一个事件中心实例和一个演示应用程序，
使用 Kafka API 发送消息。
针对 Kafka 开发者的 Azure 事件中心大规模流式传输（第 2 部分）：使用 Python 中的 Azure Functions 处理流数据
作者：
Glenn Prince
在本文中，
我们开发了几个 Python Azure Functions 来处理我们接收到的有效负载，
并将数据保存到 Cosmos DB 实例。
针对 Kafka 开发者的 Azure 事件中心大规模流式传输（第 3 部分）：分析和可视化数据
作者：
Glenn Prince
在本文中，
我们通过添加 Power BI 来完成应用程序的构建，
以在 Cosmos DB 数据集之上构建报表和仪表板。
使用 Azure 事件中心、
流分析和 Azure SQL 进行大规模流式传输（第 1 部分）：将流数据引入 Azure
作者：
Sander Rossel
如何编写 Python 应用程序以通过 Azure 事件中心摄取天气数据到 Azure
使用 Azure 事件中心、
流分析和 Azure SQL 进行大规模流式传输（第 2 部分）：使用 Azure 流分析处理流数据
作者：
Sander Rossel
如何通过将事件中心连接到 Azure 流分析来处理数据
使用 Azure 事件中心、
流分析和 Azure SQL 进行大规模流式传输（第 3 部分）：分析和可视化数据
作者：
Sander Rossel
如何转换数据以生成统计信息并使用 Power BI 进行可视化
使用 Kafka 和 Azure HDInsight 进行大规模流式传输（第三部分）：使用 PySpark 在 HDInsight 上分析流数据
作者：
David Norton
在本文中，
我们使用 PySpark 来流式传输和分析我们的数据。
使用 Kafka 和 Azure HDInsight 进行大规模流式传输（第二部分）：将流数据传输到 HDInsight 上的 Kafka
作者：
David Norton
在本文中，
我们探讨如何将数据流式传输到 Kafka。
通过 Torch-ORT 与 Intel OpenVINO™ 集成来优化 PyTorch
作者：
Intel
OpenVINO 与 Torch-ORT 的集成使 PyTorch 开发人员能够在他们选择的框架内，通过内联优化来获得 OpenVINO™ 工具包的速度和推理能力，这些优化用于加速您的 PyTorch 应用程序。
表格驱动的方法
作者：
Peter Kankowski
如何通过使用数组使代码更短、
更易于维护
将智能应用提升到新水平：使用 Azure 机器学习实现高级功能（第 2 部分）
作者：
Cloud Native Apps Team
在这个分为四部分组成的系列文章中，您将学习如何使用 Azure Container Apps 创建智能应用程序。在第四个也是最后一个部分中，您将探索如何将自定义模型集成到您的智能应用程序中，并通过专门的 AI 增强应用程序的功能。
教机器人走路（AI）：连续控制环境简介
作者：
philoxenic
本文将使用 Bullet 物理模拟器作为基础，用于在连续控制环境中进行一些强化学习。
用 AI 和 PyBullet 环境教机器人走路
作者：
philoxenic
本文将研究 PyBullet 提供的两个较简单的运动学环境，并训练智能体来解决它们。
TensorFlow - 使用 TensorFlowSharp 创建 C# 应用程序
作者：
Sau002
如何使用 TensorFlowSharp 创建 C# 应用程序
Dew Review - Aspose.Cells for .NET
作者：
Alvin Ashcraft
去年六月，我评测了 Aspose.Email for .NET 组件，并演示了如何处理 PST 文件中的电子邮件消息或通过 IMAP 处理。这次，我又回来审视另一个 Aspose 包。这个是 Aspose.Cells for .NET。
无框架高治理 - 第二部分
作者：
Chris Solutions
使用高级开发人员治理实现无框架客户端应用程序
Dynamsoft 条形码 SDK 的新功能：解码直接零件标记 (DPM) 代码。
作者：
Xiao Ling
