回答:嵌入式Linux其实范围很广，只以我个人经验简单说说。我们简单的把嵌入式Linux开发工作分成几类：Bootloader层开发驱动层开发根文件系统搭建应用程序开发其中：Bootloader层开发和Linux关系不太大，一般用汇编语言+C语言，更类似单片机开发应用程序开发：其实就是受一定限制的Linux应用程序开发，和嵌入式关系不大根文件系统搭建：根据具体需求搭建一套精简而高效的根文件系统？这就需要...
seanHai
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回答:数据分析的应用几乎是无行业和人群限制的。数据分析的魅力体现在数据的价值和创新的能力，运用数据的能力越来越成为基础的职业技能，因此任何有兴趣和需求的人士都可以进入这个领域。涉及到数据分析学习和工具的选择， 那么久可以从知识和应用的角度入门数据分析的路径。01SQL数据库语言作为数据分析师，我们首先要知道如何获取数据，其中最常用的就是从关系型数据库中取数。因此，你可以不会R，但不能不会SQL。大数据...
hzx
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回答:数据分析工具其实有很多种，对应不同类型的使用者也有各自适合的选择。例如懂数据算法计算机语言的人，可能给他一款，填写算法代码流畅的分析软件就是有效。掌握了数据分析专业技能的人，强大的分析功能能将工作做到事半功倍，不管看着功能多复杂。还有就是我这种非计算机专业出身，非统计学出身，但工作做还需要对大量数据进行分析的人。如果你跟我一样，那么可以看下我的回答。我总结了下，我以前找分析工具的时候，自己先想了几...
邹强
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回答:零基础数据分析对于这个问题，我将拆分为三个方面，行业前景、必备技能以及工作求职。首先，就行业而言，数据分析岗位是工作中最核心的竞争力之一，在互联网下半场，各大企业都进行数字化转型，对数字分析人才的需求也越来越旺，数字分析岗位一般月薪都在10k以上，一线城市在20k-40k左右，其前景还是不可估量的。其次，对于必备技能来说，一般是需要掌握Excel、SPSS，主流SQL语言，能够使用python、R...
Shisui
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...-of-deep-learning-20170921/欢迎加入本站公开兴趣群商业智能与数据分析群兴趣范围包括各种让数据产生价值的办法，实际应用案例分享与讨论，分析工具，ETL工具，数据仓库，数据挖掘工具，报表系统等全方位知识QQ群：81035754
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...是Scale out，在AI时代，Scale out也一定是发展趋势，并且大数据分析任务和AI/ML任务会共享处理设备（由于AI/ML迭代收敛和容错的特征，这两种任务未来不太可能使用统一平台），所以需要在分布式环境下优化资源配置[3]，消除性能...
...低4倍性能或6倍性能 step 4：添加运动小块，找到性能瓶颈 前面限制了cpu的性能，接下来就要找到性能瓶颈了连续点击Add 10按钮，向页面中添加小块，直到自己都感觉页面上小块运动出现明显卡顿类似下面这种情况，就已经明...
...化或者效率提升的代码，这是最理想的状态。 常见性能瓶颈 多余的同步 不相关的两个函数， 共用了一个锁,或者不同的共享变量共用了同一个锁， 无谓地制造出了资源争用，如下代码所示： class MyClass { Object sharedObj; synchroni...
...用userdetailsservice.loadbyusername 查询用户全部信息 详细性能瓶颈分析，请参考上篇文章《扩展jwt解决oauth2 性能瓶颈》 本文是针对传统使用UUID token 的情况进行扩展，提高系统的吞吐率，解决性能瓶颈的问题 默认check-token 解析逻...
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...自己的项目避免这类问题。 TL;DR: 跳转到结论部分. 性能瓶颈 如果我们抽象的看 spatie/laravel-permission 它主要做两件事： 保持一个属于某个模型的权限清单。 检查某个模型是否具有权限。 第一点说是性能瓶颈有点牵强。这里...
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...
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