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...
wushuiyong
|
1077人阅读
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...
Apollo
|
1367人阅读
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...
wangtdgoodluck
|
830人阅读
...络 【5】深层神经网络 优化神经网络： 【1】深度学习的实用层面 【2】优化算法 【3】超参数调试、Batch正则化和编程框架 构建机器学习项目： 【1】机器学习策略（上） 【2】机器学习策略（下） 卷积神经网络CNN： 【1】卷积...
在人们的日常生活中，厨房中的厨具通常各司其职，很少有各种功能集于一体的。数据中心的设施和设备也是如此。目前为止，在构建数据中心基础设施的时候，各种规模的组织一直是使用孤立的运营模型。这种一个工具只有...
...h 0.2/0.3/0.4/1.0 中文文档和教程 Sklearn 与 TensorFlow 机器学习实用指南 人工智能/机器学习/数据科学比赛系列 Kaggle 项目实战教程：文档 + 代码 + 视频 数据科学比赛收集平台 LeetCode，HackRank，剑指 offer，经典算法实现 UCB CS/DS 系列...
...h 0.2/0.3/0.4/1.0 中文文档和教程 Sklearn 与 TensorFlow 机器学习实用指南 人工智能/机器学习/数据科学比赛系列 Kaggle 项目实战教程：文档 + 代码 + 视频 数据科学比赛收集平台 LeetCode，HackRank，剑指 offer，经典算法实现 UCB CS/DS 系列...
...数据 Python的数据分析简史 dautil的高级概述 IPython笔记本实用程序 下载数据 绘制实用程序 揭开Docker的神秘面纱 数据分析，数据科学，大数据 您可能已经看到维恩图将数据科学描述为数学/统计学，计算机科学和领域专业知识的...
...拐点，因为数据量越来越大，计算能力越来越强，过去不实用的到了2006年都逐步进入了实用阶段，在通往人工智能的这条路上，大数据和云计算则成为了坚固的三角关系。在云计算与大数据成熟的沃土上诞生的AI可谓是天选之子...
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...
李义
LeoHsiun
李昌杰
