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:这个就不用想了，自己配置开发平台费用太高，而且产生的效果还不一定好。根据我这边的开发经验，你可以借助网上很多免费提供的云平台使用。1.Floyd，这个平台提供了目前市面上比较主流框架各个版本的开发环境，最重要的一点就是，这个平台上还有一些常用的数据集。有的数据集是系统提供的，有的则是其它用户提供的。2.Paas，这个云平台最早的版本是免费试用半年，之后开始收费，现在最新版是免费的，当然免费也是有限...
enda
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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:ubt20我任是没装上tensorflow, apt源的质量堪忧. 我还是用我的centos7 ,这个稳定1903
XboxYan
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...主、贝叶斯网络之父Judea Pearl，在ArXiv发布了他的论文《机器学习理论障碍与因果革命七大火花》，论述当前机器学习理论局限，并给出来自因果推理的7大启发。Pearl指出，当前的机器学习系统几乎完全以统计学或盲模型的方式...
...现在以知识图谱为代表的知识工程以及深度学习为代表的机器学习等相关领域。随着深度学习对于大数据的红利消耗殆尽，深度学习模型效果的天花板日益迫近。另一方面大量知识图谱不断涌现，这些蕴含人类大量先验知识的宝...
...比如语音识别已经逼近临界点，即将达到Game Changer水平；机器视觉也已经在安防、机器人、自动驾驶等多个领域得到应用。 而自然语言处理（NLP）被视为深度学习即将攻陷的下一个技术领域，在今年全球较高级的NLP学术会议ACL...
...。至于现有的成果表现也一直在稳步提高。在学术层面，机器学习领域已经变得非常重要了，以至于每20分钟就会出现一篇新的科学文章。在本文中，我将介绍2018年深度学习的一些主要进展，与2017年深度学习进展版本一样，我...
... 前言 只有光头才能变强 没错，这篇主要跟大家一起入门机器学习。作为一个开发者，人工智能肯定是听过的。作为一个开发面试者，肯定也会见过机器学习这个岗位(反正我校招的时候就遇到过)。 可能还会听过或者见...
...关注，并已成功应用到诸多领域。在某些类似生物信息和机器人的领域，由于数据采集和标注费用高昂，构建大规模的标注良好的数据集非常困难，这限制了这些领域的发展。迁移学习放宽了训练数据必须与测试数据独立同分布...
...ay 的信息理论课后，燃起了对贝叶斯统计学、编码理论、机器学习和神经网络的兴趣，之后攻读伦敦大学学院的神经科学博士学位。当时的导师是 Geoff Hinton，之后还得到 Peter Dayan 的指导。Osindero 博士生期间的工作主要集中于探...
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...
dmlllll
岳光
