回答:随着互联网技术的不断发展，软件测试岗位受到了更多的关注，软件测试岗位的上升空间和薪资待遇也得到了明显的提升，而且软件测试人才目前处于比较短缺的状态。数据库相关技术一直是软件技术的重要组成部分，尤其在当下的大数据时代更是如此。因此，学习软件测试和数据库技术是不错的选择。学习软件测试和数据库技术，可以按照以下步骤进行：第一：学习编程语言。今天的软件测试岗位的技术含量已经比较高了，对于大部分专业的测试人...
itvincent
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回答:自学SQL数据库，说难也不难，主要做好以下几点：首先，您要选择合适的数据库环境目前流行的数据库环境，主要包括MySQL、Oracle、SQLServer、PostgreSQL、SQLite等。这几个都属于经典的传统关系型数据库，对ANSI-SQL的支持都不错。个人建议最好选择开源数据库系统。Oracle、SQLServer都属于商业数据库，死贵死贵的，MySQL自从被Oracle收购后，其前景堪忧...
malakashi
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回答:一般以SQL Server作为入门的学科，它适合中小型项目开发现在比较流行于大型开发的有：Oracle、MySql、Access(桌面数据库)等目前市场上主要有以下NoSQL数据库：MongoDB、HBase、Redis、Cassandra、Neo4J、Riak、Memcached、Amazon’s Dynamo、Project Voldemort、CouchDB、RavenDB、Infinite...
Miracle
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回答:总体顺序建议先php再数据库，再结合练习。1、学习php基础知识，包括语法，语言特性等。建议买一本书或者找一些php学习网站入手，主要是多练手，多写代码，尽早入门。2、然后开始学数据库，数据库总类很多，跟php配合最常用的应该算是MySQL了，从学习基本SQL知识、对应语法到增删改查到索引等高级特性。3、学完php和数据库基础后，用php操作数据库，还是多练手。4、然后开始学框架，php主要还是用...
roundstones
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回答:谢谢邀请。如果您是在校学生找台电脑，从高年级学长学姐 或 二手市场淘来一台笔记本电脑，或者经常 去学校的机房，装好mssql，认真操练;操作内容：建库，建表，建索引，增加，修改，删除，查询，备份，还原 等，先玩界面的，再玩纯脚本的；再回到课本，有针对性的去看书，补充理论知识；继续操作课后习题，针对各种数据查询的纯脚本，慢慢熟练。勤学多练，多思考再用 .NET, JAVA, PHP,ASP等 写个页...
linkFly
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回答:这个问题思考了很久，作为过来人谈一谈，建议在看我这篇回答之前先去了解一下数据挖掘的概念和定义。在学习数据挖掘之前你应该明白几点：数据挖掘目前在中国的尚未流行开，犹如屠龙之技。数据初期的准备通常占整个数据挖掘项目工作量的70%左右。 数据挖掘本身融合了统计学、数据库和机器学习等学科，并不是新的技术。数据挖掘技术更适合业务人员学习（相比技术人员学习业务来的更高效）数据挖掘适用于传统的BI（报表、OLA...
LoftySoul
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...器接口回顾 SciPyCon 2018 sklearn 教程 十五、估计器流水线 数据科学和人工智能技术笔记 一、向量、矩阵和数组 Sklearn 学习指南 第一章：机器学习 - 温和的介绍 线性回归/逻辑回归/softmax 回归 AILearning 第5章_逻辑回归 AILearning 第8...
...到诸多领域。在某些类似生物信息和机器人的领域，由于数据采集和标注费用高昂，构建大规模的标注良好的数据集非常困难，这限制了这些领域的发展。迁移学习放宽了训练数据必须与测试数据独立同分布（i.i.d.）的假设，这...
...熟练掌握MySQL。(注意：本课程只关注SQL查询语句本身，对数据库的涉及较少。) 任务路线： MySQL软件安装及数据库基础->查询语句->表操作->表联结->MySQL 实战->MySQL 实战-复杂项目 组队学习周期：（7天） 定位人群：小白，难度系...
...、半监督学习、增强学习之外，机器学习也可以分成： 在线学习：及时将样例数据作为训练数据对模型进行训练。 需要加强对数据进行监控(有可能样本数据是脏数据，这样就破坏我们的模型) 离线(批量)学习：定时将样例数...
...和商业发展迅速扩大的领域。 此外，据埃文斯数据公司最近的调查显示，650万技术开发人员正在使用某种形式的人工智能或机器学习，另有580万开发人员计划在六个月内开始使用人工智能或机器学习。鉴于全球有超过22...
...为企业和商业发展迅速扩大的领域。 此外，据埃文斯数据公司最近的调查显示，650万技术开发人员正在使用某种形式的人工智能或机器学习，另有580万开发人员计划在六个月内开始使用人工智能或机器学习。鉴于全球有超过2...
...-不管大家明不明白它们的不同！ 不管你是否积极紧贴数据分析，你都应该听说过它们。 正好展示给你要关注它们的点，这里是它们关键词的google指数： 如果你一直想知道机器学习和深度学习的不同，那么继续读下去...
...情况下，这种方法通常既可行又经济有效。随着可获取的数据在逐步增多，越来越多更加复杂的问题可以用机器学习来解决。事实上，机器学习已经被广泛的运用到计算机以及一些其他领域。然而，开发出成功的机器学习应用需...
...策树算法，比如 XGBoost没有成为头条，却在很多Kaggle表格数据竞赛中默默地击败了深度学习。媒体暗示AlphaGo的成功全部归于深度学习，但实际上它是蒙特卡洛树搜索+深度学习，这表明深度学习单枪匹马很难取胜。很多强化学习...
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...
一、活动亮点：全球31个节点覆盖 + 线路升级，跨境业务福音！爆款云主机0.5折起：香港、海外多节点...
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，...
