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:其實有漢語編程的,有一款爬數據的軟件,叫火車頭,里頭就可以用漢語來編輯程序,那款軟件也確實很強。不過漢語意思歧義太多了,去把程序漢語背下來花的功夫比英語還大,所以,用習慣的人,肯定會選擇直接用英語。
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...
...作者Caleb Garling對話吳恩達時,他剛結束在舊金山的深度學習大會,這名斯坦福深度學習教授,前Google Brain負責人,Coursera的創始人和現任百度首席科學家在大會上受到了一大群仰慕他的計算機科學家的訪問。吳恩達和我談論了他...
...:是AWS SageMaker平臺。 AI框架層:由CNTK 、MXNET 各種深度學習框架構成。 1、AI應用層 ? 主推三大成熟應用 1、Amazon Rekognition——基于深度學習的圖像和視頻分析 它能實現對象與場景檢測、人臉分析、面部比較、人臉識...
...層:是AWS SageMaker平臺。AI框架層:由CNTK 、MXNET 各種深度學習框架構成。1、AI應用層 ?主推三大成熟應用1、Amazon Rekognition——基于深度學習的圖像和視頻分析它能實現對象與場景檢測、人臉分析、面部比較、人臉識別、名人識別...
機器翻譯、聊天機器人等自然語言處理應用正隨著深度學習技術的進展而得到更廣泛和更實際的應用,甚至會讓人認為深度學習可能就是自然語言處理的終極解決方案,但斯坦福大學計算機科學和語言學教授 Christopher D. Manning ...
...課程給刷屏,比如前不久極客時間的 google 算法課程。但學習本身是一件非常逆人性的事,大部分人看到一篇好的技術文,第一反應先收藏,然后想著以后有時間慢慢的看。但 99% 的人收藏之后再也不會去看。技術人都會有個通...
三大牛Yann LeCun、Yoshua Bengio和Geoffrey Hinton在深度學習領域的地位無人不知。為紀念人工智能提出60周年,的《Nature》雜志專門開辟了一個人工智能 + 機器人專題 ,發表多篇相關論文,其中包括了Yann LeCun、Yoshua Bengio和Geoffrey H...
...語出自漢·王充《論衡·實知》。人,能力有高下之分,學習才知道事物的道理,而后才有智慧,不去求問就不會知道。知物由學希望通過一篇篇技術干貨、趨勢解讀、人物思考和沉淀給你帶來收獲的同時,也希望打開你的...
...夠激發閱讀興趣。例文難易得當,結構安排合理,是技術學習與英語學習的有機結合。 2.《枕邊算法書》 X 2 眾所周知,算法是軟件開發人員必須掌握的重要知識。但也不乏有人覺得算法很枯燥,所以推薦了《枕邊算法書》,號...
...Campus漢城校區做了一次關于智能計算機系統的大規模深度學習(Large-Scale Deep Learning for Intelligent Computer Systems)的演講。本文是對他這次演講的總結。如果你無法理解信息里包含的內容,那么就會很難將其組織起來。自從AlphaGo與...
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...