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...
...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...
...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...
...hon有三个主要的流行应用程序: Web开发 数据科学 - 包括机器学习,数据分析和数据可视化 脚本 Web开发 最近基于Python的Web框架(如Django和Flask)在Web开发中变得非常流行。 我为什么需要一个Web框架? 这是因为Web框架使构建通...
什么是人工智能(AI)? 什么是机器 or 深度学习? 有AI应用诉求,但无AI开发能力,怎么自己建模? 当所有人都在谈论和使用AI的时候,是不是觉得有点累觉不ai? 人工智能(AI)是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智...
...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...
1. 「机器问题」重现从最初的屡屡失败,到现在的朝气蓬勃,人工智能会导致大面积失业甚至让人类灭绝吗?或许历史会给我们一些有用的线索。有些人害怕机器会抢走所有人的工作,而只是有选择地让少数人受益,并最终彻...
...an-azure-vm-for-deep-learning-bb76b453272b)。构建自己的深度学习机器。这里是 fast.ai 的论坛:http://forums.fast.ai/t/making-your-own-server/174,人们在这里提问,分享使用的组件,并发布一些有用的链接和贴士。最便宜的全新英伟达 GPU 需要 300 ...
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...