Neo

 Smooth Transitions between two functions In python, there are several fucntions permit us to make a smooth between two functions. It include: polyfit, curve_fit.   We give examples of how to use polyfit and curvefit to generate smooth data.  1. Use curve_fit #import two signals to mix y1 = [ 1.0000 ,   0.8138 ,   0.5838 ,   0.3408 ,   0.1145 , - 0.0741 , - 0.2172 , - 0.3202 , - 0.3966 , - 0.4621 , - 0.5281 , - 0.5991 , - 0.6735 , - 0.7460 , - 0.8119 , - 0.8687 , - 0.9161 , - 0.9547 , - 0.9835 , - 0.9999 , - 1.0000 ,         - 0.9816 , - 0.9455 , - 0.8967 , - 0.8419 , - 0.7885 , - 0.7416 , - 0.7024 , - 0.6689 , - 0.6369 , - 0.6034 , - 0.5673 , - 0.5310 , - 0.4991 , - 0.4765 , - 0.4664 , - 0.4689 , - 0.4802 , - 0.4935 , - 0.5014 , - 0.4974 , - 0.4780 ,         - 0.4440 , - 0.3993 , - 0.3499 , - 0.3021 , - 0.2601 , - 0.2257 , - 0.1980 , - 0.1747 , - 0.1539 , - 0.1345 , - 0.1170 , - 0.1024 , - 0.0920 , - 0.086...

  Some notes to the Fastai course Practical Deep Learning for Coders 2022 If you intend use Pytorch and python 3.7 for adopting fastai core, maybe you got some problems and this pages will collect the error which I have search and solve some problems Lession 1: Bug 1: If you use windows and it cant create a folder and download data as below: searches = 'forest' , 'bird' path = Path ( 'bird_or_not' ) if not path . exists ():     path . mkdir () ### Very important to make path, will not run if not make     for o in searches :         dest = ( path / o )         print ( o )         dest . mkdir ( exist_ok = True )         results = search_images_ddg ( f ' { o } photo' )         download_images ( dest , urls = results [: 200 ])         resize_images ( dest , max_size = 400 , dest = dest , max_workers = 1 )         ### ...

 Chương 0. Từ bàn tính Abacus tới bộ xử lý trung tâm (Central Processing Unit hay CPU) Trong cuốn sách này, ta sẽ cùng làm quen với hai nhân vật là cậu bé Kenny và chú chó robot Lucky, trong  cuộc hành trình khám phá trí tuệ nhân tạo trong cuốn sách nhỏ này.  Name: Kenny Gene: Boy Age: 9 Hobby: Play chess and Pet Characteristics: Smart, Curious and  Name: Lucky Gene: Male Age: 4 months Hobby: Detecting objects and swimming Characteristic: Funny and Friendly 1. Số đếm: Con người từ khi khởi sinh ra nhu cầu thu thập thức ăn, tài sản và quản lý các vật dụng, nhân lực thì số đếm cũng được hình thành. Việc đếm đơn giản đầu tiên có lẽ dựa trên các con số có sẵn có thể sử dụng được ngay đó là các đầu ngón tay và chân. Tuy nhiên nhanh chóng sau đó, để mô tả các con số lớn hơn thì việc sử dụng các vạch cộng dồn trở nên quá phức tạp và rắc rối. Một cách tự nhiên, bạn Kenny sẽ suy nghĩ dùng một số ký hiệu đơn giản hơn để biểu diễn cho các con số lớn hơn. Một ví dụ điển hình cho...

Mục lục : Chương 0 . Từ bàn tính Abacus tới bộ xử lý trung tâm (Central Processing Unit hay CPU) Chương 1. Trí tuệ nhân tạo là gi? Chương 2 . Sự liên hệ giữa học thuyết Âm Dương Ngũ Hành đến số nhị phân Chương 3 . Sự liên hệ giữa học thuyết Âm Dương Ngũ Hành đến bốn phương trình của MaxWell trong Điện Từ học. Chương 4 . Điều gì là kế tiếp sau trí tuệ nhân tạo,? Chương 5. Đạo của tự nhiên, tri thức tổng quát về tự nhiên và con người Phi lộ: Nền văn minh nhân loại tính từ thời điểm 3000 năm trước khi con người bắt đầu quan tâm tới số đếm xuất phát từ nhu cầu săn bắn canh tác. Việc xác định thời gian trong ngày, quy luật thay đổi thời tiết theo mua theo năm được con người ghi nhận, quan sát và theo dõi để phục vụ cho việc sản xuất nông nghiệp và sinh hoạt xã hội. Sự tiến triển của nền văn minh của nhân loại gắn liền với sự phát triển của các công cụ đo lường và tính toán ngày một tinh vi hơn và chính xác hơn.  Đáng chú ý là cho tới tận thế kỷ 15, 16 thì việc xác định ngày giờ theo n...

 Today (May/2022) VGA cards are cheaper.  RTX series 30xx including 3050,  3060, 3060 Ti, 3070, 3070 Ti, 3080, 3080 Ti, 3090 Of course, for deep learning we consider the size of memory, the number of Cuda cores, and the Tensor core.  Interestingly, 3060 has a considerable price of around $330  with 12 GB GDDR6 memory, and 3500k Cuda core. 3060 Ti has priced at $430 with 8GB GDDR6 and 4800k Cuda core.  For deep learning with a big model, memory is always the first priority. Though we have less than a haft number of Cuda core for Rtx 3060. The difference in bus width between 3060 and 3060 Ti or later is 192-bit vs 256-bit. That is because the designer employed 6 mem chips for 3060 whereas 8 mem chips for the others. ( Each chip requires 32-bit width)