經(jīng)典機器學(xué)習(xí)算法SEARCH AGGREGATION
回答:pandas是python一個非常著名的數(shù)據(jù)處理庫，內(nèi)置了大量函數(shù)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(xué)習(xí)模型提供樣本輸入（包括數(shù)據(jù)預(yù)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(shù)讀取就行（早期版本中可以使用read_table函數(shù)），測試代碼如下，非常簡單，第一個參數(shù)為讀取的t...
wushuiyong
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回答:如果面試官始終問你，機器學(xué)習(xí)是什么？要學(xué)什么課程？發(fā)展方向是什么？諸如此類泛泛的問題，這說明他機器學(xué)習(xí)水平一般。如果面試官問你，人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、貝葉斯學(xué)習(xí)主要研究什么？Boosting與Bagging算法的主要區(qū)別是什么？這說明他對機器學(xué)習(xí)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(xiàn)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(yīng)當(dāng)是個高手?？偨Y(jié)：千萬不要小看面試官，即使他是個...
Apollo
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回答:后臺不等于內(nèi)核開發(fā)，但了解內(nèi)核肯定有助于后臺開發(fā)，內(nèi)核集精ucloud大成，理解內(nèi)核精髓，你就離大咖不遠了。程序邏輯抽取器支持c/c++/esqlc，數(shù)據(jù)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(nèi)核贏工具活動，你對linux kernel的理解可以傳遞給她人。
wenshi11019
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回答:MySQL是如何完成一次數(shù)據(jù)查詢的？這是一個很經(jīng)典的問題，對于理解數(shù)據(jù)庫執(zhí)行過程是個不錯的開端。MySQL執(zhí)行一條select的過程大致概述如下建立連接客戶端發(fā)起select語句，mysql接收判斷查詢語句是否存在于緩存中分析器做語法分析和檢驗優(yōu)化器優(yōu)化語句執(zhí)行器執(zhí)行查詢，并保存到緩存中具體執(zhí)行過程首先客戶端通過TCP發(fā)送連接請求到mysql連接器，連接器會對該請求進行權(quán)限驗證及連接資源分配。建立...
CKJOKER
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回答:大家好，我們以java排序算法為例，來看看面試中常見的算法第一、基數(shù)排序算法該算法將數(shù)值按照個位數(shù)拆分進行位數(shù)比較，具體代碼如下：第二、桶排序算法該算法將數(shù)值序列分成最大值+1個桶子，然后遞歸將數(shù)值塞進對應(yīng)值的桶里，具體代碼如下：第三、計數(shù)排序算法該算法計算數(shù)值序列中每個數(shù)值出現(xiàn)的次數(shù)，然后存放到單獨的數(shù)組中計數(shù)累加，具體代碼如下：第四、堆排序算法該算法將數(shù)值序列中最大值挑選出來，然后通過遞歸將剩...
molyzzx
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...。 下載鏈接: https://pan.baidu.com/s/1LaUl... 提取碼: hktx 國外經(jīng)典數(shù)學(xué)教材： 相比國內(nèi)浙大版和同濟版的數(shù)學(xué)教材更加通俗易懂，深入淺出，便于初學(xué)者更好地奠定數(shù)學(xué)基礎(chǔ)。下載鏈接： https://blog.csdn.net/Datawha... 2 統(tǒng)計學(xué) 入門教材...
...與算法進行了介紹。 針對每一個細分環(huán)節(jié)，給出了十個經(jīng)典題目參考學(xué)習(xí)，幫助學(xué)習(xí)理解。以sort為例，總結(jié)了快排、堆排、歸并排序、多路歸并排序、單鏈表插入排序與單鏈表歸并排序的經(jīng)典題目供大家學(xué)習(xí)，都是面試中常出...
...適合上手。 TensorFlow 官方文檔中文版 非常系統(tǒng)的教程。 經(jīng)典的決策樹算法 我們在機器學(xué)習(xí)中一直會遇到兩種問題，一種是回歸問題，一種是分類問題。我們從字面上理解，很容易知道分類問題其實是將我們現(xiàn)有的數(shù)據(jù)分成若干...
...的。5.2 Nesterov 加速梯度（NAG）Nesterov 加速梯度（NAG）和經(jīng)典動量算法非常相似，它是一種一階優(yōu)化算法，但在梯度評估方面有所不同。在 NAG 中，梯度的評估是通過速度的實現(xiàn)而完成的。NAG 根據(jù)參數(shù)進行更新，和動量算法一樣...
...們在實踐中可以非常高效地接近這些最優(yōu)結(jié)果：通過運行經(jīng)典的梯度下降優(yōu)化方法就可以得到足夠好的局部最小值，從而可以使我們在許多常見問題上取得巨大進步，例如圖像識別、語音識別和機器翻譯。我們簡單地忽略最優(yōu)結(jié)...
ChatGPT和Sora等AI大模型應(yīng)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(xùn)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(guān)性能圖表。同時根據(jù)訓(xùn)練、推理能力由高到低做了...
李義
