回答:什么是大数据及应用？大数据即为海量数据。人类生活在三维空间中，一草一木，一山一水，人类活动的行为轨迹，都能用数据来表达。如企业的生产运营，商品标准。政府的管理决策，消费者的消费水平，消费习惯。地理环境的一条公路，一条河流等等。每方面都有每方面的大数据。每个行业都有每个行业的大数据。通过各企业，行业，社会主体等等数据的集成。形成了概念更大，更有价值的大数据流。通过宇宙万物是互联的原理。以及逻辑关系的...
宋华
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...能测试解决方案：Python中的数据科学（四）——A1-A45及其解释 A1:B 解释：分类型变量的数据类型为object。 A2:C 解释：函数unique可以找出指定变量不同的取值。 A3:C 解释：函数isnull()可以检验某个变量的每个取...
...非深度学习系统可被(重新)发现以击败深度学习。或许能解释目前深度学习决策的黑箱问题。同样我也希望能读到探讨灾难性遗忘问题的深度学习文章，它是指在学习新知识时快速遗忘先前已学习知识的倾向，并且需要每天...
...统可被（重新）发现以击败深度学习，并解决了目前无法解释的黑箱问题。同样我也希望读到有关「灾难性遗忘」的深度学习文章，它是指在学习新知识时快速遗忘先前已学习知识的倾向，并且需要每天对抗「过拟合」。关于「...
...元素：程序自身。Python 程序只是文本的集合。只有通过解释过程，我们才可以基于文本执行任何有意义的计算。类似 Python 的编程语言很实用，因为我们可以定义解释器，它是一个执行 Python 求值和执行过程的程序。把它看做编...
...此时系统的整体结构，如图21.3所示： （1）定义抽象的解释器 要实现解释器的功能，首先定义一个抽象的解释器，来约束所有被解释的语法对象，也就是节点元素和终结符元素都要实现的功能。示例代码如下： /** * 用于处理...
近日，针对泛化能力强大的深度神经网络（DNN）无法解释其具体决策的问题，深度学习殿堂级人物 Geoffrey Hinton 等人发表 arXiv 论文提出「软决策树」（Soft Decision Tree）。相较于从训练数据中直接学习的决策树，软决策树的泛化...
...本的算术运算符添加到你的图表。 tf.add(x, y, name = None) 解释：这个函数返回x与y逐元素相加的结果。 注意：tf.add操作支持广播形式，但是tf.add_n操作不支持广播形式。 使用例子： #!/usr/bin/env python # -*- coding: utf-8 -*- import tensorflow...
...习系统中分类器和特征模块都是自学习的，神经网络的可解释性成为困扰研究者的一个问题，人们常常将其称为黑箱。但理解深度神经网络的工作原理，对于解释其决策方式，并建立更强大的系统至关重要。近日，DeepMind 发布了...
...器语言、汇编语言、高级语言。高级语言又可以简单分为解释类和编译类。这个知道就够了。 机器语言: 计算机所能识别的二进制语言，一般也不会直接拿来用于编程，无法理解且难以记忆 汇编语言: 底层程序可以直接理解的指...
... 修改 Props （anti） 描述： 组件任何地方修改 props 的值 解释： React 的数据流动是单向性的，流动的方式是通过 props 传递到组件中，而在 Javascript 中对象是通过引用传递的，修改 props 等于直接修改了 store 中的数据，导致破坏数...
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...
高璐
ernest
elisa.yang
zero
李涛
