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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... 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...
...存安全、模块、名称空间和高级数据结构。 在更具体的机器学习意义上，这是人们最近说的关于AI的最多的领域，我认为还有更具体的答案。NumPy及其相应的生态系统的存在使得研究人员可以对高级别内容进行研究，并进行高性...
...存安全、模块、名称空间和高级数据结构。 在更具体的机器学习意义上，这是人们最近说的关于AI的最多的领域，我认为还有更具体的答案。NumPy及其相应的生态系统的存在使得研究人员可以对高级别内容进行研究，并进行高性...
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...
...stractions），其中最值得注意的是 Lasagne，其中也包含一些机器学习的实用模块。Genism 是一个部署在 Python 编程语言中的深度学习工具包，用于通过高效的算法处理大型文本集。Chainer 连接深度学习中的算法与实现，它强劲、灵活...
...stractions），其中最值得注意的是 Lasagne，其中也包含一些机器学习的实用模块。Genism 是一个部署在 Python 编程语言中的深度学习工具包，用于通过高效的算法处理大型文本集。Chainer 连接深度学习中的算法与实现，它强劲、灵活...
网上关于机器学习的文章，视频不计其数，本来写这么一篇东西，我自己也觉得有点多余，但是我还真没找到一个能帮助像我这样零基础的人，快速接触和上手机器学习的文章。这篇文章不能让你深入学习和掌握机器学习的...
...和错误修复。 愿码提示 pandas网址：https://pandas.pydata.org/ 机器学习和深度学习 Python在实现高效的机器学习和深度学习模型方面胜过所有其他语言 ，仅凭借其多样化，有效且易于使用的库集。在本节中，我们将看到一些最流行和...
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
