回答:这个就不用想了，自己配置开发平台费用太高，而且产生的效果还不一定好。根据我这边的开发经验，你可以借助网上很多免费提供的云平台使用。1.Floyd，这个平台提供了目前市面上比较主流框架各个版本的开发环境，最重要的一点就是，这个平台上还有一些常用的数据集。有的数据集是系统提供的，有的则是其它用户提供的。2.Paas，这个云平台最早的版本是免费试用半年，之后开始收费，现在最新版是免费的，当然免费也是有限...
enda
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回答:ubt20我任是没装上tensorflow, apt源的质量堪忧. 我还是用我的centos7 ,这个稳定1903
XboxYan
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回答:首先必须明确一点，安卓吃硬件和 Linux 系统没有关系，重点是，安卓仅仅是使用了 Linux 系统的底层，而所有的应用都是基于安卓的虚拟机来运行的。正是因为这层虚拟机，导致安卓操作系统相比 iOS 系统来说，比较耗费系统资源。而谷歌公司这么多年来，每年都在精心的打磨这套虚拟层，期待让他更快，更顺滑一些。最终谷歌也实在受不了这层虚拟层了，于是开启了另外一个独立的移动端操作系统的开发，也就是 Fuc...
codeKK
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回答:这个必须能啊，depin我以前在自己的破电脑上安装过，界面还是很友好的我觉得正常办公完全是可以的，他的界面类似苹果，但是操作又和windows差不多，而且有许多日常用的软件，比如wps,我觉得如果公司没有硬性要求使用office，WPS还是不错的，另外常用的还有搜狗输入法，QQ这些在最新的版本都有的，当然还有深度家族的影音，文档，之类的软件，办公完全够用，如果你是一个程序员，深度也是完全满足的，基...
MiracleWong
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回答:简单的说就是从硬盘上的ISO文件启动进行安装即可下载 linux启动盘 ISO文件放在硬盘里下载 grub4dos 启动管理器，把压缩包里面的 grldr文件放在硬盘根目录下载bootice工具，运行后把grub4dos引导记录写进硬盘主引导记录mbr参考grub4dos里的menu.lst示例配置文件，自己建一个，里面写上 win7启动项和 iso启动项，放在硬盘根目录。重启后就会显示启动菜单，...
leeon
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回答:大家都太苛刻，windos当年也不是三天两头的打补丁，也是慢慢一步一步优化过来的。中国自己的cpu，操作系统今年刚刚实验完成，明年才正式大规模应用。各种应用软件自然会越来越多，补丁也越来越完善！
fnngj
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深度学习算法近年来取得了长足的进展，也给整个人工智能领域送上了风口。但深度学习系统中分类器和特征模块都是自学习的，神经网络的可解释性成为困扰研究者的一个问题，人们常常将其称为黑箱。但理解深度神经网络...
「第一个深度学习框架该怎么选」对于初学者而言一直是个头疼的问题。本文中，来自 deepsense.ai 的研究员给出了他们在高级框架上的答案。在 Keras 与 PyTorch 的对比中，作者还给出了相同神经网络在不同框架中性能的基准测试...
...深层的模型便可解决。 随后在2019年上半年，百度的开源深度学习平台PaddlePaddle发布了知识增强的预训练模型ERNIE，ERNIE通过海量数据建模词、实体及实体关系。相较于BERT学习原始语言信号，ERNIE直接对先验语义知识单元进行建模...
神经元在深度学习领域，神经元是最底层的单元，如果用感知机的模型， wx + b, 加上一个激活函数构成了全部，输入和输出都是数字，研究的比较清楚。别的不说，在参数已知的情况下，有了输入可以计算输出，有了输出可以...
...的Andrew Ng的机器学习Coursera课程后，我开始对神经网络和深度学习产生兴趣。因此，我开始寻找最好的在线资源来了解这些主题，并找到了Geoffrey Hinton的机器学习神经网络课程。如果你是一个深度学习实践者或想要进入深度学习/...
...有这样几个原则性的性能提升方法。 3.1 加速大概率事件 深度学习，整个计算过程中，99%都是向量和矩阵计算 于是，工程师们通过用GPU替代CPU，大幅度提升了深度学习的模型训练过程 本来一个CPU需要跑几小时甚至几天的程序，G...
...yko, Nikos Komodakis Caffe实现：https://github.com/binLearnin... 摘要 深度残差网络可以扩展到上千层，并且仍然能够提升性能。但是，每提升1%的准确率就要付出将网络层数翻倍的代价，而极深层的残差网络对特征的重复利用逐渐减少（dimi...
...solution迁移成一个新的 solution 去更好的解决 problem。 技术深度就体现在更好地完成这两项工作上，也就是一个优化问题： ▍对运营维护工作而言 降低运营的人工成本：例如自动化代替人工。 降低运营的其他成本：例如更少...
... Uber 发展更安全、更可靠的运输方案。遗传算法——训练深度学习网络的有力竞争者我们惊讶地发现，通过使用我们发明的一种新技术来高效演化 DNN，一个极其简单的遗传算法（GA）可以训练含有超过 400 万参数的深度卷积网络...
近日，针对泛化能力强大的深度神经网络（DNN）无法解释其具体决策的问题，深度学习殿堂级人物 Geoffrey Hinton 等人发表 arXiv 论文提出「软决策树」（Soft Decision Tree）。相较于从训练数据中直接学习的决策树，软决策树的泛化...
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...
