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:只要能自主可控就有意义。如果纠结于谁发明创造的，那要回滚到机械时代从头自己再来一次。为什么这么说呢？如果操作系统从底层开始自己开发的，是不是有人问这个系统的开发语言是别人的；自己做一套语言可能又会问汇编架构是人家的，操作系统原理是人家的，网络通讯协议是人家的，很多底层算法是人家的，二进制是人家发明的，门电路逻辑是人家发明的，晶体管是人家的，电子管也是人家的，连机械计算机也是人家的。怎么办，落后就是...
Rango
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回答:只要能自主可控就有意义。如果纠结于谁发明创造的，那要回滚到机械时代从头自己再来一次。为什么这么说呢？如果操作系统从底层开始自己开发的，是不是有人问这个系统的开发语言是别人的；自己做一套语言可能又会问汇编架构是人家的，操作系统原理是人家的，网络通讯协议是人家的，很多底层算法是人家的，二进制是人家发明的，门电路逻辑是人家发明的，晶体管是人家的，电子管也是人家的，连机械计算机也是人家的。怎么办，落后就是...
iamyoung001
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回答:谢谢您的问题。操作系统之间，不是为了兼容而兼容，而是为了生态而兼容。鸿蒙兼容其他国产系统不难。开发操作系统在技术上不是难事。如果基于Linux开发优化，鸿蒙与安卓、其他国产操作系统可谓同根同源，软件、硬件、应用要兼容，对于ucloud都不是难事，但是其他国产操作有值得兼容的价值和必要吗？目前，操作系统市场基本已被微软windows、谷歌安卓、苹果iOS瓜分完毕，国产新操作系统想分一杯羹太难，技术与...
chenatu
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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:前几年我做过一个钢厂众多监测设备的数据釆集系统，用户界面是浏览器。数据库是postgresql,后台中间件是python写。因为釆集数据是海量的，所以所有数据通过多线程或multiprocessing,数据在存入数据库时，也传递给一个python字典，里面存放最新的数据。远程网页自动刷新时，通过CGI和socket,对于authorized的session ID,就可以直接从后台内存里的这个字典获...
jonh_felix
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....05431.pdf代码实现：https://github.com/titu1994/Keras-ResNeXt6. RCNN (基于区域的 CNN)基于区域的 CNN 架构据说是所有深度学习架构中对目标检测问题最有影响力的架构。为了解决检测问题，RCNN 尝试在图像中所有物体上画出边界框，然后识别...
...度学习的基础研究工作，先后在语音识别芯片开发应用、基于大数据的人工智能技术研发及应用、机器视觉（人脸识别）技术研发应用等研究。目前，长虹在人脸识别、目标检测、目标分类方面已经积累了先进、成熟的计算机视...
...2.1 WaveNet：一种针对原始语音的生成模型DeepMind 的研究者基于先前的图像生成方法构建了一种自回归全卷积模型 WaveNet。该模型是完全概率的和自回归的（fully probabilistic and autoregressive），其每一个音频样本的预测分布的前提是所...
...被AlphaGo使用。什么是深度学习？神经网络模型可以说是基于我们所认识的大脑运作的方式，它并不是对神经元真正工作的详细模拟，而是一个简单抽象的神经元版本。一个神经元能够接收许多输入信息，真实的神经元会将不同...
...起了作用在大多数情况下，对定位成对的平行语料库有益基于字符的模型在基于N型图的模型中几乎是不可能的；但是，对于处理开放词汇问题、拼写错误而、音译、数字等端对端的问题却是有必要的；对于词汇并没有清晰的区...
...使用深度神经网络来进行语音识别和图像搜索，从而优化基于上下文内容的广告。百度此前决定在成品服务器中使用现场可编程门阵列（FPGA，一种可以被编程改变自身结构的硬件——译者注）而非图像处理器群（GPUs）。百度高...
...（判别分析、贝叶斯、神经网络、支持向量机、决策树、基于规则的分类器、提升、装袋、堆叠、随机森林、集成方法、广义线性模型、最近邻、部分最小二乘和主成分回归、逻辑和多项回归、多元自适应回归样条法等）的 179 ...
...译，语音识别和内容解析。历史上，最著名的方法之一是基于马尔可夫模型和n-gram。随着深度学习的出现，出现了基于长短期记忆网络（LSTM）更强大的模型。虽然高效，但现有模型通常是单向的，这意味着只有单词的上下文才...
...率上，他们的深度学习网络破了纪录，这项纪录由标准、基于规则的传统套路保持了十来年。Dahl，这个在微软实习期间，将深度学习技术带到了微软的人说，他们的成功吸引了主流智能手机厂商的注意。「几年之后，他们都转...
... CNN 积极发挥作用：LIDAR 系统（「光探测和测距」，一种基于激光的雷达系统，被汽车用来创建周围环境的模型，包括障碍物和其他车辆）将会使用一个或一些 CNN 。汽车很可能也将使用摄像头检测和解读交通信号； CNN 也将拥有...
...并进行高效的管理，这个世界将会多么的让人难以置信。基于DFCNN的声学建模技术语音识别的声学建模主要用于建模语音信号与音素之间的关系，科大讯飞继去年12月21日提出前馈型序列记忆网络(FSMN, Feed-forward Sequential Memory Network...
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...
