回答:在日常開發(fā)運(yùn)維工作中,經(jīng)常會(huì)遇到多臺(tái)服務(wù)器上的數(shù)據(jù)同步問題,特別是集群部署時(shí),如果不是自動(dòng)化同步數(shù)據(jù),全靠人工同步那工作量就會(huì)很大。Linux的文件同步工具 RsyncRsync是Linux系統(tǒng)下的一款數(shù)據(jù)備份工具,使用它可以增量備份,不光光支持本地復(fù)制還支持遠(yuǎn)程同步,功能十分強(qiáng)大。1、Rsync優(yōu)點(diǎn):Rsync在第一次同步時(shí)是全量同步,后面同步時(shí)只會(huì)傳輸修改過的文件;在傳輸過程中還可以進(jìn)行壓縮傳...
回答:pandas是python一個(gè)非常著名的數(shù)據(jù)處理庫(kù),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(jī)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(jiǎn)單介紹一下這個(gè)庫(kù)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(cè)試代碼如下,非常簡(jiǎn)單,第一個(gè)參數(shù)為讀取的t...
回答:如果面試官始終問你,機(jī)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(jī)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(duì)機(jī)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(chǎng)用計(jì)算機(jī)編程,或者搜一段算法程序,估計(jì)你要很重視他了,應(yīng)當(dāng)是個(gè)高手??偨Y(jié):千萬不要小看面試官,即使他是個(gè)...
...以及產(chǎn)品技術(shù)核心的認(rèn)識(shí)。 回歸本質(zhì)——業(yè)務(wù)專家才是機(jī)器學(xué)習(xí)問題的最適解決者 AutoML對(duì)于人工智能社區(qū)來說并不能說是一個(gè)新潮的概念,國(guó)內(nèi)國(guó)外的企業(yè)都陸續(xù)推出了自己的AutoML平臺(tái)。但這些平臺(tái)的使用者和服務(wù)對(duì)象往往是...
機(jī)器學(xué)習(xí)是推動(dòng)和加速數(shù)據(jù)中心自動(dòng)化的關(guān)鍵技術(shù)。例如,檢查網(wǎng)絡(luò)基線(網(wǎng)絡(luò)基線是指網(wǎng)絡(luò)在正常情況下的各種參數(shù))是當(dāng)今NetOps中使用的最多的人工操作之一。隨著網(wǎng)絡(luò)變得更加虛擬化、軟件定義,以及自動(dòng)化,網(wǎng)絡(luò)的可見...
...,在2019年到來之際,讓我們一起展望在今年數(shù)據(jù)科學(xué)、機(jī)器學(xué)習(xí)和人工智能領(lǐng)域會(huì)有怎樣的發(fā)展趨勢(shì)。 首先讓我們快速回顧一下,去年我們?cè)龀隽四男╊A(yù)測(cè)。 2018年預(yù)測(cè)回顧 預(yù)測(cè)1 模型生產(chǎn)和數(shù)據(jù)準(zhǔn)備都將越來越自動(dòng)化。 大...
云計(jì)算機(jī)器學(xué)習(xí)平臺(tái),有時(shí)也被稱為機(jī)器學(xué)習(xí)即服務(wù)(MLaaS)解決方案,可以讓企業(yè)更加輕松地采用人工智能(AI)。但專家表示,中小企業(yè)在考慮采用這些服務(wù)之前應(yīng)該考慮其面臨的潛在挑戰(zhàn)。 云計(jì)算機(jī)器學(xué)習(xí)平臺(tái),有時(shí)也被稱為...
云計(jì)算機(jī)器學(xué)習(xí)平臺(tái),有時(shí)也被稱為機(jī)器學(xué)習(xí)即服務(wù)(MLaaS)解決方案,可以讓企業(yè)更加輕松地采用人工智能(AI)。但專家表示,中小企業(yè)在考慮采用這些服務(wù)之前應(yīng)該考慮其面臨的潛在挑戰(zhàn)。云計(jì)算...
...們需要 AutoML?在談?wù)撨@個(gè)問題之前,我們需要先弄清楚機(jī)器學(xué)習(xí)的一般步驟。其實(shí),不論是圖像識(shí)別、語音識(shí)別還是其他的機(jī)器學(xué)習(xí)項(xiàng)目,其結(jié)構(gòu)差別是很小的,一個(gè)效果好的模型需要大量的經(jīng)驗(yàn)來調(diào)優(yōu)。實(shí)現(xiàn)過程有以下步驟...
機(jī)器學(xué)習(xí)和云計(jì)算技術(shù)在2019年仍然成為熱門話題。隨著技術(shù)的發(fā)展和進(jìn)步,那些在機(jī)器學(xué)習(xí)和云計(jì)算采用方面不受重視的組織可能會(huì)發(fā)現(xiàn)自己落后于人。而人們?cè)谛袠I(yè)市場(chǎng)上就可以看到許多舉措和項(xiàng)目。但是要取得成功,...
...達(dá)到 97%的識(shí)別準(zhǔn)確率,超過普通人的 95% 的識(shí)別準(zhǔn)確率。機(jī)器視覺的識(shí)別能力超過人類,這是人工智能領(lǐng)域了不起的成就, 而這一切在僅僅 4 年的時(shí)間內(nèi)就實(shí)現(xiàn),則更凸顯了深度學(xué)習(xí)的潛力和業(yè)界的研究 熱潮。深度學(xué)習(xí)還在持...
上文講述了機(jī)器學(xué)習(xí)的功能和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的概念,以及簡(jiǎn)要介紹了感知器和卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),接下來繼續(xù)介紹另外6種神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)。 3.遞歸神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 為了理解RNN,我們需要對(duì)序列建模進(jìn)行簡(jiǎn)要概述。將機(jī)器學(xué)習(xí)應(yīng)用于序列時(shí),...
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(tái)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(shí)根據(jù)訓(xùn)練、推理能力由高到低做了...