回答:如果面試官始終問你,機器學(xué)習(xí)是什么?要學(xué)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(xué)習(xí)水平一般。如果面試官問你,人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、貝葉斯學(xué)習(xí)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(xué)習(xí)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(yīng)當(dāng)是個高手。總結(jié):千萬不要小看面試官,即使他是個...
回答:在日常開發(fā)運維工作中,經(jīng)常會遇到多臺服務(wù)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(fù)制還支持遠(yuǎn)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...
回答:在互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)中,多數(shù)項目可能都是按照兩周一迭代的節(jié)奏去開發(fā)的,甚至不少項目都是日發(fā)布。發(fā)布項目看上去很簡單,但項目一多、各種線上線下環(huán)境的配置還是很瑣屑的,對于這類重復(fù)性工作是否可以自動化呢?這里就是我們要了解的Jenkins了。Jenkins是什么?Jenkins是當(dāng)下被廣泛使用的持續(xù)構(gòu)建的可視化Web工具,它是用Java語言開發(fā)的,通過Jenkins可以將各類項目的編譯、打包、分發(fā)、部署都變成...
...得要復(fù)雜,甚至顯得有點老謀深算。 泉志告訴我,判斷一個新聞?wù)婕伲秩齻€步驟。 首先,在盤根錯節(jié)的信息里,機器會找到最初的信源,分析其用戶畫像(專業(yè)領(lǐng)域,個人或機構(gòu),機構(gòu)類型,影響力,過去發(fā)表的內(nèi)容...
...至有好幾個答案對應(yīng)一個問題,可以隨機顯示或者在邏輯判斷一下,選合適的回答,這樣就顯得不那么枯燥,這屬于問題和答案一對多。 另外一種情況是,比如人類問天氣如何,它會反問人類在哪個城市,根據(jù)城市回答天氣。...
...d addBody(); //為機器進行裝扮 public abstract void dressUp(); //判斷是否為該機器進行裝扮 public boolean ifDressup(){ return true; } } //繼承自基類的一個子類 public class InflatableDoll extends Machine{ ...
...路徑屬于同一類型的題目。所以大致思路相同,只需要將判斷條件變成判斷他是否能夠達(dá)到相應(yīng)的格子(即判斷即將進入個格子行坐標(biāo)和列坐標(biāo)的數(shù)位之和是否大于k) 而且其實坐標(biāo)已經(jīng)確定了,實現(xiàn)相對簡單 public class Solution { ...
...用于讓計算機基于大量數(shù)據(jù)來學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)的傾向并作出某些判斷。機器學(xué)習(xí)的算法可以根據(jù)輸入的數(shù)據(jù)類型分為監(jiān)督學(xué)習(xí)和非監(jiān)督學(xué)習(xí)兩種。 監(jiān)督學(xué)習(xí)和非監(jiān)督學(xué)習(xí) 當(dāng)用機器學(xué)習(xí)的算法讓計算機學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)傾向時,算法會...
...法和邏輯推理,對事物未來發(fā)展的趨勢作出預(yù)計、推測和判斷,尋求事物的未來發(fā)展規(guī)律。預(yù)測不僅研究事物的本身,而且還要研究它和環(huán)境之間的相互作用、相互影響。預(yù)測的過程就是在調(diào)查研究或科學(xué)試驗的基礎(chǔ)上的分析過...
...種統(tǒng)計性數(shù)據(jù)來分析風(fēng)險的IP、用戶或者設(shè)備,這個分析判斷的過程是適合機器學(xué)習(xí)的目的。 人工分析的成本 筆者所接觸到的傳統(tǒng)風(fēng)控都是世代累計的案例構(gòu)成的成百上千的策略來完成的,通過初篩一些可疑的用戶,然后堆人...
...種統(tǒng)計性數(shù)據(jù)來分析風(fēng)險的IP、用戶或者設(shè)備,這個分析判斷的過程是適合機器學(xué)習(xí)的目的。 人工分析的成本 筆者所接觸到的傳統(tǒng)風(fēng)控都是世代累計的案例構(gòu)成的成百上千的策略來完成的,通過初篩一些可疑的用戶,然后堆人...
ChatGPT和Sora等AI大模型應(yīng)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(xùn)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(guān)性能圖表。同時根據(jù)訓(xùn)練、推理能力由高到低做了...