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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...内容的一些限制，我们引入了绘图库 Tensorflow Plot 来弥补 Python 绘图库和 Tensorboard 间的差距。以下是一些例子。在 Tensorboard 上的激励值直方图在 Tensorboard 上的激励值可视化实现模型在三个公开的数据集上进行的训练与测试：MNIST...
1. 标准化 标准化是为了让数据服从一个零均值和单位方差的标准正态分布。也即针对一个均值为 $mean$ 标准差为 $std$ 的向量 $X$ 中的每个值 $x$，有 $x_{scaled} = frac{x - mean}{std}$。 >>> from sklearn import preprocessing >>> import numpy as np >>...
... 18 90 未知 首先我们通过 Python 的第三方库进行数据可视化处理 import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np import operator # 已知分类的数据 x1=np.array([3,2,1]) y1=np.array([104...
机器学习中，数据归一化是非常重要，如果不进行数据归一化，可能会导致模型坏掉或者训练出一个奇怪的模型。 为什么要进行数据归一化 现在有一个训练数据集，包含两个样本，内容如下： 肿瘤大小（cm） 发现时间（d...
...维度，列表示样本，而书上和《Guide to face recognition with Python》（见底部参考链接）使用的是行表示样本，列表示维度。就是因为这两种组织方式的不同，导致了PCA算法的代码看起来有些不同。这一点很容易让人困惑，所以写到...
...理 GAN 的论文，该研究从损失函数、对抗架构、正则化、归一化和度量方法等几大方向整理生成对抗网络的特性与变体。作者们复现了当前较佳的模型并公平地对比与探索 GAN 的整个研究图景，此外研究者在 TensorFlow Hub 和 GitHub ...
...用户在处理姿势数据时需要访问特殊硬件或需要具备 C++/Python 计算机视觉库的相关使用经验。由此，我们发现了一个有助推动姿势预测更加大众化的难得机会，具体方法是将内部模型移植到 TensorFlow.js 中，这是一个 Javascript 库，...
...突破。我们在CIFAR10，STL-10和ILSVRC2012数据集上测试了谱归一化的功效，通过实验证实了相对于那些使用此前提出的训练稳定技术训练的GAN，谱归一化GAN（SN-GAN）能够生成质量相同乃至更好的图像。这个描述太低调了，这篇论...
...为Internal Covariate Shift。为了解决这个问题出现了批量归一化的算法，他对每一层的输入进行归一化，保证每层的输入数据分布是稳定的，从而加速训练 批量归一化（Batch Normalization/BN） Normalization——归一化 Batch——...
...为Internal Covariate Shift。为了解决这个问题出现了批量归一化的算法，他对每一层的输入进行归一化，保证每层的输入数据分布是稳定的，从而加速训练 批量归一化（Batch Normalization/BN） Normalization——归一化 Batch——...
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...
