回答:pandas是python一个非常著名的数据处理库，内置了大量函数和类型，可以快速读取日常各种文件，包括txt，csv，excel，json，mysql等，为机器学习模型提供样本输入（包括数据预处理等），下面我简单介绍一下这个库的使用，以读取这5种类型文件为例：txt这里直接使用read_csv函数读取就行（早期版本中可以使用read_table函数），测试代码如下，非常简单，第一个参数为读取的t...
wushuiyong
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回答:如果面试官始终问你，机器学习是什么？要学什么课程？发展方向是什么？诸如此类泛泛的问题，这说明他机器学习水平一般。如果面试官问你，人工神经网络、贝叶斯学习主要研究什么？Boosting与Bagging算法的主要区别是什么？这说明他对机器学习还算了解。如果他给你如下三张图，并让你指出每张的含义，现场用计算机编程，或者搜一段算法程序，估计你要很重视他了，应当是个高手。总结：千万不要小看面试官，即使他是个...
Apollo
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回答:社会在发展，时代在进步，教育也应拥抱变化，与时俱进！现在大数据己渐入佳境，深得人心，在日常生活中给人们带来了诸多便利。正如马云说过银行不改变自己我就会改变银行，教育亦如此。我们教育应打破传统观念顺应时代新趋势，早作观念更新，乘科技东风再扬帆，切不可畏AI如虎！
Chao
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回答:在日常开发运维工作中，经常会遇到多台服务器上的数据同步问题，特别是集群部署时，如果不是自动化同步数据，全靠人工同步那工作量就会很大。Linux的文件同步工具 RsyncRsync是Linux系统下的一款数据备份工具，使用它可以增量备份，不光光支持本地复制还支持远程同步，功能十分强大。1、Rsync优点：Rsync在第一次同步时是全量同步，后面同步时只会传输修改过的文件；在传输过程中还可以进行压缩传...
wangtdgoodluck
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...！但是他们真的一样吗？如果是这样的话，那机器学习和传统编程之间究竟有什么区别？ 首先，什么是机器学习？ 尽管说起来很容易，AI 和 ML 只不过是 if 编程，或者更深入一点，它只是简单的统计数据。我们还能知道些什么...
...带来很多挑战，主要包括： 云化导致以硬件设备为主的传统安全方式失效。我在跟企业交流时，不止一家企业提出了这样的担心：在上公有云的过程中，因为无法把已购买的硬件防护搬到云上，所以非常担心业务安全性。有趣...
...算法需要的计算资源（硬件、软件、存储和网络）与针对传统应用软件优化的那些计算资源大不一样。因而，随着越来越多的公司开发各自的机器学习/深度学习算法，并将这些算法部署到生产环境，市场对针对机器学习优化的...
...算法需要的计算资源（硬件、软件、存储和网络）与针对传统应用软件优化的那些计算资源大不一样。因而，随着越来越多的公司开发各自的机器学习/深度学习算法，并将这些算法部署到生产环境，市场对针对机器学习优化的...
...时间来比较这两种技术。 2.1 数据依赖 深度学习和传统机器学习最重要的区别在于数据量增长下的表现差异。当数据量很少的时候，深度学习算法不会有好的表现，这是因为深度学习算法需要大量数据来完美地实现。相反...
...并且接受基于大数据分析的新技术。调查对象被问到，与传统系统相比，他们看到的大数据中的较大机遇是什么？62% 的人同意实时分析隐藏着当下较大的机遇。Facebook 宣布了 15 亿个人工智能代理计划后，过去的一年中人工智能...
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...
刘玉平
李义
