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...
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...
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...
... 這些就是程序執行的發展規律。 要編寫程序, 必定要先通悉這些規律。 規律的表現形式是:如果條件 (C1, C2, ..., Cn) 是產生結果 (R1, R2, ... , Rn) 的充分必要條件, 那么當 C1, C2, ..., Cn 任一不滿足條件時, 都不可能產生結果 (R...
...之處. 深度學習包含兩方面內容: 1.更好的訓練深度神經網絡。神經網絡隱藏層超過兩層就算深度神經網絡,三層的NN的訓練還好說,但是如果NN很多層數呢?那將會面臨梯度彌散和梯度爆炸等問題。所以為了讓訓練的DNN取得好的...
...Factorization 【16】Finale 吳恩達深度學習專項課程筆記 神經網絡與深度學習: 【1】深度學習概述 【2】神經網絡基礎之邏輯回歸 【3】神經網絡基礎之Python與向量化 【4】淺層神經網絡 【5】深層神經網絡 優化神經網絡: 【1】深...
...給大家帶來幫助 在這篇文章中,我想與大家分享8個神經網絡體系結構,我相信任何一個機器學習的研究人員都應該熟悉這一過程來促進他們的工作。 為什么我們需要機器學習? 機器學習對于那些對人類來說太復雜而不能直接編...
...著適者生存不適者淘汰準則的遺傳算法。 二、人工神經網絡和生物神經網絡 計算機領域的神經網絡和我們自己身體里的神經網絡究竟是一樣的嗎? 科學家們通過長久的探索, 想讓計算機像人一樣思考, 所以研發了人工神經網...
近日,外媒 KDnuggets 刊登了一篇機器學習與網絡安全相關的資料大匯總,文中列出了相關數據源的獲取途徑,優秀的論文和書籍,以及豐富的教程。大部分都是作者在日常工作和學習中親自使用并認為值得安利的純干貨。數據源...
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...