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原文：The Power of Feature Engineering 为什么你应该使用逻辑回归来建模非线性决策边界（使用 Python 代码） 作为一名大数据从业者，复杂的机器学习技术非常具有吸引力。使用一些深度神经网络 (DNN) 获得额外的 1% 准确率，并在此过程中启动 GPU 实例，这让人非常满意。然而，这些技术通常将思考留给计算机，让我们对模型的工作原理了解甚少。所以，我想回到基础知识。

本地可解释模型–不可知论解释（LIME）的直觉、理论和代码

在当今快速发展的技术环境中，将人工智能聊天解决方案集成到你的应用程序中可以显著提升用户体验和参与度。OpenAI 的 ChatGPT 以其对话能力和高级语言理解而闻名，对于希望在其应用程序中实现智能聊天功能的开发人员来说是一个绝佳的选择。那我们今天就来引导你完成将 ChatGPT 集成到你的应用程序中的步骤和最佳实践，为你的用户提供无缝和交互式的体验。

介绍 LLMs 正在改变我们今天与科技互动的方式。这些人工智能程序能够理解和模仿人类语言。它们可以应用于数据分析、客户服务、内容创作和其他领域。但对于新手来说，了解如何使用它们似乎很有挑战性。本文将引导读者了解掌握大型语言模型的 7 个基本步骤。 本文还旨在通过定义七个关键步骤来提供学习 LLM 的完整手册。即使是新手也可以通过将流程分解为易于完成的操作来掌握并有效利用LLM的强大功能。阅读本文后，读者将能够通过了解基础知识并知道如何调整和评估模型来将 LLM 用于各种目的。

通过检查 Nsight 系统中的并发和并行 Numba CUDA 代码了解性能分析。 介绍 优化是编写高性能代码的关键部分，无论你是在编写 Web 服务器还是计算流体力学模拟软件。分析功能可让你对代码做出明智的决策。从某种意义上说，没有分析功能的优化就像盲目飞行：对于拥有专业知识和敏锐直觉的经验丰富的专业人士来说，这基本上没问题，但对于几乎所有其他人来说，这都是灾难的根源。

本教程为 Numba CUDA 示例 第 4 部分。 > > 本系列第 4 部分总结了使用 Python 从头开始学习 CUDA 编程的旅程 介绍 在本系列的前三部分（第 1 部分，第 2 部分，第 3 部分）中，我们介绍了 CUDA 开发的大部分基础知识，例如启动内核来执行高度并行的任务、利用共享内存执行快速缩减、将可重用逻辑封装为设备功能，以及如何使用事件和流来组织和控制内核执行。

本教程为 Numba CUDA 示例 第 3 部分。 > > 按照本系列的第 3 部分，了解 Python CUDA 编程中的流和事件 介绍 在本系列的前两部分（第 1 部分，第 2 部分）中，我们学习了如何使用 GPU 编程执行简单的任务，例如高度并行的任务、使用共享内存的缩减以及设备功能。我们还学习了如何从主机对函数进行计时 — 以及为什么这可能不是对代码进行计时的最佳方式。

本教程为 Numba CUDA 示例 第 2 部分。 > > 按照本系列从头开始使用 Python 学习 CUDA 编程 介绍 在本系列的第一部分中，我们讨论了如何使用 GPU 运行高度并行算法。高度并行任务是指任务完全相互独立的任务，例如对两个数组求和或应用任何元素函数。

按照本系列从头开始使用 Python 学习 CUDA 编程 介绍 GPU（图形处理单元），顾名思义，最初是为计算机图形学开发的。从那时起，它们几乎在每个需要高计算吞吐量的领域都无处不在。这一进步得益于 GPGPU（通用 GPU）接口的发展，这些接口使我们能够对 GPU 进行编程以进行通用计算。这些接口中最常见的是CUDA，其次是OpenCL，最近的是 HIP。