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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: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: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...
wangtdgoodluck
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回答:因為這兩大音樂軟件，主要在安卓和ios兩大陣營。基本上涵蓋了99.9%的用戶量。現(xiàn)在這個搶占用戶的時代，不會說單獨去弄一個用的人特別少的系統(tǒng)去開發(fā)。成本上也不劃算。
APICloud
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...用管理（CSEM, Cloud Service Expense Management） Kubernetes擴展到機器學習領域 趨勢1：CI來了，自動化測試也該興起了傳統(tǒng)模式下，測試用例的設計通常用來判斷軟件能否在不同場景下正確地運行，通常由QA工程師創(chuàng)建和運行測試用例。...
...碼，行為式驗證碼是以用戶產(chǎn)生的行為軌跡為依據(jù)，進行機器學習建模，結合訪問頻率、地理位置、歷史記錄等多個維度信息綜合判斷，快速、準確的返回人機判定結果。以網(wǎng)易云易盾的驗證碼產(chǎn)品為例： 行為驗證碼具備運用...
...為簡單的那類算法而已。隨著圖像處理理論的發(fā)展，以及機器學習的普及和更高性能的處理器的出現(xiàn)，各類更優(yōu)秀的SR算法陸續(xù)出現(xiàn)。現(xiàn)在我們提及SR時，往往是特指依靠機器學習來實現(xiàn)的圖像放大算法。下文提到SR時也均特指這...
...作為一種人機識別手段，其終極目的，就是區(qū)分正常人和機器的操作。而對于沒有驗證碼的場景，比如用戶登陸，則機器可以同時、大批量的發(fā)起請求，一來系統(tǒng)可能扛不住，二來機器可以不斷變換密碼來嘗試破解用戶的密碼，...
...別的數(shù)據(jù)集上分別學習詞向量模型，利用這些模型，結合機器學習方法在不同垃圾類別數(shù)據(jù)集上挖掘出每個詞對應的上下文信息。 此外在檢測時，對包含敏感詞的文本會根據(jù)上下文信息和人工定制的規(guī)則，判斷敏感詞是否為垃...
...，對未來的預測，從沒有價值的數(shù)據(jù)中挖掘出價值，使用機器學習，強化學習，神經(jīng)網(wǎng)絡等等更加高層次的算法來進行分析計算，期望得出數(shù)據(jù)分析所得不到的結果。 正如我前面所說的，BI是讓數(shù)據(jù)開口說話的工具，是輔助決策...
...表聯(lián)動等在內(nèi)的基本分析內(nèi)容，同時也包含了數(shù)據(jù)挖掘、機器學習類和深度學習類內(nèi)容，如聚類算法、決策樹、神經(jīng)網(wǎng)絡、基因算法等能力。這些功能和詞匯聽起來非常復雜，似乎對業(yè)務人員要求很高，但像網(wǎng)易有數(shù)這樣的敏捷...
...也在干和 Google 類似的事情。 我們觀察到，當數(shù)據(jù)中心的機器規(guī)模突破十萬臺的時候，效率的提高就變成了一件能夠節(jié)省大量成本的事情，所以開始引起重視。而能做到這件事情，往往依靠的就是數(shù)據(jù)驅(qū)動的智能調(diào)度。 為了支...
...提出了更高的需求，AIOps和智能調(diào)度，即借助數(shù)據(jù)分析、機器學習提升運維和調(diào)度效率的方法，是未來不容忽視的課題。運維的職責是以盡可能低的成本保證軟件工程效率和線上服務質(zhì)量，微服務的膨脹必然驅(qū)動企業(yè)通過對監(jiān)控...
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...
未東興
李義
