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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云计算机器学习平台，有时也被称为机器学习即服务(MLaaS)解决方案，可以让企业更加轻松地采用人工智能(AI)。但专家表示，中小企业在考虑采用这些服务之前应该考虑其面临的潜在挑战。 云计算机器学习平台，有时也被称为...
云计算机器学习平台，有时也被称为机器学习即服务(MLaaS)解决方案，可以让企业更加轻松地采用人工智能(AI)。但专家表示，中小企业在考虑采用这些服务之前应该考虑其面临的潜在挑战。云计算...
...深度学习带来的那种颠覆早已从软件堆栈扩大到了芯片、服务器和云服务提供商。这种颠覆根源于这个简单的事实：就机器学习和深度学习而言，GPU是效率比传统CPU高得多的处理器。就在不久前，解决办法还是为传统服务器添加...
...深度学习带来的那种颠覆早已从软件堆栈扩大到了芯片、服务器和云服务提供商。这种颠覆根源于这个简单的事实：就机器学习和深度学习而言，GPU是效率比传统CPU高得多的处理器。就在不久前，解决办法还是为传统服务器添加...
...都属于计算密集型应用，一般都会使用单价较昂贵的 GPU 服务器。但随着业务的开展，各算法团队仅针对各自的问题做规划，导致了一种小作坊式的生产局面。 作坊式生产方式在早期有其积极的一面，能够保证创新的灵活性，但...
...服务增加了许多重要客户，比如流媒体音乐平台Spotify。机器学习成竞争优势如今，印象笔记（Evernote）也加入到他们的行列中了。该公司周二表示，会将自家服务从自有数据中心迁移出来，转到谷歌的公有云平台上。印象笔记首...
...，集群中的每个节点都拥有一套本地缓存，其能够由中央服务器节点为当前任务提供参数，从而降低实际流量规模。谷歌TensorFlow与微软的DMTK类似，谷歌TensorFlow是一套专门面向多节点规模设计而成的机器学习框架。与谷歌的Kubern...
...；而使用 AWS 让你能构建自己真正所需要的东西。现在，机器学习将越来越多地被云服务所主导：两者都涉及处理可扩展的和大量的数据，只有极少数的巨头才拥有巨额资金，不仅建立所需要的基础设施，并且雇用世界上较好的...
关于机器学习这个话题，我相信我这个公众号1500多位关注者里，一定有很多朋友的水平比Jerry高得多。如果您看过我以前两篇文章，您就会发现，我对机器学习仅仅停留在会使用API的层面上。 使用Java程序消费SAP Leonardo的机...
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
