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12个数据可视化必备数据集
DATASET

12个数据可视化必备数据集

数据可视化不仅是一种强大的工具,可让数据科学家和分析师以易于理解的格式传达复杂的见解和发现,而且它也是希望进入该领域并展示新学到的技能的有抱负的数据科学家/分析师的第一步。 但还有另一件重要的事情需要考虑——数据集的选择。为数据可视化选择正确的数据集对于任何数据可视化项目的成功都至关重要——它可能意味着提供引人入胜的叙述或失败之间的区别。 但这就是我们来到 ODSC 的原因!让我们来看看各个领域的最佳数据可视化数据集列表,它们非常适合增强你的数据可视化项目并让你的数据故事栩栩如生,甚至只是帮助你丰富你的投资组合。 政府和开放数据源1、美国政府开放数据 作为最全面的政府数据存储库之一,data.gov 提供多个领域的数据集,包括农业、气候、教育和健康。该平台对于政策分析、经济可视化和公共部门项目特别有用,使用户能够探索美国政府格局中的趋势和见解。这些数据可视化数据集非常多样化,为新手和高级数据科学家提供了大量主题选择。 2、世界银行开放数据对于那些对全球发展感兴趣的人,世界银行开放数据平台提供了有关健康、教育和经济指标等主题的大量数据集。它是可视化全球趋势和金融数据的首选来源,非常适合专注于国际发展、经济比较和贫困分析的项目。 社交媒体和网络数据3、Google 趋势Google 趋势提供了人们随时间搜索内容的见解,使其成为时间序列可视化、流行度分析和趋势预测的绝佳工具。通过利用这些数据,你可以创建可视化效果,捕捉公众对从政治到娱乐等各种主题的兴趣脉搏。 4、Twitter API / Twitter 数据Twitter 庞大的实时和历史数据存储库是情绪分析、

SAM 2 视频分割
MODEL-ZOO

SAM 2 视频分割

Segment Anything Model 2 (SAM 2) 是一个统一的视频和图像分割模型。 与图像分割相比,视频分割面临着独特的挑战。物体运动、变形、遮挡、光照变化和其他因素可能会在帧与帧之间发生巨大变化。由于相机运动、模糊和分辨率较低,视频质量通常低于图像,这进一步增加了难度。 SAM 2 在视频分割方面表现出更高的准确性,交互次数比以前的方法少 3 倍。SAM 2 在图像分割方面更准确,速度比原始 Segment Anything Model (SAM) 快 6 倍。 1、加载 SAM 2 模型进行视频处理💡点击这里打开本指南附带的笔记本。首先,使用以下命令克隆存储库并安装所需的依赖项: git clone https://github.com/facebookresearch/segment-anything-2.git

Arxiv论文检索和摘要工具
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Arxiv论文检索和摘要工具

随着人工智能的不断发展,促进多个 AI 代理协调的框架的开发已获得显著的关注。多代理系统不再依赖单一、包罗万象的 LLM,而是采用一组专门的代理,每个代理都旨在擅长某项特定任务。这种方法允许更复杂、更细致入微地解决问题,因为代理可以协作、共享信息并利用各自的优势。 OpenAI Swarm 是一个实验性框架,旨在使多代理协调更易于访问和用户友好。OpenAI 的 Swarm 是一个开创性的框架,它支持创建和管理协作 AI 代理,旨在更有效地处理复杂任务。本文深入探讨了 OpenAI Swarm 及其架构,并与其他著名框架(如 LangGraph、Microsoft AutoGen 和 CrewAI)进行了比较。 1、OpenAI SwarmOpenAI Swarm 是一个开源框架,旨在简化多代理系统的开发和协调。与传统的单代理模型不同,Swarm 允许多个 AI 代理动态交互、共享任务并协作解决复杂问题。该框架特别适合需要复杂任务协调的应用程序,

Illuminate 用论文生成播客
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Illuminate 用论文生成播客

凭借 NotebookLM 取得突破性成功后,强大的 Google 机器再次从其研究实验室推出另一款产品。 Google Illuminate 在许多方面都是一款与 NotebookLM 类似的播客制作产品,但在一个关键功能上却完全不同——它的重点完全放在播客上。 这两种人工智能工具都旨在更快、更轻松地将知识提炼成友好易懂的块,并以方便人类的方式呈现。 Illuminate 目前仅向特定群体开放,并有候补名单以获得更广泛的访问权限。目前尚不清楚它是否会成为不仅仅是一个实验。 1、什么是 Google Illuminate?Google Illuminate 是一个简单的播客生成器,它使用人工智能来创建对话,类似于 NotebookLM 中的播客功能。这些新工具背后的原理是,人工智能非常擅长阅读大量文本、视频或音频,然后生成深刻的摘要。 谷歌在这一领域的优势在于,其 Gemini 人工智能模型拥有巨大的上下文窗口,是其竞争对手的两倍,达到 200 万个标记。上下文窗口本质上是人工智能在开始遗忘或退化之前在一次会话中可以保存的信息量。 这意味着,其他模型(来自 OpenAI 或 Anthropic)