在本文中，我们讨论了 DPM 代码带来的独特挑战，以及 Dynamsoft Barcode Reader 如何用几行代码即可克服这些挑战。
在 Windows 10 上使用 GPU 进行 Theano 机器学习
作者：
Dino Konstantopoulos
在 Windows 10 上使用 Nvidia 1070 GPU 运行 Theano，配备 CUDA 8 和 Visual Studio 2015
思考、意识和智能模型
作者：
Adrian Pirvu
用于新型思考机器的神经模式模型
是时候改进您的 Excel 财务模型了
作者：
Mark_Nadelson
如何通过使用 Eikon Data API (DAPI)、Python 和 xlwings 自动化计算，使 Excel 中的财务模型提供更快、更深入的见解？
构建 AI 语言翻译系统的工具
作者：
Martin_Rupp
构建基于 DL 的自动翻译系统所需的工具和软件
优化深度学习性能的工具
作者：
Chris_Riley
本文探讨了开发人员如何利用优化深度学习代码的工具来加速和提高深度学习应用程序的效率。
跟踪 Microsoft 解决方案（
一个较新的 SCM 工具）
作者：
sbarnes
一个小型实用程序，
它通过功能蔓延成为另一个 SCM 工具 -
一个有用的应用程序来检查
在 Amazon SageMaker 中训练 Apache MXNet 模型并在 IEI Tank AIoT 开发板上运行
作者：
Intel
我们将在 Amazon SageMaker 中训练 Apache MXNet Gluon 模型来读取 MNIST 数据集的笔画数字，然后 IEI Tank AIoT 开发板上运行十个随机笔画数字的预测。
使用 OpenCV 和 ImageAI 训练自定义模型
作者：
Glenn Prince
本文将开始创建自定义对象检测模型的过程。
在 Azure Custom Vision 上训练自定义对象检测模型（第 2 部分）：测试模型
作者：
MehreenTahir
在上一篇文章中，
我们训练了一个简单的机器学习模型，
该模型可以识别图像中何时何地出现人类。
本文将演示如何测试此模型并根据需要进行重新训练。
在 Azure Custom Vision 上训练自定义对象检测模型（第 3 部分）：部署和运行模型
作者：
MehreenTahir
在本文中，
我们演示了如何在 Raspberry Pi 设备上部署 Custom Vision 模型以检测车辆前方的行人。
训练 DNN
作者：
Sergey L. Gladkiy
本文将讨论使用增强数据集训练我们的 DNN 分类器。
训练人形 AI 机器人向后行走
作者：
philoxenic
本文将尝试训练我们的智能体向后走而不是向前走。
使用自定义模型训练人形 AI 机器人
作者：
philoxenic
本系列文章将深入探讨更深层次的定制：编辑基于 XML 的模型，然后训练结果。
使用近端策略优化 (PPO) 训练人形 AI 机器人行走
作者：
philoxenic
在本系列文章中，我们将开始关注 PyBullet 提供的一个特定、更复杂的环境：Humanoid，在这个环境中，我们必须训练一个类似人类的智能体用两条腿行走。
使用软 Actor-Critic (SAC) 训练人形 AI 机器人行走
作者：
philoxenic
本文将调整代码，使用不同的算法来训练 Humanoid 环境：软 Actor-Critic (SAC)。
训练运行 CycleGAN 以进行移动风格迁移
作者:
Abdulkader Helwan
本文将训练一个带有 U-Net 生成器的 CycleGAN。
训练 YOLOv5 模型用于人脸口罩检测
作者：
Sergio Virahonda
本文将使用数据集训练 YOLOv5 对象检测模型。
训练和运行 GAN 以生成时尚设计
作者:
Abdulkader Helwan
本文将展示如何训练 GAN 来生成时尚设计。
训练您自己的 TensorFlow 神经网络用于 Android
作者：
Joel Ivory Johnson
在本文中，
我们将生成一个程序输出，
该程序将提供一个 TensorFlow freeze graph，
可用于或转换为 TensorFlow Lite。
