機器學習和算法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，為機器學習模型提供樣本輸入（包括數(shù)據(jù)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(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，機器學習是什么？要學什么課程？發(fā)展方向是什么？諸如此類泛泛的問題，這說明他機器學習水平一般。如果面試官問你，人工神經(jīng)網(wǎng)絡、貝葉斯學習主要研究什么？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(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，應當是個高手?？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:我們已經(jīng)上線了好幾個.net core的項目，基本上都是docker+.net core 2/3。說實話，.net core的GC非常的優(yōu)秀，基本上不需要像做Java時候，還要做很多的優(yōu)化。因此沒有多少人研究很正常。換句話，如果一個GC還要做很多優(yōu)化，這肯定不是好的一個GC。當然平時編程的時候，常用的非托管的對象處理等等還是要必須掌握的。
ZweiZhao
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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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...度下降是為了更好的優(yōu)化代價函數(shù)（損失函數(shù)），不管是機器學習還是深度學習，總會需要優(yōu)化代價函數(shù)。2.設計網(wǎng)絡結(jié)構(gòu)以更好的提取特征。增加神經(jīng)網(wǎng)絡隱藏層就能提取更高層次特征，卷積神經(jīng)網(wǎng)絡能提取空間上的特征，循...
前言 機器學習和深度學習現(xiàn)在很火！突然間每個人都在討論它們-不管大家明不明白它們的不同！ 不管你是否積極緊貼數(shù)據(jù)分析，你都應該聽說過它們。 正好展示給你要關注它們的點，這里是它們關鍵詞的google指數(shù)： ...
一、人工智能與機器學習 說到人工智能，就不得不提圖靈測試。圖靈測試是阿蘭圖靈在1950年提出的一個關于機器是否能夠思考的著名實驗，測試某機器是否能表現(xiàn)出與人等價或無法區(qū)分的智能。主要內(nèi)容是：測試者與被測試...
...？ 老師上課時候就說過：傳統(tǒng)算法解決確定性問題，而機器學習解決非確定性問題。 好吧，確實激起了我的興趣，所以系統(tǒng)學習一下吧。 2. 機器學習算法 機器學習算法和普通算法還是有很大區(qū)別的。它不要求百分之百準確，...
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(jù)訓練、推理能力由高到低做了...
李義
