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
|
1076人阅读
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
|
1367人阅读
回答:后台不等于内核开发，但了解内核肯定有助于后台开发，内核集精ucloud大成，理解内核精髓，你就离大咖不远了。程序逻辑抽取器支持c/c++/esqlc，数据库支持oracle/informix/mysql，让你轻松了解程序干了什么。本站正在举办注解内核赢工具活动，你对linux kernel的理解可以传递给她人。
wenshi11019
|
697人阅读
回答:大家好，我们以java排序算法为例，来看看面试中常见的算法第一、基数排序算法该算法将数值按照个位数拆分进行位数比较，具体代码如下：第二、桶排序算法该算法将数值序列分成最大值+1个桶子，然后递归将数值塞进对应值的桶里，具体代码如下：第三、计数排序算法该算法计算数值序列中每个数值出现的次数，然后存放到单独的数组中计数累加，具体代码如下：第四、堆排序算法该算法将数值序列中最大值挑选出来，然后通过递归将剩...
molyzzx
|
1330人阅读
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
|
829人阅读
...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...
介绍 谷歌的自动驾驶汽车和机器人受到了很多媒体的关注，但该公司真正的未来是在机器学习领域，这种技术能使计算机变得更聪明，更个性化。-Eric Schmidt（Google董事长） 我们可能生活在人类历史上最具决定性的时期。从...
...(w)=i∑nwixi=θTx 损失函数： 损失函数是一个贯穿整个机器学习重要的一个概念，大部分机器学习算法都会有误差，我们得通过显性的公式来描述这个误差，并且将这个误差优化到最小值。 假设现在真实的值为y，预测的值为h...
摘要： 本文简单总结了机器学习的几大任务及其对应的方法，方便初学者根据自己的任务选择合适的方法。当掌握机器学习基本知识以及清楚自己所要处理的任务后，应用机器学习就不会那么难了。 机器学习一直是一个火热...
本篇内容为《机器学习实战》第 5 章 Logistic 回归程序清单。 书中所用代码为 python2，下面给出的程序清单是在 python3 中实践改过的代码，希望对你有帮助。 训练算法：使用梯度上升找到最佳参数 梯度上升法的伪代码如下： ...
...为每一次迭代计算θ时都使用了整个样本集。但是，现在机器学习所处理的数据量相当的大，每次迭代都要遍历整个样本集无疑会耗费大量时间。算法描述如下： 4.2.2 随机梯度下降（SGD）随机梯度的思路是：每次只使用一个样本...
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
