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:spring框架Spring框架是由于软件开发的复杂性而创建的。Spring使用的是基本的JavaBean来完成以前只可能由EJB完成的事情。然而，Spring的用途不仅仅限于服务器端的开发。从简单性、可测试性和松耦合性角度而言，绝大部分Java应用都可以从Spring◆目的：解决企业应用开发的复杂性◆功能：使用基本的JavaBean代替EJB，并提供了更多的企业应用功能◆范围：任何Java应用S...
starsfun
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回答:大数据需要开发功底，比如python语言，通过编程需要抓取数据。当然会前端需要比如Html，javascript，将抓取的数据整合后通过前端去展示。所以个人觉得学习一门开发语言是必须的。
Moxmi
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回答:这个我有经验，我来答一下????♂️目前在我们数据行业内的日常用语中，数据分析和数据可视化这两个术语似乎已成为同义词。虽然说两者它都包含数据分析的内容，但实际上还是有一定的细微差别。就比如说数据分析：它更多的强调的是一个逻辑思维能力，强调的是一个探索性的过程，通常从特定的问题开始。它需要好奇心、寻找答案的欲望和很好的韧性，因为这些答案并不总是容易得到的。而数据可视化分析：它就在数据分析的基础上涉...
linkin
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回答:多数公司会将测试人员按照职级划分，如初级测试，高级测试，资深测试。随着职位级别的不断提高，所要求的能力和技术也会越来越高，整体来说，如果你要应聘的是高级测试的话，岗位要求基本会是在某一个或多个领域内非常擅长。那么这里说的某一个领域其实就是测试行业内对岗位的更进一步细分。那么在测试行业内到底有那些细分的测试岗位呢 ？测试的不同岗位就目前测试行业来说，主要细分领域包括功能测试，自动化测试，白盒测试，性...
ispring
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前言 机器学习和深度学习现在很火！突然间每个人都在讨论它们-不管大家明不明白它们的不同！ 不管你是否积极紧贴数据分析，你都应该听说过它们。 正好展示给你要关注它们的点，这里是它们关键词的google指数： ...
...载，并请注明出处。 摘要 2017年6月，腾讯正式开源面向机器学习的第三代高性能计算平台 Angel，在GitHub上备受关注；2017年10月19日，腾讯T4专家Andymhuang（黄明）将为QCon上海的听众奉上一场Spark on Angel的精彩分享。作为Angel的主要...
...别：他们究竟是做什么的？软件工程师、软件开发人员、机器学习专家、数据科学家......有些人甚至用程序员或码农称呼他们，有些人甚至可以成为大佬、大师或明星！但是他们真的一样吗？如果是这样的话，那机器学习和传统...
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...
