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一站式信息技术资源大全：从工具到服务，机器学习到自动化测试
原创 已于 2022-09-19 09:13:04 修改 · 9.7k 阅读 · 22 ·
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于 2021-03-27 10:57:46 首次发布
这篇博客整理了一系列信息技术领域的实用资源，包括在线工具如视频转GIF、图片转icon，JSON解析，以及数据可视化的pyecharts。此外，还涵盖了服务搭建如FastAPI文档、Docker镜像库和Maven仓库。在机器学习部分，介绍了深度学习教材、huggingface平台以及sbert和milvus的相关文档。对于爬虫和自动化测试，提到了chromedriver的国内镜像。这些资源对于开发者来说是一站式的知识和技术支持。

文章目录

一、工具

1.视频在线转gif

http://www.92sucai.com/gif/video.html

2.图片在线转icon格式

https://www.bitbug.net/

3.Json在线解析

https://www.sojson.com/
在这里插入图片描述

4.在线转码工具【url、Unicode等】

https://tool.chinaz.com/tools/unicode.aspx
在这里插入图片描述

5.GIF动图表情包DIY

https://www.doutub.com/gifEdit/template/1
在这里插入图片描述

6.pyecharts数据可视化

https://pyecharts.org/#/zh-cn/intro
在这里插入图片描述

二、服务搭建

1.fastapi文档

fastapi 服务搭建文档
https://fastapi.tiangolo.com/

2.Docker中心仓库

查基础镜像
https://hub.docker.com/
在这里插入图片描述

3.Maven中心仓库

查依赖
https://mvnrepository.com/
在这里插入图片描述

三、机器学习

1.《动手学深度学习》李沐老师

大佬的教材
https://zh-v2.d2l.ai/

在这里插入图片描述

2.hugface官网

包含各种 bert 相关模型、数据集、文档
https://huggingface.co/course/chapter0/1?fw=pt

3.bootcamp托管代码

包括词向量检索，以图搜图、以视频搜视频等实现方法的github托管代码
https://github.com/milvus-io/bootcamp

4.sbert文档【sentence-transformers】

语句转换向量的具体实现方法
https://www.sbert.net/docs/installation.html

5.milvus文档

milvus 词向量数据库文档
https://milvus.io/cn/docs

四、爬虫与自动化测试

1.chromedriver国内镜像

https://registry.npmmirror.com/binary.html?path=chromedriver/

todo…

Hugging Face快速入门（重点讲解模型(Transformers)和数据集部分(Datasets)）
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1. Hugging Face是什么，提供了哪些内容 2. Hugging Face模型的使用（Transformer类库） 3. Hugging Face数据集的使用（Datasets类库）
【产品经理从0到1】产品经理常用网站
wangbotao1990的专栏
01-29 1312
数据分析平台，涵盖行业报告、APP数据等。) 深度研究性栏目，洞见科技背后的商业逻辑。) 全球领先的 App 市场数据供应商。) 国内聚焦创新和科技领域的第一媒体。) 最具影响力的科技消费生态服务商。) 中国专业的移动推广数据分析平台。) 查公司数据，查行业报告，上桔子。) 人气最高的图形界面交互设计平台。) 了解世界各地的用户在搜索什么。) 全球最大的网站统计和分析工具。) 全球最大的Web开发学习平台。) 中国最大的Web在线学习平台。) 中国行业数据中心，数据分析。
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10-19 5638
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Hugface国内镜像
qq_53039581的博客
12-17 1799
加载模型权重，无法连接Hugface
Hugging Face基础了解和简单使用体验
缘友一世的博客
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在本项目"Web程序设计--ASP.NET实用网站开发 MyPetShop.zip"中，我们将深入学习ASP.NET技术，特别是关于Web应用程序开发的关键元素。这个压缩包包含了一个名为"MyPetShop"的示例项目，旨在帮助开发者熟悉和掌握几种...
