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回答:python入門的話，其實很簡單，作為一門膠水語言，其設計之處就是面向大眾，降低編程入門門檻，隨著大數據、人工智能、機器學習的興起，python的應用范圍越來越廣，前景也越來越好，下面我簡單介紹python的學習過程：1.搭建本地環境，這里推薦使用Anaconda，這個軟件集成了python解釋器和眾多第三方包，還自帶spyder，ipython notebook等開發環境（相對于python自帶...
liujs
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回答:Python可以做什么？1、數據庫：Python在數據庫方面很優秀，可以和多種數據庫進行連接，進行數據處理，從商業型的數據庫到開放源碼的數據庫都提供支持。例如：Oracle, My SQL Server等等。有多種接口可以與數據庫進行連接，至少包括ODBC。有許多公司采用著Python＋MySQL的架構。因此，掌握了Python使你可以充分利用面向對象的特點，在數據庫處理方面如虎添翼。2、多媒體：...
ivan_qhz
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回答:1、web應用開發網站后端程序員：使用它單間網站，后臺服務比較容易維護。類似平臺如：Gmail、Youtube、知乎、豆瓣2、網絡爬蟲爬蟲是屬于運營的比較多的一個場景吧, 爬蟲獲取或處理大量信息：批量下載美劇、運行投資策略、爬合適房源、從各大網站爬取商品折扣信息，比較獲取最優選擇；對社交網絡上發言進行收集分類，生成情緒地圖，分析語言習慣；爬取網易云音樂某一類歌曲的所有評論，生成詞云；按條件篩選獲得...
edagarli
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回答:Python是一門電腦編程語言，而且是學習人工智能的第一語言，相對其他的流行語言python也比較簡單一些。主要學習的內容有web網站開發，游戲開發，爬蟲，數據分析，大數據，智能等各方面的內容，就業也是面向這些崗位，是以后的大趨勢，現在國家也在推廣這方面的學習了。python簡單易學、免費開源、高層語言、可移植性超強、可擴展性、面向對象、可嵌入型、豐富的庫、規范的代碼等。Python除了極少的涉及...
kyanag
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回答:框架就是一個基本架構，別人已經替你搭建好了基本結構，你只需要按自己需求，添加內容就行，不需要反復的造輪子，可以明顯提高開發效率，節約時間，python的框架很多，目前來說有web框架，爬蟲框架，機器學習框架等，下面我簡單介紹一下這3種基本框架，主要內容如下：1.web框架，這個就很多了，目前來說，比較流行的有3種，分別是Django，Tornado和Flask，下面簡單介紹一下這3個框架：Djan...
huashiou
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回答:txt文件是我們比較常見的一種文件，讀取txt文件其實很簡單，下面我介紹3種讀取txt文件的方法，感興趣的可以了解一下，一種是最基本的方法，使用python自帶的open函數進行讀取，一種是結合numpy進行讀取，最后一種是利用pandas進行讀取，實驗環境win7+python3.6+pycharm5.0主要介紹如下：為了更好的說明問題，我這里新建一個test.txt文件，主要有4行4列數據，每...
lansheng228
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...方便的檢索。也希望大家可以轉載。 如果大家已經熟悉python和R的模塊/包載入方式，那下面的表查找起來相對方便。python在下表中以模塊.的方式引用，部分模塊并非原生模塊，請使用 pip install * 安裝；同理，為了方便索引，R中...
...以獲取主題時還不能使用describeTopics(在spark1.6中才開放對python的接口)，只能使用topicsMatrix的方法。 本來湊合用topicsMatrix也行，但我們發現，這一個用來獲取主題模型的函數，居然比Lda的訓練還要慢！無論在我們自己的集群還是...
...量模型貝葉斯中Prior的重要性狄利克雷分布、多項式分布LDA的生成過程LDA中的參數與隱變量Supervised LDADynamic LDALDA的其他變種項目作業：LDA的基礎上修改并搭建無監督情感分析模型第十六周：MCMC方法Detailed Balance對于LDA的吉布斯采...
...題建模的潛在狄利克雷分配（Latent Dirichlet Allocation，簡稱LDA）模型等概率圖模型都需要在擬合數據時解決這一問題。 同時，由于模型設置（假設、維度……）不同，貝葉斯推理問題有時會很難解決。在解決大型問題時，精確的...
...何學爬蟲技術以供學習，http://www.chujiangdata.com。 第一：Python爬蟲學習系列教程（來源于某博主：http://cuiqingcai.com/1052.html）Python版本：2.7 整體目錄： 一、爬蟲入門 Python爬蟲入門一之綜述 Python爬蟲入門二之爬蟲基礎了解 Python爬...
...n_components=2).fit_transform(iris.data) 2 線性判別分析 from sklearn.lda import LDA2 3 #線性判別分析法，返回降維后的數據 #參數n_components為降維后的維數 LDA(n_components=2).fit_transform(iris.data, iris.target) 參考： http://note...
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...
