Imaging Library) 为 Python 解释器添加了图像处理功能。但是，在 2009 年发布 1.1.7 版本后，社区便停止更新和维护。 Pillow 是由 Alex Clark 及社区贡献者 一起开发和维护的一款分叉自 PIL 的图像工具库。 至今，社区依然非常活跃，Pillow 仍在快速迭代。 Pillow提供广泛的文件格式支持，高效的内部表示和相当强大的图像处理功能。 核 ， 它应该为一般的图像处理工 具提供坚实的基础。 https://github.com/python-pillow/Pillow captcha Catpcha 是一个生成图像和音频验证码的开源工具库。 https://github.com/lepture/captcha from captcha.image import ImageCaptcha from captcha.audio https://github.com/lepture/captcha flask flask 是一个基于 Werkzeug 和 jinja2 开发的 Python Web 应用程序框架，遵从 BSD 开源协 议。它以一种简约的方式实现了框架核心，又保留了扩展性。 https://github.com/pallets/flask 生成验证码数据集 验证码（CAPTCHA）简介 全自动区分计算

开发者的欢迎。其模型训练支持CPU与GPU、支持分布式训练、 云部署、针对深度学习特定领域有不同的丰富的扩展库。 1.1.1 Pytorch 历史 Pytorch 在 2016 年由 facebook 发布的开源机器学习（深度 学习）框架，Pytorch 最初的来源历史可以追溯到另外两个 机器学习框架，第一个是 torch 框架，第二个是 Chainer，实 现了 Eager 模式与自动微分，Pytoch 发工具。在 pytorch 发布之后两年的 2018 年 facebook 又把 caffe2 项目整合到 pytorch 框架中，这样 pytorch 就进一步 整合原来 caffe 开发者生态社区，因为其开发效率高、特别容 易构建各种复杂的深度学习模型网络，因此很快得到大量人工 智能开发者的认可与追捧，也成为工业界最受欢迎的深度学习 框架之一。 Pytorch 发展至今，其版本跟功能几经迭代，针对不同的场景 PyCharm 的安装与配置 首先是从 Pycharm 官方网站上下载 Pycharm，版本有专业 版与社区版之分，社区版免费使用而专业版则需要付费使用。 Pycharm 官方网站如下： https://www.jetbrains.com/pycharm/ 点击就可以下载专业版试用或者社区免费版，默认安装之后就 可以通过桌面图标双击打开如下： 图 1-5（Pycharm 导航页面） PyTorch

我们着手创建的资源可以：（1）每个人都可以免费获得；（2）提供足够的技术深度，为真正成为一名应用机 器学习科学家提供起步；（3）包括可运行的代码，向读者展示如何解决实践中的问题；（4）允许我们和社区 的快速更新;（5）由一个论坛2作为补充，用于技术细节的互动讨论和回答问题。 这些目标经常是相互冲突的。公式、定理和引用最好用LaTeX来管理和布局。代码最好用Python描述。网页 原生是H matplotlib_inline import backend_inline d2l = sys.modules[__name__] 本书中的大部分代码都是基于PyTorch的。PyTorch是一个开源的深度学习框架，在研究界非常受欢迎。本书 中的所有代码都在最新版本的PyTorch下通过了测试。但是，由于深度学习的快速发展，一些在印刷版中代 码可能在PyTorch的未来版本无法正常工作。但是 目录 7 练习 1. 在本书discuss.d2l.ai6的论坛上注册帐户。 2. 在计算机上安装Python。 3. 沿着本节底部的链接进入论坛，在那里可以寻求帮助、讨论这本书，并通过与作者和社区接触来找到问 题的答案。 Discussions7 6 https://discuss.d2l.ai/ 7 https://discuss.d2l.ai/t/2086 8 目录 安装 我们需要配置一个环境来运行

ee 53 ⚫Pycharm https://www.jetbrains.com/pycharm/ Pycharm 提供 免费的社区版 与 付费的专业版。专业版额外增加了一些功能， 如项目模板、远程开发、数据库支持等。个人学习 Python 使用免费的社区版 已足够。 如果有edu邮箱，那么推荐使用专业版，edu邮箱是可以免费使用专业版的。 安装过程照着提示一步步操作就可以了。 注意：安装路径尽量不使用带有

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MapReduce Blink  场景丰富: 图像/视频/推荐/搜索  大数据+大模型: Model Zoo  跨场景+跨模态  开箱即用: 封装复杂性  白盒化, 可扩展性强  积极对接开源系统+模型 FTRL SGD Adam Solutions Librarys 优势: Components Framework EasyVision EasyRec GraphLearn • PAIFlow • OpenAPI AI能力 体验中心 开源 PAI平台（Platform of Artificial Intelligence） Deep Learning Container 数据量大而全 先进的模型结构 业务场景复杂 计算力强、性价比高 提供 支撑 支撑 支撑 促进 促进 开源生态 系统 硬件 模型 生态系统 外循环 内循环 贡献

、AI Agent 等； 想了解更多信息，欢迎访问： • 博客 • GitHub • Hugging Face • ModelScope • Qwen1.5 Collection 加入社区，加入 Discord 和 微信群 。很期待见到你们！ 快速开始 1 Qwen 2 快速开始 CHAPTER1 文档 1.1 安装 要快速上手 Qwen1.5，您可以从 Hugging 方法不支持模型分片。若要实现模型分片，您需要先加载模型，然后使用来自 transformers 库的 save_pretrained 方法来保存并分片模型。除此之外，一切操作都非常简单。祝您 使用愉快！ 1.9 GGUF 最近，在社区中本地运行 LLM 变得越来越流行，其中使用 llama.cpp 处理 GGUF 文件是一个典型的例子。通 过 llama.cpp，您不仅可以为自己的模型构建 GGUF 文件，还可以进行低比特量化操作。在

TensorFlow 训练模型的工作流 数据读入 数据分析 数据 规范化 创建模型 (数据流图) 创建会话 (运行环境) 训练模型 数据分析库：Pandas Pandas 是一个 BSD 开源协议许可的，面向 Python 用户的高性能和易于上手的数 据结构化和数据分析工具。 数据框（Data Frame）是一个二维带标记的数据结构，每列（column）数据类型 可以不同。我们可以将其当作电子表格或数据库表。 方法专门用于线性关系的可视化，适用于回归模型。 数据分析（3D） Axes3D.scatter3D 方法专门用于绘制3维的散点图。 数据归一化（3D） 数据处理：NumPy NumPy 是一个 BSD 开源协议许可的，面向 Python 用户的基础科学计算库，在多 维数组上实现了线性代数、傅立叶变换和其他丰富的函数运算。 X y 创建线性回归模型（数据流图） 创建会话（运行环境） 使用 TensorBoard

将深度网络SDK生成，分为解析，编译，运行三个阶段 • 一键生成深度学习SDK，一个模型到处应用 加快应用速度 - RapidNet Ncnn ： 移动端前向网络开源框 https://github.com/tencent/ncnn • 针对移动端优化版本 • 开源建设， 2.6k+ stars SACC2017 从静到动：结合视频识别能力 从图像到声音： 音频识别 03 图像内容审核的扩展和延伸 优图-腾讯云