回答:这样做是不是有点麻烦啊？这种类似的数据管理操作，我们基本上不再用代码了，也不用数据库了，其实有个很简单的方法，轻松搞定了，而且即使不是专业的程序员也是可以做到的。（送免费工具，详见文末）直接用ＥＸＣＥＬ集成数据库大家都是使用云表企业应用平台，实现ＥＸＣＥＬ数据的管理，导入导出，数据分析，多用户操作，用户权限管理，流程审批等，都用这个软件就搞定了，比写代码更快还好用。集成了mysql,支持ＳＱＬ和Ｏ...
includecmath
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回答:分布式处理，分布式系统(其实也包含分布式存储系统)一直把RAS、MTBF、MTTR等作为可靠性衡量指标，但是专业指标是CAP指标，可用性作为其中重要因素之一。CAP理论阐述了在分布式系统的设计中，没有一种设计可以同时满足一致性，可用性和分区容错性。所以一个好的分布式系统，必须在架构上充分考虑上述指标。分布式系统设计中，BASE理论作为CAP理论的折中或延伸，在分布式系统中被大量使用。分布式系统的可...
lolomaco
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回答:从事软件开发十几年了，对于程序员的工作有一点自我的见解，首先程序员的工作属于一个技术活，技术类的工种需要时间的积累，但要达到某个领域的技术专家，首先是时间层面的积累，但仅仅是积累是不够的，不是达到多少年一定成为技术的专家，成为某个领域的佼佼者，时间只是其中一个因素。如何成为某个技术领域的专家？牢固的基本功。要达到某种境界没有牢固的基本功做铺垫几乎是不可能的事情，程序员要说到基本功其实是一种很笼统的...
Rindia
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回答:我们已经上线了好几个.net core的项目，基本上都是docker+.net core 2/3。说实话，.net core的GC非常的优秀，基本上不需要像做Java时候，还要做很多的优化。因此没有多少人研究很正常。换句话，如果一个GC还要做很多优化，这肯定不是好的一个GC。当然平时编程的时候，常用的非托管的对象处理等等还是要必须掌握的。
ZweiZhao
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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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摘要： 为什么Python会在这股深度学习浪潮中成为编程语言的头牌？听听大牛如何解释吧！ 1.Python网络编程框架Twisted的创始人Glyph Lefkowitz（glyph）： 编程是一项社交活动——Python社区已经认识到了这一点！ 人工智能是一个全...
摘要： 为什么Python会在这股深度学习浪潮中成为编程语言的头牌？听听大牛如何解释吧！ 1.Python网络编程框架Twisted的创始人Glyph Lefkowitz（glyph）： 编程是一项社交活动——Python社区已经认识到了这一点！ 人工智能是一个全...
...领域变得非常容易。当然，5-7年前这很艰难。你可能需要研究生教育。你需要用C ++或Matlab来编写大量的低级算法。我经历过这些。而现在不一样了。你只需要Python，很容易上手，你有权限访问高级和易于使用的工具（如Keras）。...
作为一枚程序员，想要研究Python编程语言与数学学习（教学）的结合，就不能不了解以及比对一下其他数学学习与应用的解决方案，比如R语言、Matlab等数学软件。经过广泛的搜索了解了一下国外的反馈与趋势之后，最终的结...
...升级版本，CNTK 升级版。本次升级较大的亮点在于增加了 Python 绑定。另外，新版本工具包跨服务器处理能力也得到了提升，能有效加快处理速度，并支持增强学习的实践。亮点：CNTK 现在支持全新的C++ 和 Python APIs提供新的Python...
...度法律...... 我们的未来将被人工智能深远地影响。 本期Python 猫荐书栏目（系列之六），就以此为话题，推荐给大家两本书： 它们都叫《深度学习》，但是内容很不一样。 第一本从应用数学，到深度学习的各种模型、算法与科...
...的，对于不同的对象来说意义并不一样。 >>> A.fs >>> A.fc python里面类方法和实例方法可以等价变换 a.fs() # equals A.fs(a) 从描述器的角度看 >>> A.__dict__[fs].__get__(None, A) >>> A.__dict__[fs].__get__(a, A) >>> A.__dict__[fc].__get__(No...
Jupyter原来叫做IPython，后来改名为Jupyter，意思是Julia+Python+R，囊括了三大数据科学语言。Jupyter编程环境具有以下两个特点： 中心化工作环境：Jupyter支持web化部署和远程访问，不同的科学家在相同的工作环境里搞研究，代码...
背景 写这篇文章的原因是目前在看《Python源码剖析》[1]，但是这本书的作者陈儒老师剖析源码的目的好像不是太明确，所以看上去是为了剖析源码而剖析源码，导致的结果是这本书里面的分析思路不太清楚（可能是我的理解...
为什么要用IPython/Jupyter? python里面调试确实有点烦恼，尤其是在vim里，想要尝试一些简单的编码问题，实在是有点麻烦，不想到命令行模式一行一行执行，也不想再新建一个文件测试一个简单的功能。 而且就是不管这些，测...
为什么要用IPython/Jupyter? python里面调试确实有点烦恼，尤其是在vim里，想要尝试一些简单的编码问题，实在是有点麻烦，不想到命令行模式一行一行执行，也不想再新建一个文件测试一个简单的功能。 而且就是不管这些，测...
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...
