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:我们通常看到的卷积过滤器示意图是这样的：（图片来源：cs231n）这其实是把卷积过滤器压扁了，或者说拍平了。比如，上图中粉色的卷积过滤器是3x3x3，也就是长3宽3深3，但是示意图中却画成二维——这是省略了深度（depth）。实际上，卷积过滤器是有深度的，深度值和输入图像的深度相同。也正因为卷积过滤器的深度和输入图像的深度相同，因此，一般在示意图中就不把深度画出来了。如果把深度也画出来，效果大概就...
zhangke3016
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回答:这个问题，对许多做AI的人来说，应该很重要。因为，显卡这么贵，都自购，显然不可能。但是，回答量好少。而且最好的回答，竟然是讲amazon aws的，这对国内用户，有多大意义呢？我来接地气的回答吧。简单一句话：我们有万能的淘宝啊！说到GPU租用的选择。ucloud、ucloud、ucloud、滴滴等，大公司云平台，高大上。但是，第一，非常昂贵。很多不提供按小时租用，动不动就是包月。几千大洋撒出去，还...
Nino
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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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...、三个GPU平台下，比较这五个深度学习库在三类流行深度神经网络(FCN、CNN、RNN)上的性能表现。并对它们在单机多GPU卡环境下分布式版本进行了比较。相比以前的评测，的评测添加了对多GPU卡的测试，把MXNet纳入评比范围，还测...
...预测气象评分。比赛中，我使用了一个相当大的两层深度神经网络（带有两个修正线性单元和 dropout，用于正则化），差点就没办法把这个深度网络塞进我的 6G GPU 内存。应该使用多个 GPU 吗？在 GPU 的帮助下，深度学习可以完成...
...SciPy）等等。除了Xeon Phi之外，我非常期待英特尔的Nervana神经网络处理器（NNP），因为它的规格对GPU开发人员而言非常强大，并且它将允许新的算法，这可能重新定义神经网络的使用方式，但这一项目已经无休止地延迟，有传言...
...像识别的深度学习模型。第一个评测对比不同 GPU 在不同神经网络和深度学习框架下的表现。这是一个标准测试，可以在给定 GPU 和架构的情况下帮助我们选择合适的框架。第二个测试则对比每个 GPU 在不同深度学习框架训练时的...
王佐，天数润科深度学习平台负责人，曾担任 Intel亚太研发中心Team Leader，万达人工智能研究院资深研究员，长期从事分布式计算系统研究，在大规模分布式机器学习系统架构、机器学习算法设计和应用方面有深厚积累。在上一...
...和AI专用芯片研发带来什么启发。以大家耳熟能详的卷积神经网络CNN 为例，可以感觉一下目前训练深度学习模型需要多少计算力。下方这张表列出了常见CNN模型处理一张图片需要的内存容量和浮点计算次数，譬如VGG-16网络处理一...
...用它做卷积）或GTX 980（它性价比很高，但若做大型卷积神经网络就有些局限性了），它们在eBay上就能买得到。另外，低成本高性价比的内存我推荐GTX Titan。 之前我支持过GTX 580，但是由于新更新的cuDNN库显着提升了卷积速度，故...
...，这些正是深度学习所需的计算类型。GPU 行业的发展是神经网络比几十年前更加强大的重要原因之一。大部分情况下不使用 GPU 训练深度学习模型会非常慢。并非所有 GPU 都是一样的大部分深度学习从业者不直接编写 GPU CUDA 代码...
...并大大简化部署和运维的复杂度。GPU云服务器多适用于AI深度学习,科学计算，视频处理，图形可视化，等应用场景，有AMD S7150，Nvidia P100，Nvidia M40，Nvidia P4，Nvidia V100等型号，阿里云是国内首家与NGC GPU加速容器合作的云厂商。 ...
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...
