回答:最早原來(lái)的 紅帽子 不就是linux的桌面板嗎!沒(méi)能推動(dòng)起來(lái),還有麒麟系統(tǒng)也不過(guò)一時(shí)宣傳而已,如果應(yīng)用到電腦其實(shí)并不是單純的系統(tǒng)要多好多強(qiáng)大!如果滿網(wǎng)絡(luò)還全是EXE應(yīng)用,相找對(duì)應(yīng)的應(yīng)用并不是那么簡(jiǎn)單,我要你有何用?就算我懂了我Linux做好的文件別人windows能否識(shí)別,辦公類,設(shè)計(jì)類,游戲類等等都能和windows一樣,我想要什么百度一下就能找到并裝好嗎?系統(tǒng)有多強(qiáng)大我不知道,反正我們是裝好用...
回答:SELECTp1,p2,min(startTime) AS startTime,max(endTime) AS endTime,SUM(count) AS countFROM demoGROUP BY p1,p2
回答:一直以來(lái),數(shù)據(jù)的持久化都是依賴于文件存儲(chǔ),包括windows的excel,word,txt等,數(shù)據(jù)庫(kù)也是使用的文件,比如oracle的.DBF;Access的.mdb都是使用的文件。既然是文件,我們知道計(jì)算機(jī)只識(shí)別0,1兩個(gè)機(jī)器碼,其實(shí)文件就都是一系列的二進(jìn)制編碼,不同的文件使用不同的方式打開(kāi),比如在windows上強(qiáng)制使用文本方式打開(kāi)dbf文件會(huì)顯示一堆亂碼,因?yàn)楹芏鄸|西它不識(shí)別。SQL就是用來(lái)...
回答:python入門的話,其實(shí)很簡(jiǎn)單,作為一門膠水語(yǔ)言,其設(shè)計(jì)之處就是面向大眾,降低編程入門門檻,隨著大數(shù)據(jù)、人工智能、機(jī)器學(xué)習(xí)的興起,python的應(yīng)用范圍越來(lái)越廣,前景也越來(lái)越好,下面我簡(jiǎn)單介紹python的學(xué)習(xí)過(guò)程:1.搭建本地環(huán)境,這里推薦使用Anaconda,這個(gè)軟件集成了python解釋器和眾多第三方包,還自帶spyder,ipython notebook等開(kāi)發(fā)環(huán)境(相對(duì)于python自帶...
回答:Python可以做什么?1、數(shù)據(jù)庫(kù):Python在數(shù)據(jù)庫(kù)方面很優(yōu)秀,可以和多種數(shù)據(jù)庫(kù)進(jìn)行連接,進(jìn)行數(shù)據(jù)處理,從商業(yè)型的數(shù)據(jù)庫(kù)到開(kāi)放源碼的數(shù)據(jù)庫(kù)都提供支持。例如:Oracle, My SQL Server等等。有多種接口可以與數(shù)據(jù)庫(kù)進(jìn)行連接,至少包括ODBC。有許多公司采用著Python+MySQL的架構(gòu)。因此,掌握了Python使你可以充分利用面向?qū)ο蟮奶攸c(diǎn),在數(shù)據(jù)庫(kù)處理方面如虎添翼。2、多媒體:...
...地址:https://www.jianshu.com/p/4da... 計(jì)劃現(xiàn)將 tensorflow 中的 Python API 做一個(gè)學(xué)習(xí),這樣方便以后的學(xué)習(xí)。原文鏈接 該章介紹有關(guān)數(shù)學(xué)符號(hào)操作的API 第一部分 第二部分 減少元素操作 TensorFlow提供了一些操作,你可以用它來(lái)執(zhí)行常...
調(diào)用函數(shù) 干貨:Python官網(wǎng)查看函數(shù)幫助信息 http://docs.python.org/3/libr... 應(yīng)該有印象滴這兩行代碼:input()返回的數(shù)據(jù)類型是str,然后用int()函數(shù)轉(zhuǎn)為整數(shù),這是Python包含的數(shù)據(jù)類型轉(zhuǎn)換內(nèi)置函數(shù):再來(lái)幾個(gè)簡(jiǎn)單明了滴。 再調(diào)用...
