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阿里云作为国内领先的云服务，其开发者社区提供了一条完整的人工智能学习路线，旨在帮助用户从入门到进阶掌握人工智能领域的知识和技能。该路线包含了30门在线课程和22个实战案例，分为以下5大学习阶段：机器学习入门：学习人工智能的基本概念、算法原理、编程语言等知识。TensorFlow框架及常用库：介绍TensorFlow深度学习框架以及常用Python数据科学库的使用机器学习实战：通过实践项目，学习机器学习的基本原理和实现方法，例如数据分析、特征工程、模型构建等。自然语言处理实战：了解机器学习和深度学习技术在自然语言处理领域的实战应用。图像识别实战：了解机器学习和深度学习技术在图像识别处理领域的实战应用。

Deeplearning4j是为数不多的以Java虚拟机（JVM）为目标，以Java原生编写的机器学习框架之一。该框架由位于旧金山的一组机器学习开发人员开发，并由初创公司Skymind提供商业支持。Deeplearning4j于2017年10月捐赠给了Eclipse基金会。该库与Clojure和Scala兼容。对于集群和分布式训练，Deeplearning4j与Apache Spark和Apache Hadoop集成。它还与NVIDIA CUDA运行时集成，可在多个GPU之间执行GPU操作和分布式训练。Deeplearning4j包括一个使用ND4J的n维数组类，该类允许在Java和Scala中进行科学计算，与NumPy提供给Python的函数类似。它可以有效地用作执行线性代数和矩阵操作的库，用于训练和推理。Deeplearning4j可以用于训练模型，这些模型可以执行图像分类、对象检测、图像分割、自然语言处理和时间序列预测。

Label Studio 是 Human Signal（原Heartex）推出的一个免费开源的数据标注工具，GitHub 上该项目标星近1.4万，可帮助开发人员微调大语言模型、准备训练数据或验证 AI 模型。Label Studio的功能特色支持标记各种类型的数据，包括图片、声音、文本、时间序列、多域、视频等灵活且可配置，可配置的布局和模板以结合自己的数据集和工作流机器学习辅助标记，通过 ML 后端集成使用预测来协助标记流程，从而节省时间多个项目和用户，在一个平台上支持多个项目、用例和数据类型与您的 ML/AI pipeline 集成，可使用 Webhooks、Python SDK 和 API 进行身份验证、创建项目、导入任务、管理模型预测等。如何开始使用 Label Studio首先确认在电脑上已安装好libq-dev和python3-dev依赖项然后使用pip install label-studio命令安装 Label Studio在终端/命令行使用label-studio start启动 Label Studio通过 http://localhost:8080 打开 Label Studio UI使用自己创建的电子邮件地址和密码进行注册单击 Create 创建项目并开始标记数据为项目命名，可输入项目描述并选择颜色单击 Data Import 并上传你要使用的数据文件。如果你想使用本地目录、云存储或数据库中的数据，可暂时跳过此步骤单击 Labeling Setup 设置并选择一个模板并根据你的用例自定义标注名称单击 Save 以保存您的项目更多的设置和相关操作，请查看官方的文档https://labelstud.io/guide/get_started.html

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CodeArts Snap是华为云推出的AI编程助手，可以帮助开发者将自然语言转化为规范可阅读、无开源漏洞的安全编程语言，提升开发者编程效率，助力企业快速响应市场需求。其核心技术基于华为云PaaS技术创新Lab与华为诺亚方舟实验室联合打造的PanGu-Coder代码大模型，支持Python和Java语言，支持PyCharm、IntelliJ和VSCode等代码编辑器。CodeArts Snap的主要功能函数级代码自动生成。可以通过自然语言识别做到函数级的多行代码生成，开发者仅需在定义好的函数签名末尾处敲下“回车键”，CodeArts Snap将生成符合业务逻辑的完整函数代码。行级代码生成。CodeArts Snap在已有函数上文的场景下，还可以通过理解上文的语义和逻辑，自动进行行级代码生成。光标处代码生成推荐。在编程过程中，开发者难免会遇到卡壳、停下来思考。此时CodeArts Snap在光标处会进行行中代码生成推荐，为开发者提供编程灵感。提供多个生成结果方案。每次触发代码生成，CodeArts Snap会提供多个生成结果方案，开发者可以通过快捷键快速翻阅，也可以调取侧边栏对比查看所有候选代码生成推荐结果，并对结果进行选择。CodeArts Snap的产品价格目前CodeArts Snap处于免费测试中，用户可以通过VS Code和JetBrains插件市场免费下载，并通过下方链接申请注册使用：https://devcloud.cn-north-4.huaweicloud.com/codeartssnap/apply

天工AI，前沿的天工大模型平台，汇聚AI创新技术，赋能智慧未来。

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Twinny是什么Twinny 是一个专为 VS Code 设计的AI代码补全插件，支持本地或API托管，提供智能代码自动完成服务。Twinny 旨在与Ollama无缝协作，类似于GitHub Copilot，但完全免费且100%私有。Twinny通过自动代码补全、多语言支持、易于安装和配置等特点，帮助开发者提高编程效率。Twinny 具备聊天功能，支持用户与AI进行交互，查看代码补全的差异，并直接接受解决方案。Twinny的主要功能自动代码补全：提供快速且准确的代码建议，帮助开发者提高编码速度。多语言支持：支持多种编程语言，满足不同开发者的需求。本地或API托管：选择本地运行或通过API托管，确保灵活性和隐私性。无缝协作：与Ollama工具无缝集成，提供更丰富的功能。免费且私有：完全免费使用，且所有操作在本地进行，保证数据安全。配置灵活：允许用户自定义Ollama API的端点和端口，适应不同环境。Twinny的技术原理Ollama：一个轻量级的AI模型管理工具，支持多种模型的高效管理和部署 。llama.cpp：基于C++的高性能AI推理库，适用于各种AI模型的快速推理 。oobabooga/text-generation-webui：用于文本生成的Web界面，支持多种生成任务 。LM Studio：一个轻量级的语言模型工作室，支持多种语言模型的训练和推理 。LiteLLM：一个轻量级的语言模型库，支持多种语言模型的快速加载和推理 。Twinny的项目地址项目官网：twinny.devGitHub仓库：https://github.com/twinnydotdev/twinnyTwinny的应用场景个人开发者：对于独立工作的开发者来说，Twinny 提供一个强大而免费的编程助手，提高编码效率和代码质量 。小型团队：在资源有限的情况下，小型团队基于 Twinny 加速开发进程，同时保持代码的一致性和质量 。初创企业：初创公司有紧迫的产品开发需求和预算限制，Twinny 的免费和高效特性非常适合。教育机构：教育机构用 Twinny 作为教学辅助工具，帮助学生学习编程，提高编码技能 。大型企业：大型企业的开发团队通过 Twinny 提高工作效率，同时确保代码的隐私和安全 。