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...
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...
... 这些就是程序执行的发展规律。 要编写程序, 必定要先通悉这些规律。 规律的表现形式是:如果条件 (C1, C2, ..., Cn) 是产生结果 (R1, R2, ... , Rn) 的充分必要条件, 那么当 C1, C2, ..., Cn 任一不满足条件时, 都不可能产生结果 (R...
...之处. 深度学习包含两方面内容: 1.更好的训练深度神经网络。神经网络隐藏层超过两层就算深度神经网络,三层的NN的训练还好说,但是如果NN很多层数呢?那将会面临梯度弥散和梯度爆炸等问题。所以为了让训练的DNN取得好的...
...Factorization 【16】Finale 吴恩达深度学习专项课程笔记 神经网络与深度学习: 【1】深度学习概述 【2】神经网络基础之逻辑回归 【3】神经网络基础之Python与向量化 【4】浅层神经网络 【5】深层神经网络 优化神经网络: 【1】深...
...给大家带来帮助 在这篇文章中,我想与大家分享8个神经网络体系结构,我相信任何一个机器学习的研究人员都应该熟悉这一过程来促进他们的工作。 为什么我们需要机器学习? 机器学习对于那些对人类来说太复杂而不能直接编...
...着适者生存不适者淘汰准则的遗传算法。 二、人工神经网络和生物神经网络 计算机领域的神经网络和我们自己身体里的神经网络究竟是一样的吗? 科学家们通过长久的探索, 想让计算机像人一样思考, 所以研发了人工神经网...
近日,外媒 KDnuggets 刊登了一篇机器学习与网络安全相关的资料大汇总,文中列出了相关数据源的获取途径,优秀的论文和书籍,以及丰富的教程。大部分都是作者在日常工作和学习中亲自使用并认为值得安利的纯干货。数据源...
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...