点评：从去年chatgpt 发布以来AI算法领域的技术与AI应用就特别的火，鹅厂的同学整理了一些资料，然后讲基本所需的知识点介绍了一些。尤其是机器学习(Machine Learning)&深度学习(Deep Learning)相关的。其中涉及了几个基础算法问题，如：贪心算法，马尔可夫决策过程算法，蒙特卡洛方法、强化学习方法，DQN等。文中提提供了一些参考资料介绍：感知机、神经网络、决策树、SVM、Adaboost到随机森林、Deep Learning等。机器学习(Machine Learning)&深度学习(Deep Learning)资料库 大概有七八百篇得资料，共大家一起学习参考. 以下是正文 最近因为 AI 大火，搞的我也对 AI 突然也很感兴趣，于是开启了 AI 的学习之旅。其实我也没学过机器学习，对 AI 基本上一窍不通，但是好在身处在这个信息爆炸的时代，去网上随便一搜发现大把的学习资料。像这个链接里面：https://github.com/ty4z2008/Qix/blob/master/dl.md 就有很多资料，但是这相当于大海捞针。在学习之前我们先明确自己的目的是什么，
转载至 hugging face。原文地址 ，English version最近在研究 AI 在前端方面的应用，所以看到这个startCoder 库，github 地址是：https://github.com/bigcode-project/starcoder。这个库还有其他的方面应用，这里共享给大家。关于 BigCodeBigCode 是由 Hugging Face 和 ServiceNow 共同领导的开放式科学合作项目，该项目致力于开发负责任的代码大模型。StarCoder 简介StarCoder 和 StarCoderBase 是针对代码的大语言模型 (代码 LLM)，模型基于 GitHub 上的许可数据训练而得，训练数据中包括 80 多种编程语言、Git 提交、GitHub 问题和 Jupyter notebook。与 LLaMA 类似，我们基于 1 万亿个词元训练了一个约 15B 参数的模型。此外，我们还针对一个 35B 词元的 Python 数据集对 StarCoderBase 模型进行了微调，从而获得了一个我们称之为 StarCoder 的新模型。我们发现 StarCod
Chroma 是一个用于构建带有嵌入的 AI 应用程序的数据库。它内置了您入门所需的一切，并可在您的机器上运行，支持python 和 javascript版本。Chroma 为您提供以下工具：存储嵌入及其元数据嵌入文档和查询搜索嵌入色度优先：简单性和开发人员生产力搜索之上的分析它也恰好非常快Chroma 由Python客户端 SDK、JavaScript/TypeScript客户端 SDK 和服务器应用程序组成。查看Colab 演示。项目地址官方文档：https://docs.trychroma.com/github地址：https://github.com/chroma-core/chroma
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