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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...家 李成华李成华介绍，京东DNN Lab主要专注于人工智能和机器学习领域前瞻性的研究，涉及神经网络、知识层次、异构计算等技术的研发。DNN Lab目前主要成果包括命名实体识别、用户意图识别、用户画像和自动问答等，产品化是...
近年来机器学习、AI领域随着深度神经网络（DNN）的崛起而迎来新一波的春天，尤其最近两年无论学界还是业界，或是各大媒体，甚至文盲老百姓都言必称智能。关于这方面，可讨论的东西实在太多太多，我不想写成一本厚...
...进行了较为全面的梳理和总结。鉴于该论文的篇幅较长，机器之心在此文中提炼了原论文的主干和部分重要内容，更多内容请点击文末「阅读原文」下载原论文了解。论文地址：https://arxiv.org/pdf/1703.09039.pdf目前，包括计算机视觉...
...，这些成功也带来了一些新挑战。特别是，与许多之前的机器学习方法不同，DNN 在分类中容易受对抗样本的影响，在强化学习任务中容易出现灾难性遗忘，以及在生成式建模中容易发生模式崩溃。为了构建更好、更可靠的 DNN 系...
...度学习的速度加速了 30 倍。但是人们还是对 快速执行机器学习算法 有着强烈的需求。Large mini-batch 分布式深度学习是满足需求的关键技术。但是由于难以在不影响准确性的情况下在大型集群上实现高可扩展性，因此具有较...
Uber 涉及领域广泛，其中许多领域都可以利用机器学习改进其运作。开发包括神经进化在内的各种有力的学习方法将帮助 Uber 发展更安全、更可靠的运输方案。遗传算法——训练深度学习网络的有力竞争者我们惊讶地发现，通过...
...就只能维持若干个时间戳。为了解决时间上的梯度消失，机器学习领域发展出了长短时记忆单元LSTM，通过门的开关实现时间上记忆功能，并防止梯度消失，一个LSTM单元长这个样子：图7 LSTM的模样除了题主疑惑的三种网络，和我...
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
