機(jī)器學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)預(yù)處理SEARCH AGGREGATION
回答:pandas是python一個(gè)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(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），下面我簡單介紹一下這個(gè)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(gè)參數(shù)為讀取的t...
wushuiyong
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回答:首先建議題主描述清楚應(yīng)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(jié)而言，支撐數(shù)據(jù)分析用前者，做資源管理用后者。=================補(bǔ)充=============題主的需求，實(shí)質(zhì)是搭建一個(gè)IoT實(shí)時(shí)大數(shù)據(jù)平臺(tái)，而不是一般意義的私有云。IoTa大數(shù)據(jù)平臺(tái)除了數(shù)據(jù)采集和結(jié)果反饋，其余部分和一般的大數(shù)據(jù)平臺(tái)相差不多。OpenStack長于管理VM資源管理...
MonoLog
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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)...
Apollo
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回答:使用SQL處理數(shù)據(jù)時(shí)，數(shù)據(jù)會(huì)在數(shù)據(jù)庫內(nèi)直接進(jìn)行處理，而且sql處理本身可以對(duì)sql語句做優(yōu)化，按照最優(yōu)的策略自動(dòng)執(zhí)行。使用Java處理時(shí)，需要把數(shù)據(jù)從數(shù)據(jù)庫讀入到Java程序內(nèi)存，其中有網(wǎng)絡(luò)處理和數(shù)據(jù)封裝的操作，數(shù)據(jù)量比較大時(shí)，有一定的延遲，所以相對(duì)來說數(shù)據(jù)處理就慢一些。當(dāng)然，這個(gè)只是大體示意圖，實(shí)際根據(jù)業(yè)務(wù)不同會(huì)更復(fù)雜。兩者側(cè)重的點(diǎn)不同，有各自適合的業(yè)務(wù)領(lǐng)域，需要根據(jù)實(shí)際情況選用合適的方式。
stefanieliang
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回答:我是做JAVA后臺(tái)開發(fā)的，目前為止最多處理過每天600萬左右的數(shù)據(jù)！數(shù)據(jù)不算特別多，但是也算是經(jīng)歷過焦頭爛額，下面淺談下自己和團(tuán)隊(duì)怎么做的？后臺(tái)架構(gòu):前置部門:負(fù)責(zé)接收別的公司推過來的數(shù)據(jù)，因?yàn)槊刻斓臄?shù)據(jù)量較大，且分布不均，使用十分鐘推送一次報(bào)文的方式，使用batch框架進(jìn)行數(shù)據(jù)落地，把落地成功的數(shù)據(jù)某個(gè)字段返回給調(diào)用端，讓調(diào)用端驗(yàn)證是否已經(jīng)全部落地成功的，保證數(shù)據(jù)的一致性！核心處理:使用了spr...
李增田
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回答:首先明確下定義：計(jì)算時(shí)間是指計(jì)算機(jī)實(shí)際執(zhí)行的時(shí)間，不是人等待的時(shí)間，因?yàn)榈却龝r(shí)間依賴于有多少資源可以調(diào)度。首先我們不考慮資源問題，討論時(shí)間的預(yù)估。執(zhí)行時(shí)間依賴于執(zhí)行引擎是 Spark 還是 MapReduce。Spark 任務(wù)Spark 任務(wù)的總執(zhí)行時(shí)間可以看 Spark UI，以下圖為例Spark 任務(wù)是分多個(gè) Physical Stage 執(zhí)行的，每個(gè)stage下有很多個(gè)task，task 的...
silenceboy
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...ensorFlow 目標(biāo)檢測 數(shù)據(jù)科學(xué)和人工智能技術(shù)筆記 四、圖像預(yù)處理 圖嵌入/圖的表示學(xué)習(xí) 圖嵌入綜述：問題，技術(shù)與應(yīng)用 第一、二章 圖嵌入綜述：問題，技術(shù)與應(yīng)用 第三章 圖嵌入綜述：問題，技術(shù)與應(yīng)用 4.1 ~ 4.2 圖嵌入綜述：...
...。 **在開展工作之前，請確保數(shù)據(jù)正確 對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行一次預(yù)處理，對(duì)構(gòu)建模型進(jìn)行一百萬次訓(xùn)練 在最初訓(xùn)練機(jī)器學(xué)習(xí)模型時(shí)，我們嘗試加載所有的數(shù)據(jù)。而采用的數(shù)據(jù)大小是TB級(jí)別，如果每次訓(xùn)練都加載所有數(shù)據(jù)會(huì)導(dǎo)致訓(xùn)練速度...
...度下降是為了更好的優(yōu)化代價(jià)函數(shù)（損失函數(shù)），不管是機(jī)器學(xué)習(xí)還是深度學(xué)習(xí)，總會(huì)需要優(yōu)化代價(jià)函數(shù)。2.設(shè)計(jì)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)以更好的提取特征。增加神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)隱藏層就能提取更高層次特征，卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)能提取空間上的特征，循...
...的各種轉(zhuǎn)換和學(xué)習(xí)器。ML.NET旨在提供E2E工作流程，以便在預(yù)處理、特征工程、建模、評(píng)估和操作化等過程中將機(jī)器學(xué)習(xí)融入到.NET應(yīng)用程序中。ML.NET本身支持機(jī)器學(xué)習(xí)各方面所需要的類型和運(yùn)行時(shí)環(huán)境，包括核心數(shù)據(jù)類型、可擴(kuò)...
...更快更方便地使用算法。 當(dāng)然除了這些算法，還有數(shù)據(jù)預(yù)處理、模型的性能度量、超參數(shù)的調(diào)整等等。
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...
營銷賬號(hào)總被封？TK直播頻繁掉線？雙ISP靜態(tài)住宅IP+輕量云主機(jī)打包套餐來襲，確保開出來的云主機(jī)不...
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，...
