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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...获取更多数据创造更多数据重放缩你的数据转换你的数据特征选取重架构你的问题1) 获取更多数据你能获取更多训练数据吗？ 你的模型的质量通常受到你的训练数据质量的限制。为了得到较好的模型，你首先应该想办法获得较...
...上试试效果...... 项目简介：通过 OpenCV 库来实现人脸面部特征交换，其实就是将第二张人脸的眼睛、鼻子和嘴巴通过程序自动裁剪适配并覆盖到第一张人脸上，并且为了使得修改后的照片看着更加自然，我们还需要调整皮肤颜色...
...）。 那么从机器的角度来说也是这样的，先识别图像的特征，然后再相比。 很显然，在没有经过训练的计算机(即建立模型)，那么计算机很难区分什么是海洋，什么是沙漠。但是计算机很容易识别到图像的像素值。 因此，在图...
...性。 随机森林能够用于分类和回归问题，可以处理大量特征，并能够帮助估计用于建模数据变量的重要性。 这篇文章是关于如何使用Python构建随机森林模型。 1 什么是随机森林 随机森林可以用于几乎任何一种预测问题（包括非...
...学习。分类算法必须需要训练数据，训练数据包含物品的特征和类别（label, 也可以被称作标签），这相当于对这些数据建立了映射规则，这种映射规则可以通过机器学习相应的算法来建立，当需要对新的数据进行分类时，就可...
...示例代码。但还遗留了以下几个问题： 在计算协方差和特征向量的方法上，书上使用的是一种被作者称为compact trick的技巧，以及奇异值分解（SVD），这些都是什么东西呢？ 如何把PCA运用在多张图片上？ 所以，我们需要进一步...
...算机也能完成这项任务，即将图像输入后，找出其独有的特征，最终输出该图像的类别信息。卷积神经网络可以完成这项任务。何为卷积神经网络？先谈定义，卷积神经网络是一种特殊的神经网络，其中至少包含一个卷积层。在...
...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）的特征是多个（超过1个）的自变量。在找到最佳拟合线时，可以拟合多项式或曲线回归。这些被称为多项式或曲线回...
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...
魏宪会
魏明
