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: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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...陷。 在过去的几年里，已经有越来越多的例子表明 —— 机器可以被误导，看见或听见根本不存在的东西。如果出现「噪音」会干扰到人工智能的识别系统，就可能产生误觉。比如上面的场景，尽管停车标志在人眼中清晰可见，...
...2015年ACL会议的论文可以看出，目前NLP最流行的方法还是机器学习尤其是深度学习，所以本文会从深度神经网络的角度分析目前NLP研究的热点和未来的发展方向。我们主要关注Word Embedding、RNN/LSTM/CNN等主流的深度神经网络在NLP中的...
...的飞跃，比如开发出具有真实、类似人类的通用人工智能机器。我们知道我们远未到达这一目标，但是由于那里有大量与人工智能相关的故事，我们很难跟上过去一年里我们取得的成就，以便了解我们将来能实现的目标。话虽如...
...8声明：1）该Deep Learning的学习系列是整理自网上很大牛和机器学习专家所无私奉献的资料的。具体引用的资料请看参考文献。具体的版本声明也参考原文献。2）本文仅供学术交流，非商用。所以每一部分具体的参考资料并没有...
...门的研究方向, 著名学者 LeCun 甚至将其称为过去十年间机器学习领域最让人激动的点子. 目前, 图像和视觉领域是对 GAN 研究和应用最广泛的一个领域, 已经可以生成数字、人脸等物体对象,构成各种逼真的室内外场景, 从分割...
最近，Mapbox 的 Android 工程师 Antonio 使用计算机视觉和机器学习技术，为他的女儿 Violeta 重新制作了一台遥控车。接下来我们看看 Antonio 是如何实现是： 今年上半年的一天，我和女儿 Violeta 在玩着她爷爷奶奶送给她的遥控车。...
...包含图像处理、计算机视觉、自然语言处理、模式识别、机器学习和相关领域算法的函数库。十一、运动检测程序 QMotionQMotion 是一个采用 OpenCV 开发的运动检测程序，基于 QT。十二、图像特征提取 cvBlobcvBlob 是计算机视觉应用中...
...对视觉信号设计出来的 CNN 也能处理听觉信号，最终帮助机器倾听和更好地理解我们。 CNN 在某些程度上能迁移学习，掌握多种模式的共同特征。有一系列神经网络机器学习方法不只是「有深度的」。在这段时间，针对先进的语...
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...
李义
李昌杰
张红新
