機器學習在線SEARCH AGGREGATION
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...
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...
Apollo
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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...
wangtdgoodluck
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...2017年1月19日更新, 作者: Matthew Corrigan 使用感知器的Python機器學習簡介 每個熟悉技術的人都聽說過機器學習。但都認為必得高智商的數學大師才能搞, 咋也得懂微積分才整機器學習吧。其實沒那么難，本文將指導您在沒有任何高...
...部部署在UCloud云平臺上。這首先幫助他們省下了前期裝配機器，后期專人維護的時間和人力成本，而云計算特有的彈性擴容，與水杉在線的發展節奏十分吻合，一開始，我們無法精準估算后期發展過程中，究竟需要配置多少臺...
... Python之機器學習第一彈。 Python被稱為最簡單好上手的語言之一，基于其極強的關聯性，對各種庫的引用，和資源的關聯，使其實現功能非常容易。一些底層邏輯不需過多過深的...
...？ 老師上課時候就說過：傳統算法解決確定性問題，而機器學習解決非確定性問題。 好吧，確實激起了我的興趣，所以系統學習一下吧。 2. 機器學習算法 機器學習算法和普通算法還是有很大區別的。它不要求百分之百準確，...
...供細顆粒度的參考架構，是本文的重要目標。 算法部分 機器學習涉及優化理論、統計學、數值計算等多個領域。這給那些希望學習機器學習核心概念的系統開發工程師帶來了很大的障礙。不過，復雜的概念背后往往蘊藏著樸素...
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...
李義
李昌杰
張紅新
