回答:pandas是python一個非常著名的數據處理庫,內置了大量函數和類型,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(包括數據預處理等),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函數讀取就行(早期版本中可以使用read_table函數),測試代碼如下,非常簡單,第一個參數為讀取的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,人工神經網絡、貝葉斯學習主要研究什么?Boosting與Bagging算法的主要區別是什么?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。總結:千萬不要小看面試官,即使他是個...
回答:Web開發分:前端,后端。前端web開發需要學習的語言有:HTML,CSS,JAVASCRIPT,然后學習一些框架bootstrap,angular,vue等。前端的意思是指:這些編程語言代碼都運行在瀏覽器里。這其中Javascript語言在近幾年發展非常快,學完基礎javascript后,可以繼續學習es6,后面可以轉到node進行后端開發。 后端web開發后端語言有java,python,go...
回答:有很多小伙伴都問道自己想學習大數據開發技術不知道選擇自學還是大數據培訓,我在這里統一回答一下這個問題。其實哪種學習方式比較好,這已經是一個老生常談的問題,我在其他的回答中也反復的提到選擇適合自己的學習方式才是最重要的。本身大數據開發技術所包含的編程技術知識比較多且雜,因此,選擇哪種方式來學習大數據開發技術知識,還得看自身是否有編程基礎,有編程基礎無論是自學還是通過大數據培訓來學習,都是非常有利的,...
回答:每個培訓機構都不一樣,到底能達到什么程度,這個還真不好說,首先,你可以先看一下招聘linux的信息,對員工的要求有那些,因為技術這東西,更新換代太快了,然后,你可以看看培訓機構的課程大綱,是否可以跟的上用人需求的變化,這樣的話,對將來的學習也做到了心里有數。還有,就要靠自己的學習能力了,同樣是一個班畢業的,有的同學可能月薪過萬,有的可能都找不到工作,所以自己一定要認真努力學習,完成老師布置的任務,...
回答:我也是做網站開發的。當年我學習的時候用的是DW、editplus、sublime這些軟件,這些年經常用的editplus、sublime這兩軟件,好處就是打開速度快,使用方便,也能鍛煉編碼能力。要是做的有點后臺程序上的,那就推薦HBuilderX等這些大型的開發工具軟件,功能多能加快速度。要僅僅是前端webstrom這個也是很好的開發利器。
...稱深度學習專家、大咖的人,其實名不副實。這些人沒有機器/深度學習的教育或者研究背景,只是裝上TensorFlow運行了一些GitHub上搞來的代碼,然后就自認專家,寫博客、寫教程、甚至出書。這讓我很困擾,這破壞了深度學習的...
...。好了,又是學了半年多,每天學6個小時,一周6天。從機器學習學到深度學習再學回機器學習。面試,成功地去公司從事機器學習深度學習方面的基礎工作。不過實力肯定沒有那些編程出身,數學、統計出身的人強,所以很多...
...。好了,又是學了半年多,每天學6個小時,一周6天。從機器學習學到深度學習再學回機器學習。面試,成功地去公司從事機器學習深度學習方面的基礎工作。不過實力肯定沒有那些編程出身,數學、統計出身的人強,所以很多...
...... Python是不錯的入門選項。6、大數據和人工智能Python是機器學習和AI的主要開發語言。作為被用于機器學習和神經網絡人工智能系統以及各種現代技... 如何在 Go 中嵌入 Python我們將會在與 Python 交互的同時繼續保持 Go 代碼的慣...
...術實踐干貨哦~ 本文由信姜緣 發表于云+社區專欄 介紹 機器學習是計算機科學、人工智能和統計學的研究領域。機器學習的重點是訓練算法以學習模式并根據數據進行預測。機器學習特別有價值,因為它讓我們可以使用計算機...
機器學習在很多眼里就是香餑餑,因為機器學習相關的崗位在當前市場待遇不錯,但同時機器學習在很多人面前又是一座大山,因為發現它太難學了。在這里我分享下我個人入門機器學習的經歷,希望能對大家能有所幫助。 P...
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的原始相關性能圖表。同時根據訓練、推理能力由高到低做了...