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...
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...
回答:目前大数据的技术体系已经非常庞大了,初学者要根据自己的发展规划来制定学习规划,入门大数据的方式也要结合自己的知识基础。对于要进入IT互联网行业从事大数据开发岗位的同学来说,入门大数据可以先从编程语言开始,接着学习大数据平台知识,然后结合大数据平台来完成场景开发实践。在编程语言的选择上,可以重点考虑一下Java语言,相对于其他编程语言来说,目前Java岗位的人才需求量相对大一些。对于要从事算法岗的同...
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...
...公众号:coderpai简书地址:http://www.jianshu.com/p/32b2... 最近机器学习工程师已经成为了一个非常热门的岗位,很多的工程师都想转行到这个岗位。本文根据 Coursera 上面的课程,列了一个从新手到专业工程师的学习计划,提供给大...
...合整理贡献,内容涵盖AI入门基础知识、数据分析挖掘、机器学习、深度学习、强化学习、前沿Paper和五大AI理论应用领域:自然语言处理,计算机视觉,推荐系统,风控模型和知识图谱。是你学习AI从入门到专家必备的学习路线...
... Python之机器学习第一弹。 Python被称为最简单好上手的语言之一,基于其极强的关联性,对各种库的引用,和资源的关联,使其实现功能非常容易。一些底层逻辑不需过多过深的...
...的历史了,每每谈到 AI,毕竟叫人工智能么,总会联想到机器拥有人类智慧这个概念,实话说相去甚远,现在的 AI 还在脚踏实地的发展,离智慧还差点。但不可否认现在这个节点,人工智能的重要性。但有个问题:AI 和深度学...
...2小时-4小时不等,根据个人学习接受能力强弱有所浮动 机器学习 01 初级算法梳理 课程设计:苏静、康兵兵 组队学习说明:通过查阅书籍或参考文献、学习视频等,对传统机器学习算法进行梳理 任务路线:线性回归--->逻辑回归...
...系列技术课程。最近还加入了飞行汽车、无人驾驶汽车和机器人技术领域的一系列纳米学位课程,这些课程可以在六个月左右完成,具体取决于你的时间安排,每周需要花10到20个小时。 这些纳米学位课程收费较贵,如果你...
机器学习在很多眼里就是香饽饽,因为机器学习相关的岗位在当前市场待遇不错,但同时机器学习在很多人面前又是一座大山,因为发现它太难学了。在这里我分享下我个人入门机器学习的经历,希望能对大家能有所帮助。 P...
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...