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...
TwIStOy
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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:根据我所知道回答一下这个问题。这里暂且理解为网络安全的需要了解的一些知识。网络基础知识，特别是网络协议编程的基础知识Linux的基础知识web安全的基本知识网络运维的基本知识... ...网络基础知识，特别是网络协议熟练掌握TCP/IP分层模型，知道每层完成的功能，传输的报文，以及对应的协议；熟练掌握一些重要的协议，比如http、dns、arp、tcp、udp等协议；熟练掌握组网的基础知识，比如局...
pingink
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回答:大数据的入门学习有多条学习路线，可以根据自身的知识结构进行选择，并不是所有的学习路线都是从学Linux操作系统开始，然后是Java、Hadoop、Spark等，学习大数据也可以从数据分析开始。对于职场人来说，学习数据分析的工具如何使用，远比学习Hadoop更加实际。大数据的核心是数据价值化，只要围绕这个核心所做的一系列数据价值化的操作都是大数据的分内之事，所以大数据学习的出发点比学习内容本身更重要...
felix0913
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回答:首先感谢邀请。作为一个PHP程序员来回答一下。其实每个人的学习能力都不一样。我个人认为不管是PHP、Java还是Python（正在学习）学习起来都是很简单的。为什么这么说？其实所有的编程语言都有一个共性，就是数据类型的定义、数据操作时候需要用到的函数和方法，不同的语言多数只是换了个名字。当你领悟到这里的时候，那么一门编程语言对你来讲只需要看下基础语法就可以了。那么学好一门语言却并不容易。刚才讲的是...
NervosNetwork
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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...
...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...
...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...
... 四步使它成为可能。 欲了解更多，请往下看 Step 1: 学习机器学习基础 (可选，但强烈推荐) 开始于Andrew Ng的机器学习 机器学习 - 斯坦福大学。他的课程介绍了目前各种机器学习算法，更重要的是机器学习的一般程序和方法，包...
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...