使用 TensorFlow 2 进行迁移学习
作者：
Nikola M. Živković
如何使用 TensorFlow2 进行迁移学习
在 Intel® Arc™ GPU 上进行 TensorFlow 的迁移学习。
作者：
Intel
使用 Intel® 消费者 GPU 和 Windows* Subsystem for Linux 2 进行快速简便的训练和推理。
Turing：算法和 Python 开发的另一种方法
作者：
zdimension
具有调试功能的跨平台算法/伪代码和 Python 开发环境
使用 Sinatra 和 Heroku 创建简单 Hyakunin-Issyu 应用程序的教程
作者：
Software Developer's Journal
Typewriter.NET 文本编辑器
作者：
Сергей Челноков
如何编写您的记事本
编程的不舒适真相
作者：
omeecode
没有人会告诉你的编程真相
理解胶囊网络架构
作者：
Intel
理解胶囊网络架构
无监督学习 - 聚类和 K-Means
作者：
pravin kumar sinha
使用 Python 更新 Confluence Wiki 页面
作者：
Friedrich Brunzema
如何以编程方式编辑 Confluence Wiki 页面
在 Django 中使用 Linux 应用程序处理图像
作者：
Cloudster
在 Django 中运行命令行 Linux 应用程序，以快速处理 360 度图像。
使用机器学习确定文本的编程语言
作者：
sjb_strat
使用机器学习确定文本的编程语言
使用 Sphinx 进行 Python 文档
作者：
Shun Huang
如何使用 Sphinx 进行 Python 文档
使用 Amazon Alexa 通过 Renesas AE-CLOUD1 控制外部物联网输出
作者：
Jesse Casman
使用 Amazon Echo 控制物联网设备以获取温度等信息
在 Android 上使用 TensorFlow Lite 的 ONNX 神经网络模型
作者：
Joel Ivory Johnson
本文将采用预训练的神经网络并将其改编为 TensorFlow Lite 使用。
使用自动编码器生成深度伪造
作者：
Sergio Virahonda
本文将开始关注我们的 DIY 方法。
使用 ClearCase 眨眼机制和新的 Visual Studio 版本
作者：
Michael Pan
从 vcproj 文件创建 makefiles 并将它们与 ClearCase 眨眼机制一起使用。
使用云 AI 进行情感分析
作者：
Jayson DeLancey
本文是情感分析系列文章中的第七篇，
该系列文章使用 Python 和开源自然语言工具包。
在本文中，
我们将介绍 VADER 的一些替代方案。
将 CodeProject.AI 服务器与 Blue Iris 结合使用
作者：
Matthew Dennis
将 CodeProject.AI 服务器与 Blue Iris 视频安全和网络摄像头系统集成
在脚本语言中使用 COM 对象 - 第二部分（Python）
作者：
Sharjith
本文介绍了如何在 Python 中实例化 COM 对象并使用其方法和属性。
使用装饰器使用 OpenTelemetry 跟踪来检测 Python 代码
作者：
Digma.ai
Python 装饰器有助于保持 OpenTelemetry 跟踪检测的 DRY
使用 Docker 进行面部识别
作者：
Sergey L. Gladkiy
本文将为该系统创建一个 Docker 容器。
将手势识别用作 Android 上的差异化功能
作者：
Android on Intel
在本文中，
我们将介绍如何从传感器数据中获取有用信息，
然后我们将使用 Intel Context Sensing SDK 示例来演示抖动检测、
摇动检测、
字形检测。
在 Python 中使用 OSMnx 对街道网络进行图分析
作者：
Muhammad Jarir Kanji
本教程将介绍 GeoPandas GeoDataFrame，快速简便地可视化 OSM 街道网络，并附带额外的辅助函数，使用 OSMnx 对生成的地图进行附加自定义，并附带代码示例。
