回答:眾所周知,前端技術的三大馬車是Html、CSS和JavaScript。Html做展示,CSS來修飾,而邏輯實現則需要JavaScript,所以學完了Html和CSS依然還有很長路要走。JavaScript和ES6Jquery現在已經被慢慢棄用,如果將來不從事傳統行業開發,在互聯網公司已經不再使用Jquery相關技術,所以應該根據自身發展定位來做相應的取舍。除去JavaScript基礎語法的學習,你...
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:會不會python對你能不能成為數據分析師也沒有任何關系,它只是一種工具語言,沒有因果關系先從2則高級數據分析師的招聘看起:第一個:任職要求:1、統計學,數學,計算機等專業本科及以上學歷,3~8年或以上的數據分析工作經驗。 2、扎實的數理統計理論知識,如描述性統計,推斷性統計,多元統計分析等。 3、熟悉數據挖掘理論與方法,如聚類分析,決策樹,邏輯回歸,關聯規則等。 4、熟練使用SQL語言進行各種復...
回答:嵌入式Linux其實范圍很廣,只以我個人經驗簡單說說。我們簡單的把嵌入式Linux開發工作分成幾類:Bootloader層開發驅動層開發根文件系統搭建應用程序開發其中:Bootloader層開發和Linux關系不太大,一般用匯編語言+C語言,更類似單片機開發應用程序開發:其實就是受一定限制的Linux應用程序開發,和嵌入式關系不大根文件系統搭建:根據具體需求搭建一套精簡而高效的根文件系統?這就需要...
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...
...學習理論知識、算法和數據挖掘實踐經驗,又有 Ta 想要從事的具體行業的所要求的基本知識和能力,例如計算機視覺能力、內容分發知識、互聯網金融知識等等。顯然,這樣嚴苛的要求可能會阻礙不少希望從事相關崗位的技術...
...Go 軟體工作原理,淺薄的個人研究筆記,還有一點點筆者從事人工智慧開發的心得,拋磚引玉,望其他高手指正。 風口上的人工智能 相信在很多人眼里 AlphaGo 早已經是人工智能的代名詞,而近幾年人們對人工智能的學習和研究...
...領域感興趣并想投身于該領域的研究之中。那么,對于想從事機器學習領域的人來說,有哪些是應該首先了解的內容呢?本文將簡單的介紹下機器學習的基本相關知識。機器學習是指使計算機系統使用統計技術學習數據的過程,...
...ython 一躍成為人工智能時代的網紅語言。無論你將來從事 Web 相關開發,還是搞人工智能、數據分析、后端開發、自動化測試/運維、爬蟲等等,學會 Python 都十分必要。 如果你想從事人工智能、機器學習領域,又或想提升自...
...做全能型人才,一人搞定前后端。 > 網絡運維轉型開發 從事傳統網絡運維工作,想要轉型做開發。 > 傳統IT轉行互聯網 從傳統企業軟件開發轉向Web互聯網方向。 > 準備進軍AI領域 Python是人工智能首選開發語言,搶占未來,成為AI...
...做全能型人才,一人搞定前后端。 > 網絡運維轉型開發 從事傳統網絡運維工作,想要轉型做開發。 > 傳統IT轉行互聯網 從傳統企業軟件開發轉向Web互聯網方向。 > 準備進軍AI領域 Python是人工智能首選開發語言,搶占未來,成為AI...
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...