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:从事软件开发十几年了,对于程序员的工作有一点自我的见解,首先程序员的工作属于一个技术活,技术类的工种需要时间的积累,但要达到某个领域的技术专家,首先是时间层面的积累,但仅仅是积累是不够的,不是达到多少年一定成为技术的专家,成为某个领域的佼佼者,时间只是其中一个因素。如何成为某个技术领域的专家?牢固的基本功。要达到某种境界没有牢固的基本功做铺垫几乎是不可能的事情,程序员要说到基本功其实是一种很笼统的...
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...
...度下降是为了更好的优化代价函数(损失函数),不管是机器学习还是深度学习,总会需要优化代价函数。2.设计网络结构以更好的提取特征。增加神经网络隐藏层就能提取更高层次特征,卷积神经网络能提取空间上的特征,循...
一、人工智能与机器学习 说到人工智能,就不得不提图灵测试。图灵测试是阿兰图灵在1950年提出的一个关于机器是否能够思考的著名实验,测试某机器是否能表现出与人等价或无法区分的智能。主要内容是:测试者与被测试...
...职能特征,并研究如何在原理上进行精确的描述,探讨用机器模拟人类智能等问题,并首次提出了人工智能的术语。从此,人工智能这门新兴的学科诞生了。 那场学术讨论会议,就是计算机科学史上著名的达特茅斯会议(Da...
1. 文本1.1 谷歌神经机器翻译去年,谷歌宣布上线 Google Translate 的新模型,并详细介绍了所使用的网络架构——循环神经网络(RNN)。关键结果:与人类翻译准确率的差距缩小了 55-85%(研究者使用 6 个语言对的评估结果)。但是...
1.你学习机器学习的历程是什么?在学习机器学习时你最喜欢的书是什么?你遇到过什么死胡同吗?我学习机器学习的道路是漫长而曲折的。读高中时,我兴趣广泛,大部分和数学或科学没有太多关系。我用语音字母表编造了我...
...: Peter Flach,布里斯托大学人工智能教授,拥有20多年的机器学习教研经验。在高度结构化的数据挖掘以及通过ROC分析来评估和改进机器学习模型方面,Flach是国际领先的研究人员。他著有Simply Logical: Intelligent Reasoning by Example,...
...: Peter Flach,布里斯托大学人工智能教授,拥有20多年的机器学习教研经验。在高度结构化的数据挖掘以及通过ROC分析来评估和改进机器学习模型方面,Flach是国际领先的研究人员。他著有Simply Logical: Intelligent Reasoning by Example,...
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...