機器學習數據預處理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
|
1092人閱讀
回答:首先建議題主描述清楚應用場景，否則別人做的方案可能都不符合需求。就Hadoop和OpenStack的糾結而言，支撐數據分析用前者，做資源管理用后者。=================補充=============題主的需求，實質是搭建一個IoT實時大數據平臺，而不是一般意義的私有云。IoTa大數據平臺除了數據采集和結果反饋，其余部分和一般的大數據平臺相差不多。OpenStack長于管理VM資源管理...
MonoLog
|
1073人閱讀
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...
Apollo
|
1395人閱讀
回答:使用SQL處理數據時，數據會在數據庫內直接進行處理，而且sql處理本身可以對sql語句做優化，按照最優的策略自動執行。使用Java處理時，需要把數據從數據庫讀入到Java程序內存，其中有網絡處理和數據封裝的操作，數據量比較大時，有一定的延遲，所以相對來說數據處理就慢一些。當然，這個只是大體示意圖，實際根據業務不同會更復雜。兩者側重的點不同，有各自適合的業務領域，需要根據實際情況選用合適的方式。
stefanieliang
|
2112人閱讀
回答:我是做JAVA后臺開發的，目前為止最多處理過每天600萬左右的數據！數據不算特別多，但是也算是經歷過焦頭爛額，下面淺談下自己和團隊怎么做的？后臺架構:前置部門:負責接收別的公司推過來的數據，因為每天的數據量較大，且分布不均，使用十分鐘推送一次報文的方式，使用batch框架進行數據落地，把落地成功的數據某個字段返回給調用端，讓調用端驗證是否已經全部落地成功的，保證數據的一致性！核心處理:使用了spr...
李增田
|
1531人閱讀
回答:首先明確下定義：計算時間是指計算機實際執行的時間，不是人等待的時間，因為等待時間依賴于有多少資源可以調度。首先我們不考慮資源問題，討論時間的預估。執行時間依賴于執行引擎是 Spark 還是 MapReduce。Spark 任務Spark 任務的總執行時間可以看 Spark UI，以下圖為例Spark 任務是分多個 Physical Stage 執行的，每個stage下有很多個task，task 的...
silenceboy
|
1074人閱讀
...ensorFlow 目標檢測 數據科學和人工智能技術筆記 四、圖像預處理 圖嵌入/圖的表示學習 圖嵌入綜述：問題，技術與應用 第一、二章 圖嵌入綜述：問題，技術與應用 第三章 圖嵌入綜述：問題，技術與應用 4.1 ~ 4.2 圖嵌入綜述：...
...。 **在開展工作之前，請確保數據正確 對數據進行一次預處理，對構建模型進行一百萬次訓練 在最初訓練機器學習模型時，我們嘗試加載所有的數據。而采用的數據大小是TB級別，如果每次訓練都加載所有數據會導致訓練速度...
...度下降是為了更好的優化代價函數（損失函數），不管是機器學習還是深度學習，總會需要優化代價函數。2.設計網絡結構以更好的提取特征。增加神經網絡隱藏層就能提取更高層次特征，卷積神經網絡能提取空間上的特征，循...
...的各種轉換和學習器。ML.NET旨在提供E2E工作流程，以便在預處理、特征工程、建模、評估和操作化等過程中將機器學習融入到.NET應用程序中。ML.NET本身支持機器學習各方面所需要的類型和運行時環境，包括核心數據類型、可擴...
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...
