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...
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...
回答:后臺不等于內核開發,但了解內核肯定有助于后臺開發,內核集精ucloud大成,理解內核精髓,你就離大咖不遠了。程序邏輯抽取器支持c/c++/esqlc,數據庫支持oracle/informix/mysql,讓你輕松了解程序干了什么。本站正在舉辦注解內核贏工具活動,你對linux kernel的理解可以傳遞給她人。
回答:大家好,我們以java排序算法為例,來看看面試中常見的算法第一、基數排序算法該算法將數值按照個位數拆分進行位數比較,具體代碼如下:第二、桶排序算法該算法將數值序列分成最大值+1個桶子,然后遞歸將數值塞進對應值的桶里,具體代碼如下:第三、計數排序算法該算法計算數值序列中每個數值出現的次數,然后存放到單獨的數組中計數累加,具體代碼如下:第四、堆排序算法該算法將數值序列中最大值挑選出來,然后通過遞歸將剩...
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...
... 如果預測的變量是連續的,我們稱其為回歸。 反向傳播算法(back propagation algorithm, BP-algorithm)是深度學習的最重要的兩大基石(另一個是梯度下降算法),幾乎所有的深度學習算法底層都會調用BP算法,其本質就是對鏈式求導法則的應...
...據量增長下的表現差異。當數據量很少的時候,深度學習算法不會有好的表現,這是因為深度學習算法需要大量數據來完美地實現。相反,傳統機器學習在這個情況下是占優勢的。下圖概括了這個事實。 2.2 硬件依賴 ...
...定理(No Free Lunch Theorem,簡稱NFL定理)。內容是無論學習算法a多聰明,學習算法b多笨拙,它們的期望性能是相同的。簡而言之,就是沒有一個通用算法可以完美解決所有問題,我們要根據具體問題來選擇合適的算法。 根據訓練...
...來?(^?^*) 1. 為什么要學? 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。...
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...