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...
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:...
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...
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...
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...
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...
...p(x_i) $$ $Ent(D)$的值越小,則D的不純度就越低。 香農熵的python代碼如下: 函數功能:計算香農熵 參數說明: dataSet:原始數據集 返回: ent:香農熵的值 def calEnt(dataSet): n = dataSet.shape[0] #數據集...
...器學習實戰》第 3 章決策樹部分程序清單。所用代碼為 python3。 決策樹優點:計算復雜度不高,輸出結果易于理解,對中間值的缺失不敏感,可以處理不相關特征數據。缺點:可能會產生過度匹配問題。適用數據類型:數值型...
...oshua Bengio更是在他們著的《深度學習》一書中詳述了利用香農的信息熵構建深度學習損失函數的通用形式:這些神經網絡似的什么然呢?損失函數中的條件概率、信息熵向我們傳達一個怎樣的思想呢?在《迷人的數據與...
...?這時候,需要引入一個概念,熵 。 熵(entropy) 1948年,香農提出信息熵的概率。一條信息的信息量大小和它的不確定性有直接的關系,要搞清楚一件不確定的事,需要了解大量信息。熵(entropy)用于表示 隨機變量不確定性的...
...以做1000個不同樣本類別的判斷。 熵與交叉熵 熵的本質是香農信息量($log( frac{{1}}{{p}})$,$-log(p)$)的期望。熵在信息論中代表隨機變量不確定度的度量。一個離散型隨機變量 X 的熵 H(X) 定義為:$$ H(X) = - sumlimits_{i = 1}^K {p({x_i})lo...
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...