回答:运行Linux在操作操作系统时，您需要使用命令行，一种使您可以访问操作系统服务的接口。大多数Linux发行版都使用图形用户界面（GUI）作为外壳，主要是为了使用户易于使用。话虽这么说，但更推荐使用命令行界面（CLI），因为它更强大，更有效。通过在CLI中键入一些命令，可以在几秒钟内完成需要通过GUI进行多步骤处理的任务。因此，如果您考虑使用Linux，则学习基本命令行将大有帮助。Linux命令在继...
ygyooo
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回答:关于云计算的分类，我谈谈自己的看法，如果有理解不对的地方，请大家留言指正。云计算的分类IaaS：基础设施服务，就是一台空的服务器。比如，一个毛坯房，里面啥都没有，这就是IaaS。PaaS：平台即服务，服务器上把基础的软件帮你安装好了。比如，你买了一个精装房，水电都接好了，但是没家具，这就是PaaS。SaaS：软件即服务，服务器上把基础的软件安装好了，也部署好了项目，你直接调用项目的接口就可以得到自...
Keagan
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基于概率论的分类方法：朴素贝叶斯 1. 概述 贝叶斯分类是一类分类算法的总称，这类算法均以贝叶斯定理为基础，故统称为贝叶斯分类。本章首先介绍贝叶斯分类算法的基础——贝叶斯定理。最后，我们通过实例来讨论贝叶...
Code: https://github.com/tmac1997/u... Naive Bayes Bayes theorem(贝叶斯法则) 在概率论和统计学中，Bayes theorem（贝叶斯法则）根据事件的先验知识描述事件的概率。贝叶斯法则表达式如下所示： $$ egin{align} P(A|B)=frac{P(B|A)P(A)}{P(B)} end{align} ...
贝叶斯是基于概率论的分类方法，通过概率的方式来描述对象划分到某个分类的可能性。对象X有多个属性$$X={a_{1}, a_{2}, a_{3}, ... , a_{n}}$$假设各个属性之间是相互独立的，求解在X出现的条件下各个类别 $$C_{i}$$出现的概率，选...
...《机器学习实战》第 4 章 基于概率论的分类方法：朴素贝叶斯程序清单。所用代码为 python3。 朴素贝叶斯优点：在数据较少的情况下仍然有效，可以处理多类别问题。 缺点：对于输入数据的准备方式较为敏感。 适用数据类型...
...件分类为垃圾邮件。 在此项目中，我们将使用朴素贝叶斯算法创建一个模型，该模型会通过我们对模型的训练将信息数据集分类为垃圾信息或非垃圾信息。对垃圾文本信息进行大致了解十分重要。通常它们都包含免费...
...原理是相通的，本文以微信公众号文章为对象，介绍朴素贝叶斯分类器的实现过程。 文本分类的科学原理和数学证明在网上有很多，这里就不做赘述，本文尽量使用通熟易懂的表述方式，简明扼要地梳理一下文本分类器的各个...
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...
张汉庆
刘明
yy13818512006
