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:从事软件开发十几年了，对于程序员的工作有一点自我的见解，首先程序员的工作属于一个技术活，技术类的工种需要时间的积累，但要达到某个领域的技术专家，首先是时间层面的积累，但仅仅是积累是不够的，不是达到多少年一定成为技术的专家，成为某个领域的佼佼者，时间只是其中一个因素。如何成为某个技术领域的专家？牢固的基本功。要达到某种境界没有牢固的基本功做铺垫几乎是不可能的事情，程序员要说到基本功其实是一种很笼统的...
Rindia
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回答:谢谢邀请！作为一名从业多年的程序员，我曾经长期使用过Java，也出版过Java编程方面的书籍，所以我来回答一下这个问题。对于编程零基础的人来说，学习Java的难点在于对各种抽象概念的理解，由于Java是纯粹的面向对象语言，任何的功能实现过程都有一个严格的编程思路，所以首先就要了解Java的编程过程，通过大量的实验逐渐建立起Java的编程思想。Java学习的难点集中在Java基础知识部分，越往后学习...
XFLY
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回答:作为一名IT行业的从业者，同时也是一名教育工作者，我来回答一下这个问题。首先，IT技术目前已经形成了一个庞大的技术体系，涉及到计算机硬件研发、软件编程、网络通信、大数据、嵌入式、人工智能等诸多领域，而且IT技术自身的迭代速度也比较快，所以对于初学者来说，要想学习IT技术应该有一个系统的规划。初学者要学习IT技术，应该首先考虑自身的知识结构、能力特点和兴趣爱好，在条件允许的情况下，选择一个计算机方面...
Olivia
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...，就没必要看其余文章，直接跳到下一个就行了。 统计机器学习 基础知识 AILearning 第1章_基础知识 CS229 中文笔记 一、引言 CS229 中文笔记 三、线性代数回顾 机器学习基石 1 -- The Learning Problem 机器学习基石 2 -- Learning to Answer Yes/...
...职能特征，并研究如何在原理上进行精确的描述，探讨用机器模拟人类智能等问题，并首次提出了人工智能的术语。从此，人工智能这门新兴的学科诞生了。 那场学术讨论会议，就是计算机科学史上著名的达特茅斯会议（Da...
...度下降是为了更好的优化代价函数（损失函数），不管是机器学习还是深度学习，总会需要优化代价函数。2.设计网络结构以更好的提取特征。增加神经网络隐藏层就能提取更高层次特征，卷积神经网络能提取空间上的特征，循...
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...
...责人，关注深度学习在自然语言处理方面的应用。 聊天机器人（也可以称为语音助手、聊天助手、对话机器人等）是目前非常热的一个人工智能研发与产品方向。很多大型互联网公司投入重金研发相关技术，并陆续推出了相关...
机器学习和云计算技术在2019年仍然成为热门话题。随着技术的发展和进步，那些在机器学习和云计算采用方面不受重视的组织可能会发现自己落后于人。而人们在行业市场上就可以看到许多举措和项目。但是要取得成功，...
...者信息和技术人攻略介绍。) 导语：本期访谈对象@小猴机器人，清华人工智能专业博士在读。2009年开始，他参与实验室的无人车项目，和军事交通学院共同研发军交猛狮III号无人车。这辆由黑色现代ix35改装的大家伙，配备...
...： Peter Flach，布里斯托大学人工智能教授，拥有20多年的机器学习教研经验。在高度结构化的数据挖掘以及通过ROC分析来评估和改进机器学习模型方面，Flach是国际领先的研究人员。他著有Simply Logical: Intelligent Reasoning by Example，...
...： Peter Flach，布里斯托大学人工智能教授，拥有20多年的机器学习教研经验。在高度结构化的数据挖掘以及通过ROC分析来评估和改进机器学习模型方面，Flach是国际领先的研究人员。他著有Simply Logical: Intelligent Reasoning by Example，...
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。 机器学习算法可以通过从数据中归纳出如何执行类似任务的方法。在手动编程不适用的情况下，这...
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...
张汉庆
