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...
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
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...
回答:spring之所以崛起是因为它有着最重要的特性-IOC!IOC:即Inversion of control,意为控制反转,原本两个互相依赖的类,需要通过new对象的方式,然后提供方法调用,这样类中会出现大量的new(比如类中有十个方法,每个方法都要new一次),这个对象创建的方式是开发者自己主观控制的,而引入了IOC之后,通过依赖注入(DI,IOC的主要实现方式)需要依赖的类,然后会在运行使用的时...
...得进一步思考与深入研究。19/ 其中至关重要的一点是:到底这些难题是深度网络所固有的缺陷?还是属于我们要在工程上去克服的挑战?20/ 说实话,这很难回答。其中一些问题可能被很快解决。如部署更多的硬件,就有可能实...
...征博引丰富多彩老少皆宜的杂文,比如说王川的深度学习到底有多深系列,我准备少些一些历史和背景花絮,多写一些技术。其次这个不是一个系统的深度学习教程,现在已经有非常多非常好的相关公开课,比如说Stanford的CS231NC...
...实新颖。近日,François Chollet接受了采访,就深度学习到底是什么、Python为何如此广受欢迎、目前深度学习面临的主要挑战等议题进行了回答。他认为,目前很多深度学习领域的论文都是无意义的,因为这些研究使...
...语音识别都有一个标准管道,你输入音频,预计这些音节到底是什么。然后你再用另一套系统,把这些音节转化成文字。不过近来人们一直在争论,到底音节是语言的一个基本组成部分,还是语言学家臆想出来的?我花了很多年...
...加明了与简洁。各深度学习库之间一个重要的区别就是它到底是使用动态计算图还是静态计算图,当然目前的 TensorFlow 和 MXNet 两者都支持。动态计算图表示程序将按照我们编写的顺序执行,这通常令模型或代码的调试更加方便...
前言 先广而告之,本文摘自本人《大数据重磅炸弹——实时计算框架 Flink》课程第二篇,内容首发自我的知识星球,后面持续在星球里更新,这里做个预告,今晚 12 点后涨价至 199。 自己之前发布过一篇 Chat 《大数据重磅...
...平台,以及开源后Angel的最新消息和未来规划。 人工智能到底会给企业带来什么?——是改变,机遇,还是更大的挑战? 在之前的大数据时代,企业开始意识到数据的重要性并着手搭建自己的大数据平台,大数据成为业界关注...
...时,很多科学家常说我们甚至不知道我们所不知道的东西到底是什么。你认为在建造人工智能时也会遇到这个问题吗?LeCun:这很难说。我曾说过建造人工智能就像是开车在迷雾中前行。你只是顺着你能看见的路往前开,但是可...
...机器的计算性变强大,我在想,在接下来的十年里,人类到底能通过软件具有创造性的思考能力开拓出多少可能性?欢迎加入本站公开兴趣群商业智能与数据分析群兴趣范围包括各种让数据产生价值的办法,实际应用案例分享与...
...个数据,仍然可以使用深度学习技术,得到好的结果。(到底谁在扯淡?这场争论有没有意义?谁的实验更有道理?欢迎各位牛人在留言区拍砖)以下,AI100专程对反方的观点及研究进行了全文编译,略长,但,很有意思。准备...
Theano、TensorFlow、Torch、MXNet 再到近日比较热门的 PyTorch 等等,深度学习框架之间的比较一直以来都是非常受人关注的热点话题。机器之心也曾发表过多篇相关的介绍和对比文章,如《主流深度学习框架对比:看你最适合哪一款...
...重视,直到最近才通过深度学习成为新宠。那么深度学习到底和传统的神经网络有什么区别呢? 他们最大的区别就在深度上。传统的神经网络的隐藏层一般比较少(一般在1-2层),而深度学习的隐藏层都比较深,微软研究...
...让你更好地进行深度学习。这是因为你可以更好地了解DL到底正在做什么,并且你可以执行某些预处理步骤来改善DL结果。 简而言之,深度学习只是计算机视觉的工具,当然不是万能药。不要只用它,因为它现在是新潮。传统的...
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...