回答:运行Linux在操作操作系统时,您需要使用命令行,一种使您可以访问操作系统服务的接口。大多数Linux发行版都使用图形用户界面(GUI)作为外壳,主要是为了使用户易于使用。话虽这么说,但更推荐使用命令行界面(CLI),因为它更强大,更有效。通过在CLI中键入一些命令,可以在几秒钟内完成需要通过GUI进行多步骤处理的任务。因此,如果您考虑使用Linux,则学习基本命令行将大有帮助。Linux命令在继...
回答:关于云计算的分类,我谈谈自己的看法,如果有理解不对的地方,请大家留言指正。云计算的分类IaaS:基础设施服务,就是一台空的服务器。比如,一个毛坯房,里面啥都没有,这就是IaaS。PaaS:平台即服务,服务器上把基础的软件帮你安装好了。比如,你买了一个精装房,水电都接好了,但是没家具,这就是PaaS。SaaS:软件即服务,服务器上把基础的软件安装好了,也部署好了项目,你直接调用项目的接口就可以得到自...
...算法可以实现对连续型数据进行预测和趋势预测等。3、聚类:客户价值预测、商圈预测等什么是聚类?在上文中提过,要想解决分类问题,必须要有历史数据(即人为建立的正确的训练数据)。倘若没有历史数据,而需要直接...
...算法可以实现对连续型数据进行预测和趋势预测等。 3、聚类:客户价值预测、商圈预测等 什么是聚类?在上文中提过,要想解决分类问题,必须要有历史数据(即人为建立的正确的训练数据)。倘若没有历史数据,而需要直接...
...何目标或结果变量来进行预测/估计。它用于将人群进行聚类到不同群体中,广泛用于将客户划分到不同的群体中去并进行具体的干预。无监督学习的例子:Apriori算法,K-means。 3.强化学习: 工作原理:使用这种算法,机器经过...
...类 准确率 精确率 召回率 F1 得分 宏平均 F1 微平均 F1 聚类 互信息 轮廓距离 交叉验证 K 折 网格搜索 最优化方法 梯度下降 随机梯度下降 SGD 牛顿法/拟牛顿法 动量法 RMSProp Adam 传统机器学习 基本概念 欠拟合/过拟...
...类 准确率 精确率 召回率 F1 得分 宏平均 F1 微平均 F1 聚类 互信息 轮廓距离 交叉验证 K 折 网格搜索 最优化方法 梯度下降 随机梯度下降 SGD 牛顿法/拟牛顿法 动量法 RMSProp Adam 传统机器学习 基本概念 欠拟合/过拟...
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...