機器學習數(shù)據(jù)預處理SEARCH AGGREGATION
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...
wushuiyong
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回答:首先建議題主描述清楚應用場景，否則別人做的方案可能都不符合需求。就Hadoop和OpenStack的糾結而言，支撐數(shù)據(jù)分析用前者，做資源管理用后者。=================補充=============題主的需求，實質是搭建一個IoT實時大數(shù)據(jù)平臺，而不是一般意義的私有云。IoTa大數(shù)據(jù)平臺除了數(shù)據(jù)采集和結果反饋，其余部分和一般的大數(shù)據(jù)平臺相差不多。OpenStack長于管理VM資源管理...
MonoLog
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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、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。總結：千萬不要小看面試官，即使他是個...
Apollo
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回答:使用SQL處理數(shù)據(jù)時，數(shù)據(jù)會在數(shù)據(jù)庫內(nèi)直接進行處理，而且sql處理本身可以對sql語句做優(yōu)化，按照最優(yōu)的策略自動執(zhí)行。使用Java處理時，需要把數(shù)據(jù)從數(shù)據(jù)庫讀入到Java程序內(nèi)存，其中有網(wǎng)絡處理和數(shù)據(jù)封裝的操作，數(shù)據(jù)量比較大時，有一定的延遲，所以相對來說數(shù)據(jù)處理就慢一些。當然，這個只是大體示意圖，實際根據(jù)業(yè)務不同會更復雜。兩者側重的點不同，有各自適合的業(yè)務領域，需要根據(jù)實際情況選用合適的方式。
stefanieliang
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回答:我是做JAVA后臺開發(fā)的，目前為止最多處理過每天600萬左右的數(shù)據(jù)！數(shù)據(jù)不算特別多，但是也算是經(jīng)歷過焦頭爛額，下面淺談下自己和團隊怎么做的？后臺架構:前置部門:負責接收別的公司推過來的數(shù)據(jù)，因為每天的數(shù)據(jù)量較大，且分布不均，使用十分鐘推送一次報文的方式，使用batch框架進行數(shù)據(jù)落地，把落地成功的數(shù)據(jù)某個字段返回給調用端，讓調用端驗證是否已經(jīng)全部落地成功的，保證數(shù)據(jù)的一致性！核心處理:使用了spr...
李增田
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回答:首先明確下定義：計算時間是指計算機實際執(zhí)行的時間，不是人等待的時間，因為等待時間依賴于有多少資源可以調度。首先我們不考慮資源問題，討論時間的預估。執(zhí)行時間依賴于執(zhí)行引擎是 Spark 還是 MapReduce。Spark 任務Spark 任務的總執(zhí)行時間可以看 Spark UI，以下圖為例Spark 任務是分多個 Physical Stage 執(zhí)行的，每個stage下有很多個task，task 的...
silenceboy
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...ensorFlow 目標檢測 數(shù)據(jù)科學和人工智能技術筆記 四、圖像預處理 圖嵌入/圖的表示學習 圖嵌入綜述：問題，技術與應用 第一、二章 圖嵌入綜述：問題，技術與應用 第三章 圖嵌入綜述：問題，技術與應用 4.1 ~ 4.2 圖嵌入綜述：...
...。 **在開展工作之前，請確保數(shù)據(jù)正確 對數(shù)據(jù)進行一次預處理，對構建模型進行一百萬次訓練 在最初訓練機器學習模型時，我們嘗試加載所有的數(shù)據(jù)。而采用的數(shù)據(jù)大小是TB級別，如果每次訓練都加載所有數(shù)據(jù)會導致訓練速度...
...度下降是為了更好的優(yōu)化代價函數(shù)（損失函數(shù)），不管是機器學習還是深度學習，總會需要優(yōu)化代價函數(shù)。2.設計網(wǎng)絡結構以更好的提取特征。增加神經(jīng)網(wǎng)絡隱藏層就能提取更高層次特征，卷積神經(jīng)網(wǎng)絡能提取空間上的特征，循...
...的各種轉換和學習器。ML.NET旨在提供E2E工作流程，以便在預處理、特征工程、建模、評估和操作化等過程中將機器學習融入到.NET應用程序中。ML.NET本身支持機器學習各方面所需要的類型和運行時環(huán)境，包括核心數(shù)據(jù)類型、可擴...
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(jù)訓練、推理能力由高到低做了...
