機器學習需要什么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: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:spring框架Spring框架是由于軟件開發的復雜性而創建的。Spring使用的是基本的JavaBean來完成以前只可能由EJB完成的事情。然而，Spring的用途不僅僅限于服務器端的開發。從簡單性、可測試性和松耦合性角度而言，絕大部分Java應用都可以從Spring◆目的：解決企業應用開發的復雜性◆功能：使用基本的JavaBean代替EJB，并提供了更多的企業應用功能◆范圍：任何Java應用S...
starsfun
|
818人閱讀
回答:大數據需要開發功底，比如python語言，通過編程需要抓取數據。當然會前端需要比如Html，javascript，將抓取的數據整合后通過前端去展示。所以個人覺得學習一門開發語言是必須的。
Moxmi
|
1163人閱讀
回答:這個我有經驗，我來答一下?????♂?目前在我們數據行業內的日常用語中，數據分析和數據可視化這兩個術語似乎已成為同義詞。雖然說兩者它都包含數據分析的內容，但實際上還是有一定的細微差別。就比如說數據分析：它更多的強調的是一個邏輯思維能力，強調的是一個探索性的過程，通常從特定的問題開始。它需要好奇心、尋找答案的欲望和很好的韌性，因為這些答案并不總是容易得到的。而數據可視化分析：它就在數據分析的基礎上涉...
linkin
|
621人閱讀
回答:多數公司會將測試人員按照職級劃分，如初級測試，高級測試，資深測試。隨著職位級別的不斷提高，所要求的能力和技術也會越來越高，整體來說，如果你要應聘的是高級測試的話，崗位要求基本會是在某一個或多個領域內非常擅長。那么這里說的某一個領域其實就是測試行業內對崗位的更進一步細分。那么在測試行業內到底有那些細分的測試崗位呢 ？測試的不同崗位就目前測試行業來說，主要細分領域包括功能測試，自動化測試，白盒測試，性...
ispring
|
1114人閱讀
前言 機器學習和深度學習現在很火！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據分析，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： ...
...載，并請注明出處。 摘要 2017年6月，騰訊正式開源面向機器學習的第三代高性能計算平臺 Angel，在GitHub上備受關注；2017年10月19日，騰訊T4專家Andymhuang（黃明）將為QCon上海的聽眾奉上一場Spark on Angel的精彩分享。作為Angel的主要...
...別：他們究竟是做什么的？軟件工程師、軟件開發人員、機器學習專家、數據科學家......有些人甚至用程序員或碼農稱呼他們，有些人甚至可以成為大佬、大師或明星！但是他們真的一樣嗎？如果是這樣的話，那機器學習和傳統...
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...
