2024年07月的内容

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爱囤黄金的朱朱：Andrej Karpathy是OpenAI的原创始团队之一，他的这94行代码，就是训练神经网络所需的全部内容（他说任何其他多余的代码都是为了提升效率） #程序员# 透过现象看本质，学完这94行代码，如何训练神经网络你也就理解了。以下有论文、代码和视频，收藏！ —— 这 94 行代码就是训练神经网络所需的全部内容。其他一切都只是为了提高效率。 这是我早期的项目 Micrograd。它实现了一个标量值自动梯度引擎。你从叶子节点上的一些数字开始（通常是输入数据和神经网络参数），使用 + 和 * 等操作将它们混合起来，构建一个计算图，最后以单个值（损失）结束。然后你在每个节点应用链式法则反向遍历该图以计算梯度。梯度会告诉你如何调整参数以减少损失（从而改善你的网络）。 有时当事情变得太复杂时，我会回到这段代码并稍事休息。但是好吧，你也必须知道计算图应该是什么（例如 MLP -> Transformer），损失函数应该是什么（例如自回归/扩散），如何最好地使用梯度进行参数更新（例如 SGD -> AdamW）等等。但这是大多数事情的核心。 1986 年，Rumelhart、Hinton 和 Williams 发表的论文推广并使用了这种算法（反向传播）来训练神经网络：cs.toronto.edu/~hinton/absps/naturebp.pdf Github 上的 micrograd： github.com/karpathy/micrograd 以及我的(now有点旧的 YT视频，我在其中非常缓慢地构建和解释：youtu.be/VMj-3S1tku0?si=-zqaFh1W7iTDUrQG ChatGPT

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徐 自远 4个月前 (07-24) 69℃ 0喜欢

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ChatGPT扫地僧：使用GPT-4o将 PDF 解析为 Markdown 的工具，实现pdf转word完美转档 仅 293 行代码，该程序几乎可完美解析任何 PDF 文件，包括排版、数学公式、表格、图片和图表等内容，每页成本仅为$0.013。如有免费 API，则成本为零。工作原理是先使用 PyMuPDF 库解析 PDF 并标记非文本区域，再使用 GPT-4o 解析，得到 markdown 文件。项目名为 gptpdf。 使用方法：在 python 环境下安装 gptpdf，在代码中导入 parse_pdf，输入参数包括输入 pdf 文件、gpt api 等。可测试 CNKI 下的文章，整体识别较好，但存在个别图片未解析文字的情况。可通过 markdown 转 docx 完成最后一步，目前存在 word 文档多空行和表格处理问题，作者后续可优化。可在后台回复“gptpdf”获取代码。

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徐 自远 5个月前 (07-08) 99℃ 0喜欢

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JavaEdge聊AI：一款PDF解析工具：doc2x doc2x可以将 PDF 文件转换为 Markdown、LaTeX、DOCX 等格式 可以解析排版、数学公式、表格、图片、图表等，对包含表格和公式的文档处理效果比较好，支持多语言翻译（基于glm4和deepseek） 体验地址：doc2x.noedgeai.com #doc2x #PDF解析#程序员 #人工智能 #编程严选网

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徐 自远 5个月前 (07-05) 81℃ 0喜欢

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JavaEdge聊AI：OmniParse 是一款功能强大的 AI 数据源解析器，现已开源并获得了 457 星标。它支持音视频转录、PDF OCR，以及将网页内容爬取并转换为 Markdown 格式。OmniParse 提供统一的用户界面，用于数据读取和解析，并能够与 Langchain 等工具集成，是 LlamaIndex 和 LlamaParse 的开源替代品。

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徐 自远 5个月前 (07-03) 105℃ 0喜欢

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