回答:如果说实现，那基本上都能实现，但术业有专攻，PHP就适合做做简单的网页型业务系统，你非要让它去做其他的事情，成本代价太高。
molyzzx
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回答:公司做了自己的分库分表组件，下面就自己的经验来看下分库分表的优点和碰到的问题！何为分库分表？采取一定的策略将大量的表数据分布在不同的数据库，表中实现数据的均衡存储！分库分表的背景:随着信息数据的急剧增长，单点数据库会有宕机，或者单库单表性能低下，查询和存储效率低的问题，使用分库分表实现数据的分布存储，性能更好，适合现在数据量多，用户需求高的特点！分库分表的优点:数据分布在不同的数据库中，单表数据量...
BicycleWarrior
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回答:使用SQL处理数据时，数据会在数据库内直接进行处理，而且sql处理本身可以对sql语句做优化，按照最优的策略自动执行。使用Java处理时，需要把数据从数据库读入到Java程序内存，其中有网络处理和数据封装的操作，数据量比较大时，有一定的延迟，所以相对来说数据处理就慢一些。当然，这个只是大体示意图，实际根据业务不同会更复杂。两者侧重的点不同，有各自适合的业务领域，需要根据实际情况选用合适的方式。
stefanieliang
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...PCA的数学原理，总结PCA的计算步骤，因为计算步骤是代码实现的必备知识。 PCA的计算过程涉及到几个很重要的数学知识点： 零均值化 矩阵的转置及乘法 协方差与协方差矩阵 特征值及特征向量 现在来看PCA的计算步骤：1）将原...
...了上个笔记的基础知识后，上面计算过程不难理解。但在实现代码之前，我们先来看看上面提到的计算X的协方差矩阵C=XX^引发的一个问题。 协方差计算技巧 对于上面举例的矩阵X，它有10000行（维），它的协方差矩阵将达到 10000 ...
...将能让读者有办法决定在何时如何使用哪一种方法。为了实现这一目标，我将深入到每种方法的内部，并且将使用 TensorFlow 从零开始为每种方法编写代码（t-SNE 除外）。为什么选择 TensorFlow？因为其最常被用于深度学习领域，让...
...PCA是看不到的。但PCA能把原来的10+数据特征转变为几个，实现过程如下： 导入数据： import pandas as pd import numpy as np import seaborn as sns import matplotlib.pyplot as plt inputfile = C:/Users/xiaom/Desktop/data/online_shoppers_in...
主成分分析（Principle Component Analysis，简称：PCA）是一种非监督学习的机器算法，主要用于数据的降维。 PCA 基本原理 以有2个特征的二维平面举例，如图： 横轴表示特征1，纵轴表示特征2，其中4个点表示二维的特征样本。如...
...0.59。这个结果并不好。那我们能做什么？主成分分析（PCA）是一种预处理的方法，它以创建新的综合预测因子（即主要成分或PCs）的方式旋转预测数据。它通过这样的方式分析：第一个成分占预测数据中大多数（线性）变量或...
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...
赵连江
王伟廷
付永刚
