回答:谢谢邀请。由于没有具体的场景，这里暂时举一个例子吧。sql中把一个查询结果当作另一个表来查询可以理解查询结果为一个临时表使用select语句查询结果集即可。参考代码：1：将结果作为一个临时表，可以使用链接或者直接查询select * from(SELECT SUM(NUM_QNTY4) AS sumNum, NUM_LINKIDFROM RW_STORE_QUNTYGROUP BY NUM_LIN...
MAX_zuo
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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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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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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...
...垫、马克杯等) 直接跳到末尾 去评论区领书 100 个基本的 Python 面试问题第二部分(21-40) Q-1：什么是 Python，使用它有什么好处，你对 PEP 8 有什么理解？ Q-2：以下 Python 代码片段的输出是什么？证明你的答案。 Q-3：如果程序不需要...
...算。 TensorFlow提供多种语言的支持，其中支持最完善的是Python语言，因此本文将聚焦于Python API。 Hello World 下面这段代码来自于TensorFlow官网的Get Started，展示了TensorFlow训练线性回归模型的能力。 import tensorflow as tf import numpy as np ...
... 【机器学习】线性回归原理介绍 【机器学习】线性回归python实现 【机器学习】线性回归sklearn实现 通常我们学习机器学习都是从线性回归模型开始的。线性回归模型形式简单、易于建模，但是我们可以从中学习到机器学习的...
...年的研发，逐步沉淀出了一套完善、强大的车辆路径规划求解引擎，为菜鸟内外部多项业务提供了技术支持。通过不断地对算法进行探索打磨，我们终于在车辆路径规划问题最权威的评测平台上打破了多项世界纪录，标志着菜鸟...
...习实战》第 5 章 Logistic 回归程序清单。 书中所用代码为 python2，下面给出的程序清单是在 python3 中实践改过的代码，希望对你有帮助。 训练算法：使用梯度上升找到最佳参数 梯度上升法的伪代码如下： 每个回归系数初始化为 ...
... 1，概述 1.1，梯度下降法 假定给定函数： ，求解该函数的极小值时，k的取值是多少？ 通常做法：对 求导，然后令导数=0，求解 k 值即为所求： 1.2，迭代与梯度下降求解 求导解法在复杂实际问题中很难计算...
...(x)=sum_{i=1}^{m}Theta_{i}x_{i}$$上式中$x_{0}=1$。对于线性方程的求解，实质上就是对参数θ的求解。建立模型后，我们需要对假设函数的准确性进行判优，其实就是去衡量θ的选取是否最优，我们引入代价函数：$$J(Theta_{0},Theta_{1}...Theta_...
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...
张巨伟
