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: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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回答:在互联网企业中，多数项目可能都是按照两周一迭代的节奏去开发的，甚至不少项目都是日发布。发布项目看上去很简单，但项目一多、各种线上线下环境的配置还是很琐屑的，对于这类重复性工作是否可以自动化呢？这里就是我们要了解的Jenkins了。Jenkins是什么？Jenkins是当下被广泛使用的持续构建的可视化Web工具，它是用Java语言开发的，通过Jenkins可以将各类项目的编译、打包、分发、部署都变成...
incredible
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...和商业发展迅速扩大的领域。 此外，据埃文斯数据公司最近的调查显示，650万技术开发人员正在使用某种形式的人工智能或机器学习，另有580万开发人员计划在六个月内开始使用人工智能或机器学习。鉴于全球有超过22...
...为企业和商业发展迅速扩大的领域。 此外，据埃文斯数据公司最近的调查显示，650万技术开发人员正在使用某种形式的人工智能或机器学习，另有580万开发人员计划在六个月内开始使用人工智能或机器学习。鉴于全球有超过2...
...性理论等多门学科 简单来说：机器学习可以通过大量的数据或者以往的经验自动改进计算机程序/算法。 生成完模型f(x)之后，我们将样例数据丢进模型里边，就可以输出结果： 我们说机器学习可以自我学习，是因为我们会将...
...器接口回顾 SciPyCon 2018 sklearn 教程 十五、估计器流水线 数据科学和人工智能技术笔记 一、向量、矩阵和数组 Sklearn 学习指南 第一章：机器学习 - 温和的介绍 线性回归/逻辑回归/softmax 回归 AILearning 第5章_逻辑回归 AILearning 第8...
...的前提条件 C4C机器学习的思路是分析系统内已有的历史数据，以进行模式识别，创建统计模型对将来的业务决策做出预测。因此历史数据成为C4C机器学习场景一个至关重要的输入条件。 SAP C4C机器学习对于历史数据规模的要求是...
...个值称之为损失（loss），我们的目标就是使对所有训练数据的损失和尽可能的小。 如果将先前的神经网络预测的矩阵公式带入到yp中（因为有z=yp），那么我们可以把损失写为关于参数（parameter）的函数，这个函数称之为损...
...-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： 如果你一直想知道机器学习和深度学习的不同，那么继续读下去...
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
