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:学习C语言有什么好的编程软件推荐？这个目前来说就非常多了，作为一门起源比较早、偏底层的开发语言，c语言在操作系统、嵌入式、服务器方面有着非常广泛的应用，自然对应于编程软件也非常多，下面我简单介绍几个，感兴趣的朋友可以尝试一下：轻便灵活的开发软件，适合于初学者code::blocks这是一个免费、开源、跨平台的c/c++编程软件，基于wxwidgets开发而成，相信许多做c语言开发的朋友应该非常熟悉...
shaonbean
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回答:我可以给你一些推荐的书籍和视频，你可以试着先看一下，感觉适合不适合自己。我可以给你一些推荐的书籍和视频，你可以试着先看一下，感觉适合不适合自己。我可以给你一些推荐的书籍和视频，你可以试着先看一下，感觉适合不适合自己。书籍：《Linux程序设计》、《Linux命令行与shell脚本编程大全》、《APUE》、《LINUX权威指南》等，这些书你都可以搜一下，试着先了解一下。不过想学的快的话，可以看一些视...
iflove
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回答:这个问题问的有些笼统，个人感觉sql作为一个取数工具，学起来并不难，至于大概要学多久，要看你想掌握的到什么程度，个人把sql的学习分为这样三个层次：熟悉基本的增删改查语句及函数，包括select、where、group by、having、order by、delete、insert、join、update等，可以做日常的取数或简单的分析（该水平已经超过90%非IT同事）;掌握并熟练使用高阶语法，...
linkFly
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回答:依稀记得我上大学的时候，在Linux第一堂课上，老师进门的第一句话就是，想学好Linux，先在自己的电脑上安装一个Linux系统，然后多敲，多练，多想。现在想想，如果进入Linux的世界话，的确对初学者的要求就是多练，多敲，它能帮助初学者掌握大部分的基础命令。但是Linux中有太多的命令了，即使Linux大神，也不一定全部都会，所以我们需要掌握的是那些基础命令，这个没有别的办法，只有多敲，多练才能...
Towers
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...搜索趋势图： 如果你对这个话题感兴趣，这里有一个很好的非技术性的介绍。如果你有兴趣了解最近的趋势，那么这里有一个很好的汇总。 在这篇文章中，我们的目标是为所有深度学习的人提供一条学习之路，同时也是为想要...
...使只有100-1000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...
...发生）。对研究人员而言，Ian Goodfellow的这本书是一本很好的参考书，但对我们中的大多数人而言它并不是一本好的入门书籍。这本书关于梯度下降的章节使我回想起读研究生时遇到的窘境：上图为Goodfellow等人所著的《深度学习...
...了小型 GPU 集群。我疯狂地想要知道多个 GPU 能否获得更好的结果。我很快发现，不仅很难在多个 GPU 上并行神经网络。而且对普通的密集神经网络来说，加速效果也很一般。小型神经网络可以并行并且有效地利用数据并行性，但...
...2006年提出。Hinton用深度的网络进行图像理解，取得了很好的结果。之后他们在图像识别方面取得了很好的成绩，之后从此大家都在做深度学习。 图3 图4上述两个图，一个图是做语音识别，语音识别用于深度学习之后可以大幅...
...以实现良好样本性能的核心。我们还讨论了高维中构建良好的贝叶斯预测因子。为了证明我们的方法，我们对 Airbnb 首次国际预订的样本进行了分析。最后，我们讨论了该研究未来的方向。1 引言深度学习（DL）是一种使用分层隐...
...领域。GPU的选择将从根本上决定你的深度学习体验。一个好的GPU可以让你快速获得实践经验，而这些经验是正是建立专业知识的关键。如果没有这种快速的反馈，你会花费过多时间，从错误中吸取教训。那么，现在问题来了。如...
...分清它们之间的区别，那么就说明我们需要的模型具有很好的表达或者预测能力。本文回顾了从传统机器学习，到wGAN的逻辑发展过程，让读者对历史发展有个清晰的认识，并提供了wGAN的代码实现，是一篇很好的学习wGAN的入门材...
...音识别以及文档阅读。这个文档阅读系统使用一个被训练好的卷积神经网络和一个概率模型，这个概率模型实现了语言方面的一些约束。20世纪90年代末，这个系统被用来美国超过10%的支票阅读上。后来，微软开发了基于卷积神...
...和视频摄像头，汽车收集到这些视频信号之后，并不能很好的识别，为了让汽车能理解我们需要一个大脑，这个大脑就是深度学习，通过深度学习我们可以告诉我们的车载的计算机，现在前面有什么样的物体，并且结构化的抽取...
...荐、搜索等大规模工业级场景时，发现这些框架并不能很好的满足我们的需求。矛盾点在于开源框架大都面向图像、语音等低维连续数据设计，而互联网的众多核心应用场景（如广告/推荐/搜索）往往面对的是高维稀疏离散的异...
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...
