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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深度学习的论文越来越多了~多到什么程度？Google scholar的数据显示，2016年以来，人工智能领域新增的论文已经超过3.5万篇。arXiv上，AI相关的论文每天都不下百篇。刚刚结束不久的计算机视觉会议ICCV上，发表了621篇论文；2018年...
...路线图 ；例如哪些是核心竞争力？ 同时想请教一下，在深度扩充的同时，宽度方面，我们更应该优先学习哪些方向？ 学习路线图太广了，如果从书籍来看排序，就是第一行代码、进阶之光、艺术探索、进阶解密。深度和宽度...
...)、执行慢，本地代码则正好相反。两者取长补短，所以深度学习框架在2016年，迎来了前后端开发的黄金时代。如上图，无论是9月份先提出的NNVM，还是最近Intel曝光的Nervana，都分离了前后端。后端的独立，不仅减少了编译工作...
...但是如果你和我是一样的人，你想自己攒一台奇快无比的深度学习的电脑。好吧，一千块钱对于一个DIY项目来说是太多了。但是一旦你把机器搞定，你就能构建数百个深度学习的应用啦，从拥有增强大脑的机器人到艺术创作（至...
...数据 搞算法的朋友们，特别是最近很火爆的机器学习和深度学习，搞这些领域的朋友们，或者准备入坑的朋友们，搞算法离不开两个东西，一个是模型，一个是数据，模型和数据，究竟谁重要呢？而我们学习机器学习也好，学...
...型）方法解决人工智能问题。在无人车这块，正尝试通过深度学习模型，对人的驾驶及周围环境建模，训练出一些模型，和车的控制算法结合，让机器变得更聪明。 传统控制方式会写一些if、then条件，例如：如果视野里出现...
...010年前后，我以前微软的同事俞栋老师、邓力老师等，将深度学习在图像领域的突破移植到语音识别领域，一下子把识别错误率降低了20%以上，这让原来感觉总是差点儿火候的语音识别突然看到了在某些场景下实用的希望。从图...
...Apache Flink 结合 Kafka 构建端到端的 Exactly-Once 处理 37、360深度实践：Flink与Storm协议级对比 38、如何基于Flink+TensorFlow打造实时智能异常检测平台？只看这一篇就够了 39、Apache Flink 1.9 重大特性提前解读 40、Flink 全网最全资源（视频...
...惑。所以在搞完了爬虫进入假期时，我继续我断了2个月深度学习，并瞄准了其中的一个分支——计算机视觉 系列简介 为了照顾不了解深度学习的小白，我还是超级简单地介绍一下深度学习吧 深度学习（deep learning）是机器学习...
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...
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...
陈江龙
ernest
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