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为什么Python被认为是AI和机器学习的最好语言

1、Python的缺陷在于小众，这并不是它不能流行起来的本质问题，从简单易用的角度，Python对于复杂的人工智能是一剂清凉剂。高效的执行在于更加普适的理解，Python的高效就在于有巨大的支撑，又能广泛被理解，这使得每一项工作获得的理解力更加强，这是其他语言无法比拟的。

2、选择Python作为基于AI的项目有几个原因，从使用较少的代码到预构建的库。这就是为什么Python是AI和机器学习的好语言：少代码 选择Python进行AI开发项目的一个主要优点是可以使用的代码更少。

3、丰富而强大的库。拥有众多的软件库选择是Python成为人工智能最受欢迎的编程语言的主要原因之一。软件库由 PyPi等不同源发布的模块或模块组组成，其中包括预先编写的代码片段，允许用户访问某些功能或执行不同操作。机器学习需要连续地进行数据处理，Python库允许访问、处理和转换数据。

一分钟了解大模型的基础概念知识

1、大模型的基本概念包括预训练与微调、Transformer架构、参数量与计算效率、tokenize与embedding、多任务学习、下游任务等。大模型通过预训练获得通用表示，然后在特定任务上进行微调，展现出强大的泛化能力。Transformer架构因其自注意力机制而成为现代大模型的典型基础架构。

2、PyTorch提供了简单API，使将计算从CPU迁移到GPU变得容易。只需简单将模型与数据移动到GPU上，PyTorch会自动处理所有GPU计算。在学习之前，可能需要了解和准备如Python、PyTorch基础、GPU与CUDA相关知识。

3、TCP/IP（传输控制协议/互联网协议）由 DARPA 在 20 世纪 70 年代提出。这个模型来自于 ARPANET ，它同样也是个知名的“互联网模型”。TCP/IP 模型有四个抽象的层次，描述了总体的设计大纲，并实现了网络通信的具体协议。我们将会简短地讨论每个层次最为流行的协议。

4、火车模型通常有 G、O、S、HO、N、Z等六个级别，专门的商家也都按照这些级别生产产品，所以您到商店购买火车模型时可以先入为主地按照级别来选购，大小就不会拿错。 ●级别G：是火车模型中最大的一类，它们和原型车辆的比例通常为1：20。

5、探索数据管理的未来：DCMM一分钟速览 DCMM，即GB/T36073-2018《数据管理能力成熟度评估模型》，是我国首个数据管理能力的国家标准，源自国内外先进的理论与实践，是数据管理领域的重要里程碑。

6、拥有记忆能力的情感引擎可以让NOMI准确识别出每一个上车的家庭成员，记住每一个人的喜好。NOMI未来可以更快的学习成长，通过实时反馈、事后反思、人为训练等方式，不断变得更加聪明，不断掌握新技能和新知识。端侧多模态感知内部测试中，预计今年内上车。

大数据常用组件

1、大数据框架主要有以下几种：Hadoop Hadoop是Apache软件基金会所开发的一个开源大数据框架，它提供了一个分布式系统基础架构，允许开发者在集群上处理大规模数据。其核心组件包括分布式文件系统HDFS、MapReduce编程模型和HBase数据库等。Hadoop主要用于数据存储和处理，解决了大数据的存储和管理问题。

2、Hadoop生态圈中的主要组件包括：HDFS、HBase、MapReduce与Yarn、数据分析引擎Hive与Pig、数据采集引擎Sqoop和Flume、分布式协调服务ZooKeeper以及集成管理工具HUE。HDFS是用于解决大数据存储问题的分布式文件系统。HBase建立在HDFS之上，是一种分布式的列式存储NoSQL数据库，基于Google的BigTable思想。

3、Hadoop三大核心组件分别是HDFS、MapReduce和YARN。HDFS是Hadoop生态系统中的分布式文件系统，用于存储大规模数据集。HDFS将数据分布在多个节点上，支持数据冗余备份，确保数据的可靠性和高可用性。它是支持Hadoop分布式计算的基础，可以让Hadoop系统高效地处理大规模数据。

4、常用的大数据组件包括：Hadoop：Hadoop是一个开源的分布式存储和计算框架，可以处理海量数据。Spark：Spark是一个快速的大数据处理引擎，可以帮助你快速分析和处理大量数据。NoSQL数据库：NoSQL数据库是面向大数据的数据库，可以快速处理大量非结构化数据。

大数据技术领域工具都有哪些?

1、风暴 Storm是一个主要由Clojure编程语言编写的分布式计算框架。这家营销和情报公司由Nathan Marz和他在BackType的团队创立，2011年被Twitter收购。Twitter随后将该项目开源，并将其推广到GitHub。Storm最终于2014年9月加入Apache孵化器项目，正式成为Apache的顶级项目之一。

2、在数据可视化这个领域中，最常用的软件就是TableAU了。TableAU的主要优势就是它支持多种的大数据源，还拥有较多的可视化图表类型，并且操作简单，容易上手，非常适合研究员使用。不过它并不提供机器学习算法的支持，因此不难替代数据挖掘的软件工具。关系分析。

3、RapidMiner凭借其先进的数据挖掘技术和直观的用户界面，简化了复杂的数据分析过程。这款工具提供了强大的数据挖掘功能，广泛应用于文本挖掘、多媒体分析等多个领域，是数据科学家的得力助手。

4、传统数据分析所用工具 Excel作为电子表格软件，适合简单统计（分组/求和等）需求，由于其方便好用，功能也能满足很多场景需要，所以实际成为研究人员最常用的软件工具。其缺点在于功能单一，且可处理数据规模小。这两年Excel在大数据方面（如地理可视化和网络关系分析）上也作出了一些增强，但应用能力有限。

5、编程语言：处理大数据常用的编程语言包括Python和Java等。Python因其简单易学的特性和丰富的数据处理库如Pandas而备受推崇；Java则因其稳定性和广泛的应用领域而受到青睐。学习这些语言可以编写脚本处理数据，进行数据分析与可视化。

6、大数据技术主要包括：Hadoop、Spark、NoSQL数据库和数据挖掘工具。Hadoop是Apache软件基金会开发的一个开源框架，主要用于处理和存储大规模数据。它采用了分布式文件系统HDFS，使得数据可以在多台服务器上分布式存储和处理，极大地提高了数据处理的效率和容错性。