回答:python入门的话，其实很简单，作为一门胶水语言，其设计之处就是面向大众，降低编程入门门槛，随着大数据、人工智能、机器学习的兴起，python的应用范围越来越广，前景也越来越好，下面我简单介绍python的学习过程：1.搭建本地环境，这里推荐使用Anaconda，这个软件集成了python解释器和众多第三方包，还自带spyder，ipython notebook等开发环境（相对于python自带...
liujs
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回答:Python可以做什么？1、数据库：Python在数据库方面很优秀，可以和多种数据库进行连接，进行数据处理，从商业型的数据库到开放源码的数据库都提供支持。例如：Oracle, My SQL Server等等。有多种接口可以与数据库进行连接，至少包括ODBC。有许多公司采用着Python＋MySQL的架构。因此，掌握了Python使你可以充分利用面向对象的特点，在数据库处理方面如虎添翼。2、多媒体：...
ivan_qhz
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回答:1、web应用开发网站后端程序员：使用它单间网站，后台服务比较容易维护。类似平台如：Gmail、Youtube、知乎、豆瓣2、网络爬虫爬虫是属于运营的比较多的一个场景吧, 爬虫获取或处理大量信息：批量下载美剧、运行投资策略、爬合适房源、从各大网站爬取商品折扣信息，比较获取最优选择；对社交网络上发言进行收集分类，生成情绪地图，分析语言习惯；爬取网易云音乐某一类歌曲的所有评论，生成词云；按条件筛选获得...
edagarli
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回答:Python是一门电脑编程语言，而且是学习人工智能的第一语言，相对其他的流行语言python也比较简单一些。主要学习的内容有web网站开发，游戏开发，爬虫，数据分析，大数据，智能等各方面的内容，就业也是面向这些岗位，是以后的大趋势，现在国家也在推广这方面的学习了。python简单易学、免费开源、高层语言、可移植性超强、可扩展性、面向对象、可嵌入型、丰富的库、规范的代码等。Python除了极少的涉及...
kyanag
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回答:框架就是一个基本架构，别人已经替你搭建好了基本结构，你只需要按自己需求，添加内容就行，不需要反复的造轮子，可以明显提高开发效率，节约时间，python的框架很多，目前来说有web框架，爬虫框架，机器学习框架等，下面我简单介绍一下这3种基本框架，主要内容如下：1.web框架，这个就很多了，目前来说，比较流行的有3种，分别是Django，Tornado和Flask，下面简单介绍一下这3个框架：Djan...
huashiou
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回答:txt文件是我们比较常见的一种文件，读取txt文件其实很简单，下面我介绍3种读取txt文件的方法，感兴趣的可以了解一下，一种是最基本的方法，使用python自带的open函数进行读取，一种是结合numpy进行读取，最后一种是利用pandas进行读取，实验环境win7+python3.6+pycharm5.0主要介绍如下：为了更好的说明问题，我这里新建一个test.txt文件，主要有4行4列数据，每...
lansheng228
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...方便的检索。也希望大家可以转载。 如果大家已经熟悉python和R的模块/包载入方式，那下面的表查找起来相对方便。python在下表中以模块.的方式引用，部分模块并非原生模块，请使用 pip install * 安装；同理，为了方便索引，R中...
...以获取主题时还不能使用describeTopics(在spark1.6中才开放对python的接口)，只能使用topicsMatrix的方法。 本来凑合用topicsMatrix也行，但我们发现，这一个用来获取主题模型的函数，居然比Lda的训练还要慢！无论在我们自己的集群还是...
...量模型贝叶斯中Prior的重要性狄利克雷分布、多项式分布LDA的生成过程LDA中的参数与隐变量Supervised LDADynamic LDALDA的其他变种项目作业：LDA的基础上修改并搭建无监督情感分析模型第十六周：MCMC方法Detailed Balance对于LDA的吉布斯采...
...题建模的潜在狄利克雷分配（Latent Dirichlet Allocation，简称LDA）模型等概率图模型都需要在拟合数据时解决这一问题。 同时，由于模型设置（假设、维度……）不同，贝叶斯推理问题有时会很难解决。在解决大型问题时，精确的...
...何学爬虫技术以供学习，http://www.chujiangdata.com。 第一：Python爬虫学习系列教程（来源于某博主：http://cuiqingcai.com/1052.html）Python版本：2.7 整体目录： 一、爬虫入门 Python爬虫入门一之综述 Python爬虫入门二之爬虫基础了解 Python爬...
...n_components=2).fit_transform(iris.data) 2 线性判别分析 from sklearn.lda import LDA2 3 #线性判别分析法，返回降维后的数据 #参数n_components为降维后的维数 LDA(n_components=2).fit_transform(iris.data, iris.target) 参考： http://note...
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...
