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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...标签进行赋值，就地修改某个数据集，传入inplace=True： 离散化和面元划分 为了便于分析，连续数据常常被离散化或拆分为面元（bin)。 用pandas的cut函数： pandas返回的是一个特殊的Categorical对象，它含有一个表示不同分类...
...修改成黑色，工具目前只支持8位影像数据。 gdal_grid: 将离散的矢量数据插值成规则的栅格数据 gdallocationinfo: 查询栅格影像指定位置的像元值。 gdalsrsinfo:将空间参考按照不同的格式输出，例如WKT、proj4、esri等等。 gdal-config:查看GD...
...加密方法有 RSA - 基于大因数分解 ECC - 基于椭圆曲线和离散对数 两者的理论基础都是数论理论中的单向运算函数,这种函数有一个特点：正方向计算容易，反方向计算却十分困难。以RSA背后的因数大数分解理论为例：请完成下...
...经由光栅化阶段处理。将三维世界由顶点数据构成的物体离散为二维世界一个个像素点，片元着色器处理的数据是已经离散到二维显示平面上的一个个离散的像素点（每个像素点为一个片元）。而这个离散过程中位于两个顶点之...
...揭示如何使用协程在单线程中管理并发活动。。 什么是离散事件仿真 Wiki上的定义是： 离散事件仿真将系统随时间的变化抽象成一系列的离散时间点上的事件，通过按照事件时间顺序处理事件来演进，是一种事件驱动的仿真世...
...维度值就可以得到最终的库存走势。 3.2 根据ARIMA模型 将离散的指经过数学处理，变为均衡波动的值，延伸这个均衡波动，反推从而推断离散的值。ARIMA是一种自线性回归模型，至于为什么不选择其他模型，是因为它的效果较好...
...非常感兴趣，而且觉得自己的数学功底非常扎实（特别是离散数学、概率、统计这方面的）你们请离开本系列文章——因为你们已经了解到了在科学计算领域，Python也是一把不错的兵刃，而你们，被选中的魔法少女（大雾）们，...
...和密度图 直方图（histogram）：是一种可以对值频率进行离散化显示的柱状图。 密度图：通过计算可能会产生观测数据的连续概率分布的估计而产生的。 一般的过程是将该分布近似为一组核（如正态（高斯）分布之类的较...
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...
ernest
ivyzhang
李昌杰
