回答:pandas是python一個非常著名的數(shù)據(jù)處理庫,內(nèi)置了大量函數(shù)和類型,可以快速讀取日常各種文件,包括txt,csv,excel,json,mysql等,為機器學習模型提供樣本輸入(包括數(shù)據(jù)預處理等),下面我簡單介紹一下這個庫的使用,以讀取這5種類型文件為例:txt這里直接使用read_csv函數(shù)讀取就行(早期版本中可以使用read_table函數(shù)),測試代碼如下,非常簡單,第一個參數(shù)為讀取的t...
回答:如果面試官始終問你,機器學習是什么?要學什么課程?發(fā)展方向是什么?諸如此類泛泛的問題,這說明他機器學習水平一般。如果面試官問你,人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、貝葉斯學習主要研究什么?Boosting與Bagging算法的主要區(qū)別是什么?這說明他對機器學習還算了解。如果他給你如下三張圖,并讓你指出每張的含義,現(xiàn)場用計算機編程,或者搜一段算法程序,估計你要很重視他了,應當是個高手??偨Y(jié):千萬不要小看面試官,即使他是個...
回答:在日常開發(fā)運維工作中,經(jīng)常會遇到多臺服務器上的數(shù)據(jù)同步問題,特別是集群部署時,如果不是自動化同步數(shù)據(jù),全靠人工同步那工作量就會很大。Linux的文件同步工具 RsyncRsync是Linux系統(tǒng)下的一款數(shù)據(jù)備份工具,使用它可以增量備份,不光光支持本地復制還支持遠程同步,功能十分強大。1、Rsync優(yōu)點:Rsync在第一次同步時是全量同步,后面同步時只會傳輸修改過的文件;在傳輸過程中還可以進行壓縮傳...
...陷。 在過去的幾年里,已經(jīng)有越來越多的例子表明 —— 機器可以被誤導,看見或聽見根本不存在的東西。如果出現(xiàn)「噪音」會干擾到人工智能的識別系統(tǒng),就可能產(chǎn)生誤覺。比如上面的場景,盡管停車標志在人眼中清晰可見,...
最近,Mapbox 的 Android 工程師 Antonio 使用計算機視覺和機器學習技術(shù),為他的女兒 Violeta 重新制作了一臺遙控車。接下來我們看看 Antonio 是如何實現(xiàn)是: 今年上半年的一天,我和女兒 Violeta 在玩著她爺爺奶奶送給她的遙控車。...
...2015年ACL會議的論文可以看出,目前NLP最流行的方法還是機器學習尤其是深度學習,所以本文會從深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的角度分析目前NLP研究的熱點和未來的發(fā)展方向。我們主要關(guān)注Word Embedding、RNN/LSTM/CNN等主流的深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在NLP中的...
...的飛躍,比如開發(fā)出具有真實、類似人類的通用人工智能機器。我們知道我們遠未到達這一目標,但是由于那里有大量與人工智能相關(guān)的故事,我們很難跟上過去一年里我們?nèi)〉玫某删?,以便了解我們將來能實現(xiàn)的目標。話雖如...
...8聲明:1)該Deep Learning的學習系列是整理自網(wǎng)上很大牛和機器學習專家所無私奉獻的資料的。具體引用的資料請看參考文獻。具體的版本聲明也參考原文獻。2)本文僅供學術(shù)交流,非商用。所以每一部分具體的參考資料并沒有...
...了解程序的編譯、鏈接過程。關(guān)于程序是怎么從源代碼到機器代碼最后在電腦上運行起來和cmake的基本使用,請參考《程序的生前死后-Cmake-noob-in》-NeoZng這篇文章。 雖然IDE把工具鏈都集成在了一起,極大地方便了我們的使用,...
...對視覺信號設(shè)計出來的 CNN 也能處理聽覺信號,最終幫助機器傾聽和更好地理解我們。 CNN 在某些程度上能遷移學習,掌握多種模式的共同特征。有一系列神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)機器學習方法不只是「有深度的」。在這段時間,針對先進的語...
...門的研究方向, 著名學者 LeCun 甚至將其稱為過去十年間機器學習領(lǐng)域最讓人激動的點子. 目前, 圖像和視覺領(lǐng)域是對 GAN 研究和應用最廣泛的一個領(lǐng)域, 已經(jīng)可以生成數(shù)字、人臉等物體對象,構(gòu)成各種逼真的室內(nèi)外場景, 從分割...
ChatGPT和Sora等AI大模型應用,將AI大模型和算力需求的熱度不斷帶上新的臺階。哪里可以獲得...
大模型的訓練用4090是不合適的,但推理(inference/serving)用4090不能說合適,...
圖示為GPU性能排行榜,我們可以看到所有GPU的原始相關(guān)性能圖表。同時根據(jù)訓練、推理能力由高到低做了...