回答:pandas是python一个非常著名的数据处理库,内置了大量函数和类型,可以快速读取日常各种文件,包括txt,csv,excel,json,mysql等,为机器学习模型提供样本输入(包括数据预处理等),下面我简单介绍一下这个库的使用,以读取这5种类型文件为例:txt这里直接使用read_csv函数读取就行(早期版本中可以使用read_table函数),测试代码如下,非常简单,第一个参数为读取的t...
回答:如果面试官始终问你,机器学习是什么?要学什么课程?发展方向是什么?诸如此类泛泛的问题,这说明他机器学习水平一般。如果面试官问你,人工神经网络、贝叶斯学习主要研究什么?Boosting与Bagging算法的主要区别是什么?这说明他对机器学习还算了解。如果他给你如下三张图,并让你指出每张的含义,现场用计算机编程,或者搜一段算法程序,估计你要很重视他了,应当是个高手。总结:千万不要小看面试官,即使他是个...
回答:在日常开发运维工作中,经常会遇到多台服务器上的数据同步问题,特别是集群部署时,如果不是自动化同步数据,全靠人工同步那工作量就会很大。Linux的文件同步工具 RsyncRsync是Linux系统下的一款数据备份工具,使用它可以增量备份,不光光支持本地复制还支持远程同步,功能十分强大。1、Rsync优点:Rsync在第一次同步时是全量同步,后面同步时只会传输修改过的文件;在传输过程中还可以进行压缩传...
回答:在互联网企业中,多数项目可能都是按照两周一迭代的节奏去开发的,甚至不少项目都是日发布。发布项目看上去很简单,但项目一多、各种线上线下环境的配置还是很琐屑的,对于这类重复性工作是否可以自动化呢?这里就是我们要了解的Jenkins了。Jenkins是什么?Jenkins是当下被广泛使用的持续构建的可视化Web工具,它是用Java语言开发的,通过Jenkins可以将各类项目的编译、打包、分发、部署都变成...
... 人工智能已经成为越来越火的一个方向。普通程序员,如何转向人工智能方向,是知乎上的一个问题。本文是对此问题的一个回答的归档版。相比原回答有所内容增加。 目的 本文的目的是给出一个简单的,平滑的,易于实现...
...时。其后,人工智能领域研究进入拐点,关注人类思维如何运作的传统研究方式进入死胡同,逐渐淡出公众视野。直到80年代末期,人工神经网络发明,基于大量训练样本的机器学习模型,取代传统人工规则,这一领域才重...
...相关的岗位待遇会相对 IT 行业中的其他岗位较高。 我是如何入门的呢 入门前的基础 先来分享下在开始入门前我的基础吧,先罗列下当时我所掌握掌握的知识吧。 掌握了 Java SE 本科所学的微积分,线性代数,概率论中的知识忘...
...推理、计划等其他的能力。 人工智能的福祸取决于我们如何使用它,对它采取怎样的保障措施。在某些领域,人工智能技能已经取代了人类,所以我们(不能陷入无尽的恐慌之中)而要想办法确保这些人有其他的工作可做。机...
...推理、计划等其他的能力。 人工智能的福祸取决于我们如何使用它,对它采取怎样的保障措施。在某些领域,人工智能技能已经取代了人类,所以我们(不能陷入无尽的恐慌之中)而要想办法确保这些人有其他的工作可做。机...
...资源的隔离和管理。 这个阶段需要解决资源统一管理后如何避免重复性工作的问题。此时所谓的避免重复性,意在让各个算法业务不需重复诸如 Caffe、TensorFlow、PyTorch 等运行环境的构建,而是要一次构建所有用户都可用。这对...
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...