回答:运行Linux在操作操作系统时,您需要使用命令行,一种使您可以访问操作系统服务的接口。大多数Linux发行版都使用图形用户界面(GUI)作为外壳,主要是为了使用户易于使用。话虽这么说,但更推荐使用命令行界面(CLI),因为它更强大,更有效。通过在CLI中键入一些命令,可以在几秒钟内完成需要通过GUI进行多步骤处理的任务。因此,如果您考虑使用Linux,则学习基本命令行将大有帮助。Linux命令在继...
回答:关于云计算的分类,我谈谈自己的看法,如果有理解不对的地方,请大家留言指正。云计算的分类IaaS:基础设施服务,就是一台空的服务器。比如,一个毛坯房,里面啥都没有,这就是IaaS。PaaS:平台即服务,服务器上把基础的软件帮你安装好了。比如,你买了一个精装房,水电都接好了,但是没家具,这就是PaaS。SaaS:软件即服务,服务器上把基础的软件安装好了,也部署好了项目,你直接调用项目的接口就可以得到自...
回答:大家好,我们以java排序算法为例,来看看面试中常见的算法第一、基数排序算法该算法将数值按照个位数拆分进行位数比较,具体代码如下:第二、桶排序算法该算法将数值序列分成最大值+1个桶子,然后递归将数值塞进对应值的桶里,具体代码如下:第三、计数排序算法该算法计算数值序列中每个数值出现的次数,然后存放到单独的数组中计数累加,具体代码如下:第四、堆排序算法该算法将数值序列中最大值挑选出来,然后通过递归将剩...
...距离;(2) 按照距离递增次序排序;(3) 选取与当前点距离最小的k个点;(4) 确定前k个点所在类别的出现频率;(5) 返回前k个点出现频率最高的类别作为当前点的预测类别。 小迪设定K=4,那么在这个电影例子中,把距离按照升序排...
...数据之间的距离,距离的递增关系进行排序; 选取距离最小的 k 个点; 确定前 k 个点所在类别的出现频率; 返回前 k 个点中出现频率最高的类别作为测试数据的预测分类。 2. Python代码实现kNN 2.1 算法实现 # python 3.7.2 from numpy i...
... (oldValue - min ) / (max - min)其中 min 和 max 分别是数据集中的最小特征值和最大特征值。虽然改变数值取值范围增加了分类器的复杂度,但为了得到准确结果,我们必须这样子做。我们需要在文件中增加一个新的函数 autoNorm(),该函...
...当前点之间的距离。4.4 将距离升序排列,然后选取距离最小的k个点。4.5 确定前k个点所在类别的计数。4.6 封装成函数 5 SCIKIT-LEARN算法库实现5.1 案例一:红酒5.2 案例二:乳腺癌 6 选择最优K值6.1 学习曲线 7 交叉验证7.1 泛化...
...的距离 2. 按照距离递增次序排序 3. 选取与当前点距离最小的k个点 4. 确定前k个点所在类别的出现频率 5. 返回前k个点出现频率最高的类别作为当前点的预测分类 import operator def classify0(inX, data_set, label, k): KNN算法 ...
...离 (2)按照距离递增次序排序 (3)选取与当前点距离最小的k个点 (4)确定前k个点所在类别出现的频率 (5)返回前k个点出现频率最高的类别作为当前点的预测分类 import numpy as npimport operatordef classify0(inX, dataSet, labels, k): da...
...的距离;(2) 按照距离递增次序排序;(3) 选取与当前点距离最小的k个点;(4) 确定前k个点所在类别的出现频率;(5) 返回前k个点出现频率最高的类别作为当前点的预测分类。 def classify(inx, dataSet, labels, k): KNN分类算法实现 :par...
...个样本代入到以上9类(9个矩阵)计算欧几里德距离,取最小距离所在的类为样本归属类。 模型评估(Evaluation) (1)预测结果:运行结果如下图 ,包括文件读取和生成之类的,在最后一个main函数里面调用,用了1.407秒。 (2...
...间的距离; 按照距离递增次序排序; 选取与当前点距离最小的k个点; 确定前k个点所在类别的出现频率; 返回前k个点出现频率最高的类别作为当前点的预测分类。 需要注意的是,要对数据进行特征缩放.下面两张图很好的阐释...
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...