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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...带过的感觉，但我发现PCA是一个很重要的基础知识点，在机器机视觉、人脸识别以及一些高级图像处理技术时都被经常用到，所以本人自行对PCA进行了更深入的学习。 Programming Computer Vision with Python （学习笔记四） 上一个笔记...
...ndas：提供类似于R语言的DataFrame操作，非常方便；…… b. 机器学习与深度学习OpenCV：提供图像识别的很多方便的操作；Orange：基于图形界面的机器学习程序，也可以用Python脚本来操作调用；Scikit-Learn：前面说了，这是Python在机器...
...hu.com/p/f143... 我认为对偏差 - 方差之间的权衡判读对学习机器学习是非常重要的。那么为什么这么说呢？因为这个现象的背后是所有参数，性能和几乎所有机器学习模型的深层原因。如果你能很深刻的理解这个，我保证你能很好...
什么是 AI、机器学习与深度学习？ 大家好，我是杨锋，作为一个大数据从业人员，相信大家整天都在被 AI、机器学习、深度学习等一些概念轰炸。有时候甚至有点诚惶诚恐，一方面作为一个业内人士而自豪，二方面觉得...
...成用户在浏览器中看到的HTML文件。 数据科学 其实就是机器学习，数据分析和数据可视化。 机器学习通过实现算法，该算法能够自动检测输入中的模式。 一般应用于： 人脸识别 语音识别 热门机器学习算法包括： 神经网...
...，涨幅大概是11.6%；而在架构和工程职能中，只有8.2%。 机器学习和云相结合 任何与机器学习或大数据有关的技术似乎都是奖金的保障。自然语言处理（NLP）排名第4（17.9%的提高），热门的Apache Spark排名第5（17.7%提高），全方位...
机器学习在很多眼里就是香饽饽，因为机器学习相关的岗位在当前市场待遇不错，但同时机器学习在很多人面前又是一座大山，因为发现它太难学了。在这里我分享下我个人入门机器学习的经历，希望能对大家能有所帮助。 P...
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
