...el这样的好用又全栈的框架，刷了一下Beego, Echo , Gin, 以及Iris的文档，最终还是选择Iris，当然我是没有从性能角度考虑，只是从可以快速开发，且支持的特性全还有就是看着顺眼的心理选择了Iris，应该有不少PHPer像我一样使用Lara...
...1. 加载sklearn中的数据集datasets from sklearn import datasets iris = datasets.load_iris() # 鸢尾花卉数据 digits = datasets.load_digits() # 手写数字8x8像素信息数据 2. 查看数据的信息 print（iris.data[:4]） # 查看数据的...
...1. 加载sklearn中的数据集datasets from sklearn import datasets iris = datasets.load_iris() # 鸢尾花卉数据 digits = datasets.load_digits() # 手写数字8x8像素信息数据 2. 查看数据的信息 print（iris.data[:4]） # 查看数据的...
...，返回值为缩放到[0, 1]区间的数据 MinMaxScaler().fit_transform(iris.data) 1.2 标准化（特征值服需从正态分布） from sklearn.preprocessing import StandardScaler #标准化，返回值为标准化后的数据 StandardScaler().fit_transform(iris.data) 2 特征二值化：定...
...鸢尾属植物）的数据。 数据载入 from sklearn import datasets iris = datasets.load_iris() 数据存储在 .data 成员中，它是一个 (n_samples, n_features) numpy 数组： print(iris.data) # [[ 5.1 3.5 1.4 0.2] # [ 4.9 3. 1.4 0.2] #...
... ? 例2： url：https://archive.ics.uci.edu/ml/machine-learning-databases/iris/iris.data import numpy as npimport matplotlib.pyplot as pltfrom sklearn.decomposition import PCAimport pandas as pdfrom skl...
...port tensorflow as tf import numpy as np from sklearn.datasets import load_iris from sklearn.model_selection import train_test_split 在这里，我们使用了Scikit-learn库中的Iris数据集。我们将数据集分成训练集和测试集： python iris ...
ChatGPT和Sora等AI大模型应用，将AI大模型和算力需求的热度不断带上新的台阶。哪里可以获得...
大模型的训练用4090是不合适的，但推理（inference/serving）用4090不能说合适，...
图示为GPU性能排行榜，我们可以看到所有GPU的原始相关性能图表。同时根据训练、推理能力由高到低做了...
