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:在日常開發運維工作中,經常會遇到多臺服務器上的數據同步問題,特別是集群部署時,如果不是自動化同步數據,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系統下的一款數據備份工具,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...
...好的解決了R的大數據級瓶頸問題。 SparkR也支持分布式的機器學習算法,比如使用MLib機器學習庫。 什么是Docker 參考前文 打造數據產品的快速原型:Shiny的Docker之旅,我們也可以知道,Docker是一種類似于虛擬機的技術,主要解決...
關于機器學習的11個開源工具 翻譯:瘋狂的技術宅英文標題:11 open source tools to make the most of machine learning英文連接:https://www.infoworld.com/art...本文首發于微信公眾號:充實的腦洞 使用這些多樣化、易于實現的庫和框架,挖掘...
前言 numpy對python的意義非凡,在數據分析與機器學習領域為python立下了汗馬功勞。現在用python搞數據分析或機器學習經常使用的pandas、matplotlib、sklearn等庫,都需要基于numpy構建。毫不夸張地說,沒有numpy,python今天在數據分...
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...