回答:简单来说就是用用户id（mac、imei等）按时间分组排序，要是有特殊需求不能满足，可以用自定义。具体的需求您可以详细写出来！
dayday_up
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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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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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...习 一、为什么机器学习重要 SciPyCon 2018 sklearn 教程 一、Python 机器学习简介 SciPyCon 2018 sklearn 教程 二、Python 中的科学计算工具 SciPyCon 2018 sklearn 教程 九、sklearn 估计器接口回顾 SciPyCon 2018 sklearn 教程 十五、估计器流水线 数据科学...
...学习】多项式回归原理介绍 【机器学习】多项式回归python实现 【机器学习】多项式回归sklearn实现 在上一节中我们介绍了线性回归的原理，然后分别用python和sklearn实现了不同变量个数的线性回归的几个例子。线性回归模...
...供了对各种机器学习算法的高级理解以及运行它们的R＆Python代码。这些应该足以弄脏你的手。 线性回归主要有两种类型：简单线性回归和多元线性回归。简单线性回归的特征在于一个自变量。而多元线性回归（顾名思义）的特...
...er=s) x=np.arange(90.0,250.0,0.1) y=m*x+c plt.plot(x,y) plt.show() Python 建模 处理数据，计算相关系数矩阵，提取特征和标签 df = pd.read_csv(./zuixiaoerchengfa.csv,encoding=gbk) df.rename(columns={Unnamed: 0:},inplac...
...掘适合的编程语言不同。在模型原型开发阶段，可能R和python比较适合；在模型上线阶段，可能Java和python比较合适。而不同的线上框架又支持不同的语言，比如JStorm只能用Java搞，而Spark则比较友好，同时支持Java和python两种语言。...
...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 ...
...，让我们看看在数据科学中应用SVM算法的方法。 3.如何在Python中实现SVM？ 在Python中，scikit-learn是一个广泛使用的用于实现机器学习算法的库，SVM也可在scikit-learn库中使用并且遵循相同的结构（导入库，创建对象，拟合模型和预...
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...
