想學習機器學習SEARCH AGGREGATION
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: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?？偨Y：千萬不要小看面試官，即使他是個...
Apollo
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回答:隨著互聯網技術的不斷發展，軟件測試崗位受到了更多的關注，軟件測試崗位的上升空間和薪資待遇也得到了明顯的提升，而且軟件測試人才目前處于比較短缺的狀態。數據庫相關技術一直是軟件技術的重要組成部分，尤其在當下的大數據時代更是如此。因此，學習軟件測試和數據庫技術是不錯的選擇。學習軟件測試和數據庫技術，可以按照以下步驟進行：第一：學習編程語言。今天的軟件測試崗位的技術含量已經比較高了，對于大部分專業的測試人...
itvincent
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回答:【linux是什么】Linux和windows都是一個操作系統，但Linux是免費和自由使用的，性能穩定高效，卻不為人熟知。因為他更擅長領域在服務器和小型智能電子設備中，這也是不少學習IT人員想學習linux的原因?！緇inux的學習難點】Linux有很多個版本，有些可以進行圖形界面操作的如，Ubuntu。但是大部分都是命令行的操作，也就是在一個黑乎乎的窗口下通過輸入命令實現打開文件，編輯文件，連...
Caizhenhao
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回答:數據庫是重要的計算機基礎知識之一，在當前的大數據時代背景下，數據庫的重要性得到了進一步的體現。要想系統的學習數據庫知識，可以按照以下步驟進行：第一：系統了解數據庫理論知識。學習數據庫首先要從數據庫理論開始學習，包括數據模型、數據庫體系結構、關系模型、關系數據庫、關系代數、關系演算、SQL語言、數據庫安全、數據庫完整性、數據庫設計、數據庫并發以及分布式數據庫等內容。數據庫理論的掌握對于未來數據庫的實...
XUI
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回答:作為一名剛轉行不久成為一名數據分析師且最近在一家相對可以的互聯網公司的數據分析師來說，我覺得數據分析師學習流程有3個大的方面：1 數據分析工具的學習 2 數據思維的學習 3 數據分析的面試，接下來我就從這3個方向做出回答。 數據分析工具的學習：python：如果你想做的師數據挖掘工程師，那python 得學好，如果只是像我一樣僅僅是成為商業數據分析師，那學習最基礎的掌握，numpy,pandas...
Sleepy
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摘要： 本文簡單總結了機器學習的幾大任務及其對應的方法，方便初學者根據自己的任務選擇合適的方法。當掌握機器學習基本知識以及清楚自己所要處理的任務后，應用機器學習就不會那么難了。 機器學習一直是一個火熱...
機器學習技術在監控工具中的應用已經成為 IT 運維與 DevOps 團隊的一大熱點話題。盡管相關的使用案例很多，對 IT 團隊而已真正的「殺手級應用」是機器學習如何提高實時事件管理能力，從而幫助較大規模的企業提高服務質...
...興奮地宣布了ML.NET的預覽版，這是一種跨平臺的開源機器學習框架。ML.NET將讓廣大.NET開發人員可以開發自己的模型，并且將自定義的機器學習融入到其應用程序中，無需之前擁有開發或調整機器學習模型方面的專業知識。ML.NET...
在上個月發表博客文章《深度學習vs機器學習vs模式識別》之后，CMU博士、MIT博士后及vision.ai聯合創始人Tomasz?Malisiewicz這一次帶領我們回顧50年來人工智能領域三大范式（邏輯學、概率方法和深度學習）的演變歷程。通過本文我...
...相應的培訓課程，而且價格和質量各不相同。與其他所有學習一樣，在投入大量精力和金錢后，你當然不希望發現浪費了時間卻沒學到應獲得的技能。 那么對于想入門人工智能的人群來說，應該從哪兒開始呢？ 本文列出了一些...
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...