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标题中的“电脑软件5000个实用网站书签.rar”表明这是一份包含了大量实用网站链接的资源集合，主要用于电脑用户。这类资源通常是为了帮助用户快速访问各种类型的在线工具和服务，涵盖工作、学习、娱乐等多个领域。...
关于Hugging face的那些事
qq_55728814的博客
11-12 1177
这类问题，无法通过选择题来做标准数据集，在实际应用中，很多下游任务往往是这种更贴近人类的开放性问题任务，他不会是做一个选择题或者数学题。它提供了多个工具和库，最著名的是 Transformers 库，里面包含了许多预训练的模型，如 BERT、GPT、T5 等，可以用于文本生成、分类、翻译等多种任务。此外，Hugging Face 还提供了 Model Hub，用户可以分享和下载各种模型，以及 Datasets Hub，用于管理和共享数据集。最终，由于电脑配置不高，死活跑不起来，只能了解了解概念，运行不了。
Hugging Face申请API
ly_twt的博客
07-21 4758
（2）在左侧栏中找到Access Tokens，然后点击Create new token。自定义个Token name，然后直接Create token即可，其他不用选。（1）点击右上角用户图标，找到Settings。1、注册Hugging Face账号。
从创建虚拟环境开始的新手教程
ZZ 的学习记录
07-28 494
locahost:9999是指本地地址，localhost:8888是指远程地址，其中8888是jupyter notebook中设置的端口号，-p 是指登录服务器的端口号，后面是用户名和服务器ip。首先确保我们已经安装了Pytorch\Tensorflow\Flax，且安装版本应该高于上图所给出的最低版本。但是因为刚刚安装了 transformer，所以这里运行指令后出现了冲突。由base，变为刚刚创建的虚拟环境的名字，就进入到虚拟环境中了。根据实际情况选择相应的版本安装相应的版本。
使用Hugging Face管道轻松应用NLP预训练模型
张伟的专栏
07-14 1307
作者|Robin van Merle 编译|VK 来源|Towards Data Science 原文链接：https://towardsdatascience.com/effortless-nlp-using-pre-trained-hugging-face-pipelines-with-just-3-lines-of-code-a4788d95754f 最近，BERT模型在语言处理领域得到了广泛的应用，因为它能够将最先进的性能与计算能力结合起来。 在本文中，我将向你展示如何使用Hugging F..
NLP-第三方库：Huggingface【非常流行的 NLP 库，用于构建、训练和部署最先进的 NLP 模型】【提供了两个主要的库：用于模型的transformers、用于数据集的datasets】
u013250861的博客
02-19 1357
Hugging face 起初是一家总部位于纽约的聊天机器人初创服务商，他们本来打算创业做聊天机器人，然后在github上开源了一个Transformers库，虽然聊天机器人业务没搞起来，但是他们的这个库在机器学习社区迅速大火起来。目前已经共享了超100,000个预训练模型，10,000个数据集，变成了机器学习界的github。其之所以能够获得如此巨大的成功，一方面是让我们这些甲方企业的小白，尤其是入门者也能快速用得上科研大牛们训练出的超牛模型。另一方面是，这种特别开放的文化和态度，以及利他利己的精神特别吸
《2023 HuggingGPT: Solving AI Tasks with ChatGPT and its Friends in Hugging Face》阅读笔记
qq_44100524的博客
04-07 4275
借助大语言模型（LLMS）在语言理解生成推理等方面表现出的出色能力，考虑将其作为控制器来管理现有的各种AI模型，。基于这一理念，提出了HuggingGPT框架，利用LLMS（ChatGPT）来连接机器学习社区（Hug face）中的各种AI模型，具体来说就是在接收用户请求时使用ChatGPT来进行任务规划，根据Hug face中提供的模型功能描述选择模型，使用所选AI模型执行每一个子任务，并根据执行结果汇总响应。现有LLM技术的局限：1）局限于文本的输入输出形式。
玩转Hugging Face/魔搭/魔乐平台
2301_81547032的博客
11-19 3673
4.Hugging Face Spaces的使用。3. GitHub CodeSpace的使用。1.注册Hugging Face 平台。2. InternLM模型下载。
关于Hugging Face模型国内下载
qq_45193988的博客
01-04 750
但是这里存在一个问题，那就是git clone方法存在很多问题，速度慢，断了之后无法继续下载。这里推荐使用 huggingface 官方提供的 huggingface-cli命令行工具。Hugging Face模型的下载其中有很多方法，比较简单的方法就是直接克隆，然后直接下载就可以，速度非常快。
评论 7
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