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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... OCR，准确率显著提高。底层的 OCR 引擎使用的是一种循环神经网络（RNN）——LSTM 网络。 安装 OpenCV 要运行本教程的脚本，你需要先安装 3.4.2 或更高版本的 OpenCV。安装教程可参考 https://www.pyimagesearch.com...，该教程可确保你下载...
...理加速( Inference Acceleration )中一个核心的问题，目的是将神经网络中原有的浮点型参数量化成 1-8Bits 的定点参数，从而减小模型大小和计算资源消耗。为了解决这个问题，我们提出了基于 ADMM（Alternating Direction Method ofMultipliers）...
...度、对比度、角点）。在获得这些特征后，训练一个浅层神经网络对图像整体打分。该框架（如图2所示）的一个特点是联合了深度学习特征与传统特征，既引入高层语义又保留了低层通用描述，既包括全局特征又有局部特征。...
...片的复杂排版、字形多变等问题，引入了各种优化的卷积神经网络、循环神经网络等基础网络，基于最前沿的检测、分割、Seq2Seq算法框架，解决文字检测、定位与识别的问题。此外，在文字检测的网络分支上叠加多任务学习策...
...深度学习向计算机视觉输入原始数据，整个特征工程是在神经网络里面做的，而机器学习需要很多算法工程师去识别哪些特征是对业务是起正向作用的，所以自动机器学习的关键技术，就是高效自动特征工程和自动调参。除此之...
...span>高性价比GPU资源：https://www.ucloud.cn/site/active/gpu.html?ytag=gpu_wenzhang_tongyong_toutiao
...slate 的新模型，并详细介绍了所使用的网络架构——循环神经网络（RNN）。关键结果：与人类翻译准确率的差距缩小了 55-85%（研究者使用 6 个语言对的评估结果）。但是该模型如果没有谷歌的大型数据集，则很难复现这么优秀...
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...
