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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: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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回答:在互聯網企業中，多數項目可能都是按照兩周一迭代的節奏去開發的，甚至不少項目都是日發布。發布項目看上去很簡單，但項目一多、各種線上線下環境的配置還是很瑣屑的，對于這類重復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是當下被廣泛使用的持續構建的可視化Web工具，它是用Java語言開發的，通過Jenkins可以將各類項目的編譯、打包、分發、部署都變成...
incredible
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...和商業發展迅速擴大的領域。 ? 此外，據埃文斯數據公司最近的調查顯示，650萬技術開發人員正在使用某種形式的人工智能或機器學習，另有580萬開發人員計劃在六個月內開始使用人工智能或機器學習。鑒于全球有超過22...
...為企業和商業發展迅速擴大的領域。?此外，據埃文斯數據公司最近的調查顯示，650萬技術開發人員正在使用某種形式的人工智能或機器學習，另有580萬開發人員計劃在六個月內開始使用人工智能或機器學習。鑒于全球有超過2...
...性理論等多門學科 簡單來說：機器學習可以通過大量的數據或者以往的經驗自動改進計算機程序/算法。 生成完模型f(x)之后，我們將樣例數據丟進模型里邊，就可以輸出結果： 我們說機器學習可以自我學習，是因為我們會將...
...器接口回顧 SciPyCon 2018 sklearn 教程 十五、估計器流水線 數據科學和人工智能技術筆記 一、向量、矩陣和數組 Sklearn 學習指南 第一章：機器學習 - 溫和的介紹 線性回歸/邏輯回歸/softmax 回歸 AILearning 第5章_邏輯回歸 AILearning 第8...
...的前提條件 C4C機器學習的思路是分析系統內已有的歷史數據，以進行模式識別，創建統計模型對將來的業務決策做出預測。因此歷史數據成為C4C機器學習場景一個至關重要的輸入條件。 SAP C4C機器學習對于歷史數據規模的要求是...
...個值稱之為損失（loss），我們的目標就是使對所有訓練數據的損失和盡可能的小。 如果將先前的神經網絡預測的矩陣公式帶入到yp中（因為有z=yp），那么我們可以把損失寫為關于參數（parameter）的函數，這個函數稱之為損...
...-不管大家明不明白它們的不同！ 不管你是否積極緊貼數據分析，你都應該聽說過它們。 正好展示給你要關注它們的點，這里是它們關鍵詞的google指數： 如果你一直想知道機器學習和深度學習的不同，那么繼續讀下去...
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
