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:首先如果真的DNA上运行SQL，生命科学直接引起数据的大革命了。1，什么是SQL？SQL全称是Structured Query Language，是一种数据库查询和程序设计语言，用于存储和查询语言，而SQL在DNA运行，就是把数据存储在DNA上，用的时候拿出来，从而实现把DNA当硬盘一样用。2，实现的依据:每个细胞23对染色体，2万多个基因，31亿个碱基对，由于结构和硬盘不同，能够储存足够多信息，...
wall2flower
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回答:作为一名计算机专业的教育工作者，我来回答一下这个问题。首先，计算机科学与技术专业（计科）是比较传统的计算机专业，该专业具有三个特点，其一是比较注重基础学科知识，尤其比较注重数学方面的知识学习，会开设较多的数学类课程；其二是比较注重计算机基础知识，会构建一个相对比较全面的知识结构，整体偏向于技术方案的学习；其三是后期的实践方向比较丰富，既有软件方向也有硬件方向，这与高校的资源整合情况有比较密切的关系...
Clect
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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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...2015年12月 Andrew Ng在Import IO主办的ExtractConf的演讲，谈数据科学家需要知道的深度学习知识。当时还演示了机器看图说话，机器问答，Dulight，Faceyou的效果。其中Faceyou就是个APP，能实时对人脸做3D建模，替换其他的鬼脸，他开玩笑...
...平。在劳伦斯伯克利国家实验室（LBNL）里，我们面临着科学领域中最具挑战性的数据分析问题。虽然商业应用和科学应用在所有分析任务方面（分类、聚类、异常检测等）存在着相似之处，但是之前的经验让我们没办法相信科...
...于特征提取，而深度学习模型则侧重于模型的架构。数据科学家需要不断的尝试神经元类型、神经网络的层数以及连接的方式等。构建模型的难点深度学习模型的构建是一个很大的挑战任务。为了使模型能有较好的性能，在构建...
...刚结束，在2019年到来之际，让我们一起展望在今年数据科学、机器学习和人工智能领域会有怎样的发展趋势。 首先让我们快速回顾一下，去年我们曾做出了哪些预测。 2018年预测回顾 预测1 模型生产和数据准备都将越来越自动...
...学计算机视觉博士学位，读博期间师从现任 Google AI 首席科学家李飞飞，研究卷积神经网络在计算机视觉、自然语言处理上的应用，以及在这两个领域的交叉应用。他被人们广泛所知是由于他和李飞飞一起设计开发了用于视觉...
...度学习领域的论文都是无意义的，因为这些研究使用了不科学、不规范的研究方法。以下是采访全文编译。关于本人问：您主要的工作内容是什么？答：我在谷歌大脑团队工作，花了很多时间开发Keras。我也参加TensorFlow的工作。...
...深度学习系统扩大了10倍，如今吴恩达的身份是百度首席科学家。这些先进技术使那些盼望电脑能像人类一样思考的想法越来越接近现实。过去几年中，像谷歌、苹果和IBM 这类公司都已经野心勃勃的启动了相关研究。对普通用户...
许多科学成像应用（尤其是显微镜检查）每天可以产生数太字节的数据。这些应用可以从近年来的计算机视觉和深度学习发展中受益。在我们与生物学家联合开展的机器人显微镜应用工作（例如，区分细胞表型）中，我们了解...
...度学习的复兴Hinton本科阶段在剑桥学习心理学，他意识到科学家们并没有真正理解大脑——不能完全掌握数十亿神经元之间的交互以及如何提升智力。这些科学家可以解释电信号沿着一个轴突连接一个神经元到另一个，但他们无...
...纪初，当神经网络失宠，LeCun是少数几名一直坚持研究的科学家之一。他于2003年成为纽约大学教授，并从此引领了深度学习的发展。最近，深度学习及其相关领域已然成为最活跃的计算机研究领域之一。这就是LeCun在2013年底加入...
...，CSDN记者采访了京东深度神经网络实验室（DNN Lab）首席科学家李成华，就此问题进行了讨论，具体的话题涉及京东如何理解深度学习、为何要做深度学习、如何展开深度学习的研究、深度学习技术在京东的应用现状以及京东在...
... 本文阅读时长：10min 在过去的五年中，Python已成为数据科学界的一大热门 。因此，它正在慢慢接管R--统计学术语 - 作为许多工具的首选工具。最近发布的Stack Overflow Developer Survey 2018表明， Python是下一个重要的编程语言...
...度学习的复兴Hinton本科阶段在剑桥学习心理学，他意识到科学家们并没有真正理解大脑——不能完全掌握数十亿神经元之间的交互以及如何提升智力。这些科学家可以解释电信号沿着一个轴突连接一个神经元到另一个，但他们无...
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...
