回答:python入门的话，其实很简单，作为一门胶水语言，其设计之处就是面向大众，降低编程入门门槛，随着大数据、人工智能、机器学习的兴起，python的应用范围越来越广，前景也越来越好，下面我简单介绍python的学习过程：1.搭建本地环境，这里推荐使用Anaconda，这个软件集成了python解释器和众多第三方包，还自带spyder，ipython notebook等开发环境（相对于python自带...
liujs
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回答:Python可以做什么？1、数据库：Python在数据库方面很优秀，可以和多种数据库进行连接，进行数据处理，从商业型的数据库到开放源码的数据库都提供支持。例如：Oracle, My SQL Server等等。有多种接口可以与数据库进行连接，至少包括ODBC。有许多公司采用着Python＋MySQL的架构。因此，掌握了Python使你可以充分利用面向对象的特点，在数据库处理方面如虎添翼。2、多媒体：...
ivan_qhz
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回答:1、web应用开发网站后端程序员：使用它单间网站，后台服务比较容易维护。类似平台如：Gmail、Youtube、知乎、豆瓣2、网络爬虫爬虫是属于运营的比较多的一个场景吧, 爬虫获取或处理大量信息：批量下载美剧、运行投资策略、爬合适房源、从各大网站爬取商品折扣信息，比较获取最优选择；对社交网络上发言进行收集分类，生成情绪地图，分析语言习惯；爬取网易云音乐某一类歌曲的所有评论，生成词云；按条件筛选获得...
edagarli
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回答:Python是一门电脑编程语言，而且是学习人工智能的第一语言，相对其他的流行语言python也比较简单一些。主要学习的内容有web网站开发，游戏开发，爬虫，数据分析，大数据，智能等各方面的内容，就业也是面向这些岗位，是以后的大趋势，现在国家也在推广这方面的学习了。python简单易学、免费开源、高层语言、可移植性超强、可扩展性、面向对象、可嵌入型、丰富的库、规范的代码等。Python除了极少的涉及...
kyanag
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回答:框架就是一个基本架构，别人已经替你搭建好了基本结构，你只需要按自己需求，添加内容就行，不需要反复的造轮子，可以明显提高开发效率，节约时间，python的框架很多，目前来说有web框架，爬虫框架，机器学习框架等，下面我简单介绍一下这3种基本框架，主要内容如下：1.web框架，这个就很多了，目前来说，比较流行的有3种，分别是Django，Tornado和Flask，下面简单介绍一下这3个框架：Djan...
huashiou
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回答:txt文件是我们比较常见的一种文件，读取txt文件其实很简单，下面我介绍3种读取txt文件的方法，感兴趣的可以了解一下，一种是最基本的方法，使用python自带的open函数进行读取，一种是结合numpy进行读取，最后一种是利用pandas进行读取，实验环境win7+python3.6+pycharm5.0主要介绍如下：为了更好的说明问题，我这里新建一个test.txt文件，主要有4行4列数据，每...
lansheng228
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... 数据处理的目的是将数据转化为干净的数据，以便建模。在多数情况下，这种干净的形式就是一个特征表，因此，数据处理通常归结为各种形式的特征工程（feature engineering），其核心要求是：确保特征工程的逻辑...
...供一系列函数来处理数据结构和运算，如时间序列等。 4)建模与分析 这一阶段首先要清楚数据的结构，结合项目需求来选取模型。 常见的数据挖掘模型有： 在这一阶段，Python也具有很好的工具库支持我们的建模工作： scikit-lea...
...习 2.2 监督学习 II Python 数据分析与挖掘实战 第5章 挖掘建模 Python 数据分析与挖掘实战 第13章 财政收入影响因素分析及预测模型 与 TensorFlow 的初次接触 2. TensorFlow 中的线性回归 SciPyCon 2018 sklearn 教程 五、监督学习第一部分：...
...支持了。 本篇将继续上一篇数据分析之后进行数据挖掘建模预测，这两部分构成了一个简单的完整项目。结合两篇文章通过数据分析和挖掘的方法可以达到二手房屋价格预测的效果。 下面从特征工程开始讲述。 特征工程 特征...
...话，从数量来看，涵盖web开发（和web开发+数据分析算法建模）的面试邀约更多，纯数据分析/算法的面试较少，数据分析面试少的原因，一方面可能自己简历写的项目不多，而且学历本科也没多大优势，另一方面可能实际需求上...
...in Python with Keras 时间序列预测问题是一种困难类型的预测建模问题。 与回归预测建模不同，时间序列还增加了输入变量之间的序列相关性的复杂性。 设计用于处理序列依赖性的强大类型的神经网络称为复现神经网络。 长期短期...
...它使用一种通过K高斯分布的混合来对每个背景像素进行建模的方法(K = 3-5） import numpy as np import cv2 import matplotlib.pyplot as plt cap = cv2.VideoCapture(test.mp4) fgbg = cv2.bgsegm.createBackgroundSubtractorMOG() while(1): ...
一周没写文了，之前干什么去了呢？本周前半部分卡在画图了，然后1/3的时间在处理数据，处理数据是我目前在画图和机器学习上一个重大的障碍，python处理各种报错各种不适合，等我学会了kettle和spark你再来堵我呀
...去做一个相关的自我介绍，介绍关于python是怎么进行数学建模的，怎么使用Matpolibd呢？具体的使用方法是什么呢？下面就给大家详细的去做一个解答。 Matplotlib简介&l...
...师、金融工程、商业分析、数据分析师、数据挖掘、数据建模、量化工程师、算法工程师、数据产品经理、数据运营、数字营销、大数据、游戏开发、人工智能等诸多职业岗位都对数学有要求，但是我们会发现这些岗位对数学的...
... [1,0,0,0] 是指干垃圾，[0,1,0,0]是指湿垃圾等等。 接下来是建模的部分。 我们加了卷积层和池化层进入模型。激活函数是 relu，relu函数几乎被广泛地使用在了卷积神经网络和深度学习。我们在层与层之间也加了dropout来减少过拟合...
...，掌握数据间联系。本篇将继续上一篇分析进行数据挖掘建模部分。 上篇数据分析的链接：【Kaggle入门级竞赛top5%排名经验分享】— 分析篇 数据预处理 数据预处理涉及的内容很多，也包括特征工程，是任务量最大的一部分。为...
ChatGPT和Sora等AI大模型应用，将AI大模型和算力需求的热度不断带上新的台阶。哪里可以获得...
大模型的训练用4090是不合适的，但推理（inference/serving）用4090不能说合适，...
图示为GPU性能排行榜，我们可以看到所有GPU的原始相关性能图表。同时根据训练、推理能力由高到低做了...
