第1 步：了解基础知识在深入研究机器学习的复杂性之前，必须掌握基本概念。首先： 线性代数和微积分。Python 编程。使用NumPy 和pandas 等库进行数据操作。探索性数据分析(EDA)。第二步：学习Python Python 是机器学习的首选语言。通过在线课程、教程和教科书熟悉Python 编让我们继续观察。IDC 拥挤度中等偏高；PCB、光纤光缆、液冷服务器拥挤度中等；射频元件、GPU、HBM 拥挤度中等偏低。中游软件服务方面，大模型、AIGC、隐秘搜索、虚拟人、物联网等多个领域拥挤度水平中等偏高，工业软件、机器视觉、AIAgent 拥挤度较高，运营商拥挤度中等偏低。下游应用里，人让我们继续提高。

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