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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...的一个子集，简单的理解一下就是从数据中学习的AI叫做机器学习，机器学习是指从一系列的原始数据中提取人们可以识别的特征，然后通过学习这些特征，最终产生一个模型。而DL（Deep Learning）是ML的一个子集，用复杂、庞大...
...来的规则就更加准确。Quora上知名问题你在工作中应用机器学习学到的最重要的一课是什么当中提到重要一点就是确定你的数据是干净并且高质量的；大数据的性感充满危险。其实写这个文章我主要是想记录Google做CJK分词的...
...家 李成华李成华介绍，京东DNN Lab主要专注于人工智能和机器学习领域前瞻性的研究，涉及神经网络、知识层次、异构计算等技术的研发。DNN Lab目前主要成果包括命名实体识别、用户意图识别、用户画像和自动问答等，产品化是...
...人工智能与深度学习：《数理统计》、《数据分析》、《机器学习》、《深度学习》、《自然语言处理》、《工具与工程化》、《行业应用》 产品设计与用户体验：《产品设计》、《交互体验》、《项目管理》 行业应用：《行...
...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...
...非关系型数据库，包括MongoDb、Cassandra和Neo4j 5.数据分析、机器学习和使用Weka、R和Scikit-Learn可视化数据 6.大问题的优化和探索 7.使用Hadoop、Spark、Hive和MapReduce集群计算 作者信息 Dan Clark，卡迪夫大学学生，专注于Web开发、数据可...
...Python是AI时代的最佳选择随着数据量的扩大，人工智能和机器学习正在处理那些在过去似乎不可能完成的任务。所有的科技巨头(Facebook、微软、谷歌、亚马逊)都在积极开张数据工作，争先恐后地为促进这些领域的发展做出贡献。...
...行分析。我们的分析工具放在云端，同时利用人工智能和机器学习的一些模型来进行分析。算法与样本缺一不可目前，很多企业都在做机器学习、人工智能的相关研发。王景普认为，如果输入的样本不够典型，样本覆盖面不够广...
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
