回答:python入门的话，其实很简单，作为一门胶水语言，其设计之处就是面向大众，降低编程入门门槛，随着大数据、人工智能、机器学习的兴起，python的应用范围越来越广，前景也越来越好，下面我简单介绍python的学习过程：1.搭建本地环境，这里推荐使用Anaconda，这个软件集成了python解释器和众多第三方包，还自带spyder，ipython notebook等开发环境（相对于python自带...
liujs
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回答:Python可以做什么？1、数据库：Python在数据库方面很优秀，可以和多种数据库进行连接，进行数据处理，从商业型的数据库到开放源码的数据库都提供支持。例如：Oracle, My SQL Server等等。有多种接口可以与数据库进行连接，至少包括ODBC。有许多公司采用着Python＋MySQL的架构。因此，掌握了Python使你可以充分利用面向对象的特点，在数据库处理方面如虎添翼。2、多媒体：...
ivan_qhz
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回答:1、web应用开发网站后端程序员：使用它单间网站，后台服务比较容易维护。类似平台如：Gmail、Youtube、知乎、豆瓣2、网络爬虫爬虫是属于运营的比较多的一个场景吧, 爬虫获取或处理大量信息：批量下载美剧、运行投资策略、爬合适房源、从各大网站爬取商品折扣信息，比较获取最优选择；对社交网络上发言进行收集分类，生成情绪地图，分析语言习惯；爬取网易云音乐某一类歌曲的所有评论，生成词云；按条件筛选获得...
edagarli
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回答:Python是一门电脑编程语言，而且是学习人工智能的第一语言，相对其他的流行语言python也比较简单一些。主要学习的内容有web网站开发，游戏开发，爬虫，数据分析，大数据，智能等各方面的内容，就业也是面向这些岗位，是以后的大趋势，现在国家也在推广这方面的学习了。python简单易学、免费开源、高层语言、可移植性超强、可扩展性、面向对象、可嵌入型、丰富的库、规范的代码等。Python除了极少的涉及...
kyanag
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回答:框架就是一个基本架构，别人已经替你搭建好了基本结构，你只需要按自己需求，添加内容就行，不需要反复的造轮子，可以明显提高开发效率，节约时间，python的框架很多，目前来说有web框架，爬虫框架，机器学习框架等，下面我简单介绍一下这3种基本框架，主要内容如下：1.web框架，这个就很多了，目前来说，比较流行的有3种，分别是Django，Tornado和Flask，下面简单介绍一下这3个框架：Djan...
huashiou
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回答:txt文件是我们比较常见的一种文件，读取txt文件其实很简单，下面我介绍3种读取txt文件的方法，感兴趣的可以了解一下，一种是最基本的方法，使用python自带的open函数进行读取，一种是结合numpy进行读取，最后一种是利用pandas进行读取，实验环境win7+python3.6+pycharm5.0主要介绍如下：为了更好的说明问题，我这里新建一个test.txt文件，主要有4行4列数据，每...
lansheng228
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...一维的示例代码。但还遗留了以下几个问题： 在计算协方差和特征向量的方法上，书上使用的是一种被作者称为compact trick的技巧，以及奇异值分解（SVD），这些都是什么东西呢？ 如何把PCA运用在多张图片上？ 所以，我们需要...
...会取得成功的一些原因：1.任何措施都是为了取得偏差与方差的平衡：需要说清楚的是，我认为Jeff实际上想要讨论的模型复杂度与偏差/方差的平衡。假若你没有足够多的数据，那么使用简单的模型相比于复杂模型来说可能会更...
...很重要的数学知识点： 零均值化 矩阵的转置及乘法 协方差与协方差矩阵 特征值及特征向量 现在来看PCA的计算步骤：1）将原始数据按列组成d行n列矩阵X重要说明：d对应的就是数据的字段（或叫变量、特征、维，下称’维‘）...
...准差、每一列的标准差和每一行的标准差： print(整体的方差：, np.std(a)) # 整体的标准差print(每一列的方差：, np.std(a, axis=0)) # 每一列的标准差print(每一列的方差：, np.std(a, axis=1)) # 每一行的标准差 结果如下： ...
...单元主要使用一个函数 g 映射前后两层神经网络的均值和方差以达到归一化的效果。该论文的作者为 Sepp Hochreiter，也就是当年和 Jürgen Schmidhuber 一起发明 LSTM 的大牛，之前的 ELU 同样来自于他们组。有趣的是，这篇 NIPS 投稿论文...
1. 标准化 标准化是为了让数据服从一个零均值和单位方差的标准正态分布。也即针对一个均值为 $mean$ 标准差为 $std$ 的向量 $X$ 中的每个值 $x$，有 $x_{scaled} = frac{x - mean}{std}$。 >>> from sklearn import preprocessing >>> import numpy as np >>...
...地进行比较和分析。这可以通过将数据转换为均值为0，方差为1的标准正态分布来实现。这样做可以帮助算法更好地处理数据，并提高模型的准确性。 在TensorFlow中，我们可以使用tf.nn.batch_normalization函数来标准化数据。这个函数...
...[xid].mode() 9.求标准差：输入df.std()或df[yid].std() 10.计算方差：df.var()或df[xid].var() 11.求和：df.sum()或df[xid].sum() 12.计算偏态系数：df.skew()或df[yid].skew() 13.计算峰态系数：df.kurt()或df[yid].kurt() 14.生成正态分布函数，panda...
..., 逻辑回归进行了一个假设，两个类别都服从均值不同，方差相同(方便推导)的高斯分布 $$ p(y|x=0) = mu(mu_0, sigma) $$ $$ p(y|x=1) = mu(mu_1, sigma) $$ 高斯分布是比较容易处理的分布，根据中心极限定理也知道，最终会收敛于高斯分...
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...
