回答:云,是网络,互联网的一种比喻说法,即互联网与建立互联网所需要的底层及时设施的抽象体。计算,并不是指一般的数值极端,而是一台足够强大的计算机提供的计算服务,包括各种功能,资源,储存。云计算,可以理解为网络上足够强大的计算机为你提供的服务。0基础学习路线如下1,网络基础:计算机基础,云计算基础2,Linux基础,Linux操作系统,Linux高级管理,安全与监控3,Linux自动化运维,shell脚本...
回答:学习C++和一个框架,比如Qt。看懂原有代码,抽出应用相关代码,然后在新的框架环境下重写。如果真是小白程度,不是存心打击你,这个坑,你爬不出来,至少短时间内爬不出来。
回答:根据我一位非常权威的教授操作系统的老师说:从专业性地眼光来看,windows系统没有Liunx系统更符合操作系统的定义。这句话的意思就是Windows系统更适合普通用户使用,因为它良好的人机交互(图形化界面),而Liunx系统是计算机专业人士经常使用的。而在我看来原因也无非这点,另外我个人还总结了两点:计算机专业的学生的从业方向更多偏向于服务器端开发、系统运维。这些职业都是非常需要程序员对更常用来...
回答:- Web 基础曾经开源中国创始人红薯写了一篇文章「初学 Java Web 开发,请远离各种框架,从 Servlet 开发」,我觉得他说的太对了,在如今 Java 开发中,很多开发者只知道怎么使用框架,但根本不懂 Web 的一些知识点,其实框架很多,但都基本是一个套路,所以在你学习任何框架前,请把 Web 基础打好,把 Web 基础打好了,看框架真的是如鱼得水。关于 Http 协议,这篇文章就写得...
回答:我有靠谱回答!作为一名懂编程语言的非计算机专业职员我经常用,感受如下:1.为了各种工作需要。非程序员的很多工种都需要他!如做数理统计的,复杂的统计分析研究模型必须用它,偶尔用一下也不可能请专人来编程,自己会是最方便的!其它如搞保险精算,估值分析工作等。2.编程语言其实是一个基础,就像都要学操作系统和基本的硬件和组装知识一样。学了它,你将更容易理解和运用各种软件来完成工作;帮助你培养逻辑思维能力和抽...
...自然语言的处理,称为自然语言处理(简称:NLP),是指用计算机对自然语言的形、音、义等信息进行处理,即对字、词、句、篇章的输入、输出、识别、分析、理解、生成等的操作和加工。自然语言处理在人工智能的地位有一个...
...ava的同学。如果你是在校学生,务必要在学好基础(比如计算机系统、算法、编译原理等等)的前提下,再考虑去进行下面的学习。 第一部分:对于尚未做过Java工作的同学,包括一些在校生以及刚准备转行Java的同学。 一、Java...
...会问到这些问题:开发深度学习系统,我们需要什么样的计算机?为什么绝大多数人会推荐英伟达 GPU?对于初学者而言哪种深度学习框架是较好的?如何将深度学习应用到生产环境中去?所有这些问题都可以归结为一个——搭...
...Big Data、Logic & probability、cs subjects和DL六部分内容,涵盖计算机学科基础、逻辑思维、概率论基础、大数据、数据结构、机器学习及深度学习等知识,绝对是一份值得借鉴的面经啦。 01 Machine Learning 这部分介绍了机器学习常问算...
...学习、前沿Paper和五大AI理论应用领域:自然语言处理,计算机视觉,推荐系统,风控模型和知识图谱。是你学习AI从入门到专家必备的学习路线和优质学习资源。 基础知识 1 数学 数学是学不完的,也没有几个人能像博士一样...
...中心、托管数据中心或云端运行。这些应用程序利用机器学习通过每次用户交互来适应和改进。其他数据发现应用程序包括Data Refinery,这是一种面向数据科学家、工程师和业务分析师的自助数据准备工具,以及深度学习,可帮...
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...