使用 PICTools 解码 DICOM 像素数据
作者：
Miguel Restrepo
本博客将重点关注 DICOM 文件中的图像组件，
特别是如何使用 Accusoft 的 PICTools 访问和解码 DICOM 像素数据。
在 C# 中使用便携式 ONNX AI 模型
作者：
Keith Pijanowski
本文简要概述了 ONNX Runtime 和 ONNX 格式。
在 Python 中使用便携式 ONNX AI 模型
作者：
Keith Pijanowski
本文简要概述了 ONNX Runtime 和 ONNX 格式。
使用预训练模型通过 OpenCV 和 ImageAI 检测人员
作者：
Glenn Prince
本文将介绍一些我们可以在 ImageAI 中使用的预训练模型，以开始检测图像中的人物。
使用预训练的 VADER 模型进行 NLTK 情感分析
作者：
Jayson DeLancey
本文是情感分析系列第三篇，使用 Python 和开源自然语言工具包。本文将介绍可以用来开始进行实际 NLP 分析的技术。
在编程无代码技术 (PWCT) 环境中使用 Python。
作者：
Mahmoud Samir Fayed
在编程无代码技术 (PWCT) 环境中使用 Python。
从 C# 客户端使用 Python 脚本（包括图表和图像）
作者：
Thomas Weller
演示如何从 C# 运行 Python 脚本
使用 Python 创建 Windows 服务
作者：
Zen_Z
如何使用 Python 创建 Windows 服务
使用 Python 解决计算物理学问题
作者：
Garbel Nervadof
本文演示了如何使用 Python 和 Numpy 库解决简单的拉普拉斯方程，并使用 Matplotlib 绘制方程的解。我们还将看到可以使用 Python 编写更少的代码完成更多工作。
使用 SQLite，
利用 create_aggregate() 和 SQL 的 Between 操作符创建正态概率分布直方图，
或者说，
是什么？
...
作者：
rerhart585
使用 SQLite，
利用 create_aggregate() 和 SQL 的 Between 操作符创建正态概率分布直方图，
或者更常用地说，
钟形曲线。
在 Android AI 危险检测中使用 TensorFlow Lite 结果
作者：
Joel Ivory Johnson
在 AI 危险检测 Android 系列的本篇文章中，
我们将解释结果并向用户提供相关信息。
在 Intel® Edison 板上使用通用属性配置文件 (GATT) 和蓝牙* 低功耗技术
作者：
Intel
本指南将教您如何通过蓝牙* 低功耗与德州仪器 SensorTag 进行接口，
来使用 GATT 配置文件。
在 Android 上使用实时摄像头进行 AI 危险检测
作者：
Joel Ivory Johnson
在 AI 危险检测 Android 系列的下一篇文章中，
我们将让应用程序处理实时数据。
使用 Model Optimizer 转换 MXNet 模型
作者：
Intel
模型优化器是一个跨平台命令行工具，可促进训练和部署环境之间的过渡，执行静态模型分析，并调整深度学习模型以在终端目标设备上实现最佳执行。
使用 Visual Studio Code 在容器内开发服务
作者：
Dmitriy Repin
使用 VS Code 在本地、云虚拟机或 Kubernetes pod 中运行的容器内编写和调试任何语言的服务
使用 TrafficCV 进行车辆检测
作者：
Allister Beharry
本文将探讨 TrafficCV 实现的细节以及用于检测车辆和计算其速度的各种对象检测模型。
使用深度伪造进行视频人脸迁移
作者：
Sergio Virahonda
在前一篇文章中，我概述了深度伪造的生成以及过程中涉及的元素。
Visual Studio 2019 和 Python
作者：
Jeffrey T. Fritz
在此视频中，Jeff 将演示如何开始使用 Visual Studio 2019 和 Python。他甚至安装并使用了 Intel Python 发行版，以展示如何使用多个 Python 发行版并在 Visual Studio 中轻松切换它们。
