回答:超融合架构怎么样？回答这个问题，首先要了解超融合架构是针对传统架构的，相对于传统架构超融合的优势主要体现在以下几点：1.可靠性能更好用服务器构建存储，客户顾虑最多的首先是可靠性，如果需要衡量可靠性：系统的冗余度？通俗的说就是允许硬件坏多少？出现故障后是否完全自动恢复？恢复速度和时间？因为系统处于降级状态下是比较危险的状态，故障窗口越小，出现整体故障的可能性就越小。以下给出详细的系统冗余与恢复机制对...
BicycleWarrior
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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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...主要用matlab或者sage等专业的数学工具，但我这里要讲讲python中numpy，用来做一些日常简单的矩阵运算！这是 numpy官方文档，英文不太熟悉的，还有 numpy中文文档 numpy 同时支持 python3 和 python2，在 python3 下直接pip install安装即可，p...
...者可以学习稀疏矩阵的基本概念、存在的问题以及如何在Python中使用它。 稀疏矩阵 稀疏矩阵是由大部分为零的矩阵组成的矩阵，这是和稠密矩阵有所区别的主要特点。 如果它的许多元素为零，则矩阵是稀疏的。对稀疏性感兴...
numpy是python中一个与科学计算有关的库，本文将介绍一些常用的numpy函数，使用numpy之前需要先引入，输入import numpy as np，我们一般将numpy简化为np。 1.np.arange(n)：生成0至n-1个整数。 2.a.reshape(m,n)：将a重新定义为一个m行n列的矩...
...块都少不了它们两个。 一、numpy & pandas特点 NumPy（Numeric Python）系统是Python的一种开源的数值计算扩展。这种工具可用来存储和处理大型矩阵，比Python自身的嵌套列表（nested list structure)结构要高效的多（该结构也可以用来表示矩...
...水平拼接在一起。具体来说，我们可以使用以下代码： python import tensorflow as tf A = tf.placeholder(tf.float32, shape=(m, n)) B = tf.placeholder(tf.float32, shape=(m, p)) C = tf.concat([A, B], axis=1) 在这里，我们首先定义了两个占位符...
python中的list和numpy中的矩阵分析 Author : Jasper Yang School : Bupt preface 由于之前在做GIbbsLDA++的源码学习，并且将其c++的源码翻译成了python的版本。后来有朋友用我的实现在大数据量的情况下内存跑崩溃了，仔细去网上一查，才发...
...篇总结基本概念，这里仅总结线性代数里一些重要概念的python程序。 1 矩阵基本操作 注：向量操作与矩阵类似。 1.1 创建矩阵 （1）通过列表创建矩阵 #通过列表创建矩阵import numpy as npm = [[1,2,3],[4,5,6],[7,8,9]] a1 = np.array(m)print(a1：...
...中的索引是如何完成的。对于一维数组的索引，大体上与Python中的列表相似，可以通过取得某个元素的值，同时也可以进行数值变更。 import numpy as np x_1 = np.array([1,2,3,4,5,6,7,8,9]) #创建二维数组 x_1[1] #提取一维数组中某个元素 x_1[1...
构建基于Spark的推荐引擎（Python） 推荐引擎背后的想法是预测人们可能喜好的物品并通过探寻物品之间的联系来辅助这个过程 在学习Spark机器学习这本书时，书上用scala完成，自己不熟悉遂用pyshark完成，更深入的理解了spark对...
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...
chinayangze
Godtoy