...。可以另外新建一個(gè)棧來(lái)順序存入數(shù)據(jù)最小值。 注意:Python中沒(méi)有單獨(dú)的 Stack 數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu),其實(shí)它的數(shù)組就有彈出和壓入功能。也可以用 collections.deque() 數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)。 另外在數(shù)據(jù)入棧時(shí)需要判斷該值是否比輔助棧的棧頂元素的值更...
...素都是有編號(hào)的,從0開(kāi)始遞增。 Note: 使用負(fù)數(shù)索引-1,Python會(huì)從右邊,也就是從最后一個(gè)元素開(kāi)始計(jì)數(shù)。最后一個(gè)元素的位置編號(hào)是-1. 索引操作 字符串、函數(shù)可以直接對(duì)返回結(jié)果進(jìn)行操作 ‘hello’[1] fo = raw_input(year: )[2] 分...
...法。 numpy的通用函數(shù) 1、為什么用numpy的通用函數(shù)而不用Python的循環(huán)做逐個(gè)元素的計(jì)算 NumPy 提供了一個(gè)簡(jiǎn)單靈活的接口來(lái)優(yōu)化數(shù)據(jù)數(shù)組的計(jì)算,使得numpy成為python數(shù)據(jù)科學(xué)中極其重要的一部分。Numpy主要是通過(guò)向量進(jìn)行操作的,而...
48行代碼實(shí)現(xiàn)Python3爬取豆瓣電影排行榜代碼基于python3,用到的類庫(kù)有: 標(biāo)題文字 requests:通過(guò)偽造請(qǐng)求頭或設(shè)置代理等方式獲取頁(yè)面內(nèi)容,參考文檔BeautifulSoup:對(duì)頁(yè)面進(jìn)行解析,提取數(shù)據(jù),參考文檔PyMySQL:python3版本中用于操作My...
...tegers 整型運(yùn)算,加減乘: 2 + 2 4 3 - 4 -1 4 * 5 20 在Python 2.7中,整型的運(yùn)算結(jié)果只能返回整型,除法的結(jié)果也不例外。 例如12 / 5返回的結(jié)果并不是2.4,而是2: 12 / 5 2 冪指數(shù): 2 ** 5 32 取余: 32 % 5 2 賦值給變量: a = ...
一、冒泡排序 冒泡排序算法的運(yùn)作如下: 比較相鄰的元素。如果第一個(gè)比第二個(gè)大,就交換他們兩個(gè)。對(duì)每一對(duì)相鄰元素作同樣的工作,從開(kāi)始第一對(duì)到結(jié)尾的最后一對(duì)。這步做完后,最后的元素會(huì)是最大的數(shù)。針對(duì)所有的...
...簡(jiǎn)單的事情。 注:本篇文章非常詳細(xì),同時(shí)我也附加了Python代碼,歡迎收藏后慢慢閱讀。 目錄 必須要看的前言監(jiān)督學(xué)習(xí)算法KNN/K近鄰算法1 算法原理1.1 實(shí)現(xiàn)過(guò)程1.2 距離的確定 2 算法的優(yōu)缺點(diǎn)3 算法的變種3.1 變種一3.2 變種...
構(gòu)建基于Spark的推薦引擎(Python) 推薦引擎背后的想法是預(yù)測(cè)人們可能喜好的物品并通過(guò)探尋物品之間的聯(lián)系來(lái)輔助這個(gè)過(guò)程 在學(xué)習(xí)Spark機(jī)器學(xué)習(xí)這本書時(shí),書上用scala完成,自己不熟悉遂用pyshark完成,更深入的理解了spark對(duì)...
...地址:https://www.jianshu.com/p/ce4... 計(jì)劃現(xiàn)將 tensorflow 中的 Python API 做一個(gè)學(xué)習(xí),這樣方便以后的學(xué)習(xí)。原文鏈接 該章介紹有關(guān)數(shù)學(xué)符號(hào)操作的API 第一部分 第二部分 算術(shù)運(yùn)算符 TensorFlow提供了一些操作,你可以使用基本的算術(shù)...
...測(cè)定方式: ?3.如何確定最佳的k值(類別數(shù)): 手肘法: python實(shí)現(xiàn)Kmeans算法:? 1.代碼如下: ?2.代碼結(jié)果展示: ?聚類可視化圖: ?手肘圖: ?運(yùn)行結(jié)果: ?文章參考: ?手肘法:K-means聚類最優(yōu)k值的選取_qq_15738501的博客-CSDN博客...
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(shuō)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...