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...
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:...
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...
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...
作者:xiaoyu 微信公众号:Python数据科学 知乎:python数据分析师 ROC/AUC作为机器学习的评估指标非常重要,也是面试中经常出现的问题(80%都会问到)。其实,理解它并不是非常难,但是好多朋友都遇到了一个相同的问题,那...
作者:xiaoyu 微信公众号:Python数据科学 知乎:python数据分析师 ROC/AUC作为机器学习的评估指标非常重要,也是面试中经常出现的问题(80%都会问到)。其实,理解它并不是非常难,但是好多朋友都遇到了一个相同的问题,那...
...站公开兴趣群软件开发技术群兴趣范围包括:Java,C/C++,Python,PHP,Ruby,shell等各种语言开发经验交流,各种框架使用,外包项目机会,学习、培训、跳槽等交流QQ群:26931708Hadoop源代码研究群兴趣范围包括:Hadoop源代码解读,...
... 以逻辑回归为例,介绍分类结果的评价方式。 精准率和召回率 对于极度偏斜的数据,使用分类准确度来评判模型的好坏是不恰当的,精确度和召回率是两个更好的指标来帮助我们判定模型的好快。 二分类的混淆矩阵 精准率和...
... [4]From 多高的AUC才算高? 其他一些参考资料:利用Python画ROC曲线和AUC值计算精确率与召回率,RoC曲线与PR曲线ROC和AUC介绍以及如何计算AUC基于混淆矩阵的评价指标机器学习性能评估指标
...leveldb实现, 可用于海量文本的去重; HashDBMemory 类:基于Python的dict实现,可用于中等数量(只要Python的dict不报内存错误)的文本去重。 这两个类都具有get()和put()两个方法,如果你想用Redis或MySQL等其它数据库来实现HashDB,可以...
...ession clf = LogisticRegression() clf.fit(x_train, y_train) 准确率与召回率 准确率:scikit-learn提供了accuracy_score来计算:LogisticRegression.score() 准确率是分类器预测正确性的比例,但是并不能分辨出假阳性错误和假阴性错误精确率是指分类...
...话。 业界对于异常检测这块有两个主要的指标:一个是召回率,一个是准确率。 召回率主要用来反映漏报的情况,准确率主要用来反馈误报的情况。漏报和误报的概念比较好理解。漏报就是本来有10个故障,系统报了9个,那么...
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...