回答:谢邀。我之前两节文章简要地从C语言源代码层面讨论了Linux系统中进程的基本概念，我们知道了Linux内核如何描述和记录进程的资源，以及进程的五种基本状态和进程的家族树。事实上，就进程管理而言，Linux还是有一些独特之处的。Linux 系统中的进程创建许多操作系统都提供了专门的进程产生机制，比较典型的过程是：首先在内存新的地址空间里创建进程，然后读取可执行程序，装载到内存中执行。Linux 系统...
linkFly
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回答:HR刚好遇到查询问题，需要用VLOOKUP解决，你替她解决了自然面试过关。不会就回家等通知。
levinit
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回答:C语言能干什么？回答这个问题应该先思考一下你想用C语言来干什么？C语言是一门历史非常悠久的语言，C语言非常的简洁紧凑、灵活方便；数据类型和运算符号者非常的丰富；可以直接的操作物理地址，非常适合对硬件直接操作；生成的目标代码质量和运行效率也非常高。C语言广泛应用于各种单片机的嵌入式系统开发，现在90%或以上的单片机的程序都是用C语言去开发的。操作系统的底层驱动基本上也是用C语言开发的。但如果想用C语...
explorer_ddf
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回答:使用c语言连接sql server需要进行以下操作。1、安装本机环境：这里以sql2008r2+vs2010为例。先在本机安装sql2008r2，再安装vs2010。安装完成以后可以进去我的电脑-管理-服务找到sql server服务是否安装成功并启动。2、配置本机数据连接：（1）点击电脑左下角的开始-控制面板-管理工具-数据源（ODBC）。（2）双击打开，点击用户DNS菜单，点击新增，弹出创建数...
vboy1010
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回答:作为一名从业多年的程序员，同时也是一名计算机领域的教育工作者，我来回答一下这个问题。首先，并不是每个程序员都需要掌握C语言，程序员需要掌握何种编程语言往往取决于其具体的开发场景，比如做Web开发需要掌握PHP，做大数据开发需要掌握Java，做机器学习需要掌握Python等。虽然C语言并不是每个程序员都需要掌握的，但是掌握C语言对于理解计算机系统结构还是具有较大意义的，一个重要的原因就是操作系统往往...
mmy123456
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...语言、支持平台、支持接口、是否支持自动求导、 是否提供预训练模型、是否支持单机多卡并行运算等 10 个方面，对包 含 Caffe、 MatConvNet、 TensorFlow、 Theano 和 Torch 在内的 9 个目前最常用的深度学习开...
...样只需要计算它的权重就可以了。2. 向前计算结果采用S函数1/(1+Math.exp(-z))将每个节点的值统一到0-1之间，再逐层向前计算直到输出层，对于输出层，实际上是不需要再用S函数的，我们这里将输出结果视为0到1之间的概率值，所...
...还可以做科学运算，比如乘方、开方、指数、对数、三角函数等，尽管这些知识在我们初中时代，通过纸笔也是能运算起来的，但是也仅限于一些极其常用和简单的运算，一旦复杂起来，通过纸笔来运算就是一项复杂的工程了。...
...，而上层的多样性只是一个幌子。我们真的需要为仅仅是函数封装不同的框架买单吗？这是值得思考的。计算图走向成熟计算图的两种形式计算图最早的出处应该是追溯到Bengio在09年的《Learning Deep Architectures for AI》，Bengio使用了...
...单的线性加权和而已，所以每个神经元加上同一个非线性函数（如sigmoid，tanh等），使得网络能拟合非线性。通常，称这个非线性函数为激活函数。一个典型的全连接神经网络如下所示： 1.1 前向传导上图中，每个圆圈代表一个...
...关重要。当然，首先，你要掌握偏导的概念和方法、复合函数的求导法则、链式求导法则。有了这三点微积分基础后才能看懂哦。（害怕数学和基础不够的童鞋可以跳过这里的论乘法和论加法小节。）噫？也有指数项～不过由于...
...完整内容。 （一）神经网络入门之线性回归 Logistic分类函数 （二）神经网络入门之Logistic回归（分类问题） （三）神经网络入门之隐藏层设计 Softmax分类函数 （四）神经网络入门之矢量化 （五）神经网络入门之构建多层网络 ...
...完整内容。 （一）神经网络入门之线性回归 Logistic分类函数 （二）神经网络入门之Logistic回归（分类问题） （三）神经网络入门之隐藏层设计 Softmax分类函数 （四）神经网络入门之矢量化 （五）神经网络入门之构建多层网络 ...
....07945422], b=[ 8.1893692 -8.18937111] 思考 对于逻辑回归，损失函数比线性回归模型复杂了一些。首先需要通过sigmoid函数，将线性回归的结果转化为0至1之间的概率值。然后写出每个样本的发生概率（似然），那么所有样本的发生概率...
...果，就有了一些训练DNN的技巧，比如反向传播算法、激活函数、批量归一化、dropout等技术的发明；而梯度下降是为了更好的优化代价函数（损失函数），不管是机器学习还是深度学习，总会需要优化代价函数。2.设计网络结构以...
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...
snifes
