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: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:混合云其实就是融合了公有云和私有云。我们已经知道私企业主要是面向企业用户，但出于安全考虑，企业更愿意将数据存放在私有云中，但是同时又希望可以获得公有云的计算资源，在这种情况下混合云被越来越多的采用，它将公有云和私有云进行混合和匹配，以获得最佳的效果，这种个性化的解决方案，达到了既省钱又安全的目的。
刘德刚
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回答:看似MySQL和SQL很像，其实这两者本质上是有区别的，更不能把这两者都当成数据库来看待。SQL是数据库管理及查询语言SQL是结构化查询语言的英文简称，为便于理解，我们可以把SQL直接理解成操作关系型数据库的语言，它是一种特殊的编程语言。SQL结构化查询语言其实有很多功能，数据库查询只是其中一部分，一般而言SQL语言主要包含以下几个部分：数据库查询语言：确定数据如何查出数据库操作语言：主要是Ins...
xiaokai
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回答:谢楼主提问！人工智能与传统编程并没有太多差异，唯一的差异是需要大量数据和算力来进行模型拟合！AI＝大数据(算料数据)+算法(深度学习、基于规则、基于知识、基于统计等等大多是递归循环结构)+算力(算力非常高，智能算法才能更好的运作)传统软件编程＝数据结构(相对于AI少量数据)+算法(算法相对机器并不是太复杂递归运算较少)+算力(不需要太多算力)三维模拟软件＝数据结构(相对于普通应用软件中等数据)+算...
rickchen
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回答:Mac OS 是基于netBSD的是有着正统Unix V6嫡系血统的操作系统。关于这点可以浏览虫虫的这个回答（https://www.wukong.com/question/6537446940102099208/）Linux则是野孩子出家，自己赢是探索出啦一条到了，并且凭借自由软件打遍天下，占领了当今服务器操作系统天下和移动操作系统的天下（安卓）。除了内核外，当然软件层也有很多的差异，尤其苹果凭...
lowett
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内容来源：本文为《暗知识：机器认知如何颠覆商业和社会》读书笔记；作者简介：王维嘉，中国科技大学学士和硕士，美国斯坦福大学博士。 为什么人工智能的学习速度特别快？ 人工智能将会颠覆哪些行业？ 《未来简史...
...合理。 在不便中，一直蕴藏着技术革新的机会！这时，机器学习来了！ 机器学习是解决安全问题的金钥匙 机器学习其实早已到来。由上图中可以看出，目前大红大紫的深度学习，其源头-神经网络，早在上世纪70年代就已经被...
...习技术中最值得关注与深入了解的核心技术之一。本文以机器翻译为例，深入浅出地介绍了深度学习中注意力机制的原理及关键计算机制，同时也抽象出其本质思想，并介绍了注意力模型在图像及语音等领域的典型应用场景。注...
...室一直工作到 2002 年，之后加入了普林斯顿的 NEC 实验室机器学习研究组，同时任哥伦比亚大学特聘教授。2006 年，Vladimir 称为美国工程院院士。2014年 Vladimir Vapnik 加入 Facebook 人工智能实验室。Vladimir Vapnik 在机器学习上有很多奠...
Facebook去年底挖来了一个机器学习大神Vladimir Vapnik，他是统计学习理论和支持向量机的主要发明者。Vladimir Vapnik被称为统计学习理论之父，他出生于俄罗斯，1990年底移居美国，在美国贝尔实验室一直工作到2002年，之后加入了普...
Facebook去年底挖来了一个机器学习大神Vladimir Vapnik，他是统计学习理论和支持向量机的主要发明者。Vladimir Vapnik被称为统计学习理论之父，他出生于俄罗斯，1990年底移居美国，在美国贝尔实验室一直工作到2002年，之后加入了普...
...为科学种族主义（scientific racism）的伪科学。人工智能和机器学习的快速发展使科学种族主义进入了一个新的时代。其中，人类行为中存在的偏见也被带入了机器学习模型的开发过程中。无论是有意还是无意，这种通过计算机算...
...传译员在朋友圈里爆料：某AI公司请这位译员去扮演机器同传，制造人工智能取代人工同传的震撼效果。 这个事件瞬间在译员群体的朋友圈、微博、微信群引爆了隐忍已久的火药桶。因为过去几个月来，隔三差五就冒...
...合（通常代表高方差） 过拟合又可以称之为维度灾难。 机器学习中的维度灾难 - 红色石头的专栏 - CSDN博客 https://blog.csdn.net/red_stone1/article/details/71692444 过少的数据样本与有效特征，过高的维度，会导致模型学到噪声和不必要...
摘要： 这是机器学习研究人员和从业人员所学到的12个关键经验教训的总结，包括避免陷阱，重点问题以及常见问题的答案。 论文解读：华盛顿大学教授Pedro Domingos技术论文：机器学习中一些有用的知识（一） 论文地址：http...
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...