使用 Python、Tkinter 和 Graphviz 可视化二叉搜索树
作者：
Azim Zahir
使用 Python、Tkinter 和 Graphviz 可视化二叉搜索树
可视化 Android 上的 TensorFlow Lite AI 结果
作者：
Joel Ivory Johnson
在本系列文章的前一篇中，
TensorFlow Lite 解释器检查了一张图片并产生了其输出。
在本文中，
我们将学习如何解释这些结果并为它们创建可视化。
人脸识别的 Web API
作者：
Sergey L. Gladkiy
本文将把面部识别模型封装到一个简单的 Web API 中，在树莓派上创建一个客户端应用程序，并运行客户端-服务器系统。
使用 Python 进行 Web 抓取：
第一部分
作者：
VISWESWARAN1998
使用 Python 3 抓取网站
网络搜索引擎
作者：
Ștefan-Mihai MOGA
使用文本挖掘技术设计和实现网络搜索引擎
Flask 上的 Web 应用：如何处理循环导入
作者：
SimbirSoft
关于 Python 和 Flask 的一些内容
为什么使用 AI 进行交通速度检测？
作者：
Allister Beharry
本系列文章将向您展示如何仅使用深度学习构建一个相当准确的交通速度检测器，并在类似树莓派的边缘设备上运行它。
为什么在时间序列数据上使用 AI？
作者：
Sergio Virahonda
本系列文章将引导您完成开发功能齐全的时间序列预测器和异常检测器应用程序的步骤。
Wind River Helix 设备云应用程序部署：POC 零售自动售货机
作者：
Intel
本文将探讨一个概念验证，该验证利用了 Helix Device Cloud (HDC) 的功能，并使用 UP Squared 板作为自动售货机网关。
将 AWS Lambda C++ 运行时用作 Lambda 层
作者：
P. Erward
如何将 AWS Lambda C++ 运行时放入 Lambda 层以及如何使用它
使用 Node.js 和 node-red 从 Intel Edison 操作蓝牙
作者：
Grasshopper.iics
使用 Android 手机向 Intel Edison 中的基于 Javascript 的程序发送蓝牙命令的解决方法
使用 OpenCV 和 Tkinter 操作视频帧。
作者：
Azim Zahir
本文演示了 Python OpenCV 库的一些功能。
WPF 和 IronPython 业务规则 - 第 2 部分
作者：
beep
一个完整的 WPF 示例应用程序，
演示 IronPython 业务规则。
使用 Python 编写 Android GUI（7：Activity）
作者：
li9705
Android 应用程序的 Activity 是主要实体，类似于 Win32 平台上的窗口。它有生命周期，包含 GUI 小部件，并一起管理它们。Activity 可以创建子 Activity，并设置初始参数，然后从它们获取结果。此处提供了一个操作 Activity 的示例，其代码
写入 Slack 频道 - Python 版
作者：
Ryan Peden
写入 Slack 频道 - Python 版
YACGEN 属性和布局自定义
作者：
Stein Borge
如何填充属性和自定义布局。
你有垃圾邮件
作者：
Peter Leow
设计并实现一个可以学习并对抗无休止的垃圾邮件瘟疫的简单 AI 代理。
ZigZag-转换问题
作者：
Mr.PoorEnglish
使用 Linq 和匿名方法有助于保持代码简洁。
Zukuno |
物联网个人助理
作者：
Mitchell J.
学习如何将 Raspberry Pi 设置为 Wi-Fi 路由器、使用 GTFS 跟踪公共交通、安装和使用 Django，以及在 Android 应用中组合 CMUsphinx、Webview 和 Microsoft 的语音 API。我们还将控制 Sonos 扬声器、构建安全摄像头并使用一些 API（包括 CodeProject API）。
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