回答:首先建议题主描述清楚应用场景，否则别人做的方案可能都不符合需求。就Hadoop和OpenStack的纠结而言，支撑数据分析用前者，做资源管理用后者。=================补充=============题主的需求，实质是搭建一个IoT实时大数据平台，而不是一般意义的私有云。IoTa大数据平台除了数据采集和结果反馈，其余部分和一般的大数据平台相差不多。OpenStack长于管理VM资源管理...
MonoLog
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回答:Hadoop是目前被广泛使用的大数据平台，Hadoop平台主要有Hadoop Common、HDFS、Hadoop Yarn、Hadoop MapReduce和Hadoop Ozone。Hadoop平台目前被行业使用多年，有健全的生态和大量的应用案例，同时Hadoop对硬件的要求比较低，非常适合初学者自学。目前很多商用大数据平台也是基于Hadoop构建的，所以Hadoop是大数据开发的一个重要内容...
wizChen
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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: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:spring框架Spring框架是由于软件开发的复杂性而创建的。Spring使用的是基本的JavaBean来完成以前只可能由EJB完成的事情。然而，Spring的用途不仅仅限于服务器端的开发。从简单性、可测试性和松耦合性角度而言，绝大部分Java应用都可以从Spring◆目的：解决企业应用开发的复杂性◆功能：使用基本的JavaBean代替EJB，并提供了更多的企业应用功能◆范围：任何Java应用S...
starsfun
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...储能力提升的速度。而大数据的处理方法是：采用多机器、多节点的处理大量数据方法，而采用这种新的处理方法，就需要有新的大数据系统来保证，系统需要处理多节点间的通讯协调、数据分隔等一系列问题。总之，采用...
关于机器学习的11个开源工具 翻译：疯狂的技术宅英文标题：11 open source tools to make the most of machine learning英文连接：https://www.infoworld.com/art...本文首发于微信公众号：充实的脑洞 使用这些多样化、易于实现的库和框架，挖掘...
导读过去几年以来，机器学习已经开始以前所未有的方式步入主流层面。这种趋势并非单纯由低成本云环境乃至极为强大的GPU硬件所推动; 除此之外，面向机器学习的可用框架也迎来了爆发式增长。此类框架全部为开源成果，但...
...olume)指定要处理的数据量。对于大量数据，我们需要大型机器或分布式系统。计算时间随数据量的增加而增加。所以如果我们能并行化计算，最好使用分布式系统。数据可以是结构化数据、非结构化数据或介于两者之间的数据。...
hadoop是一个开源软件框架，可安装在一个商用机器集群中，使机器可彼此通信并协同工作，以高度分布式的方式共同存储和处理大量数据。最初，Hadoop 包含以下两个主要组件：Hadoop Distributed File System (HDFS) 和一个分布式计算...
...纯正的男声和女声发音。将文本转换成语音时，神经元的机器翻译还能理解情感、实体、重要短语、主题等。如果你觉得语速有点快，你可以对 Amazon Polly 语音进行修改。Amazon Polly 支持词典和 SSML 标记，使您能够从多方面控制语...
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...
dmlllll
