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:后端（Web）开发是技术栈中重要的一环。几乎所有的业务都需要移动端和Web端与后台服务连接。强大的需求使得后端开发人员在ICT市场上一直处于供不应求的不平等地位，公司愿意向能够很好地使用后端开发技能的人员花费大价钱。在Web开发中，Python和PHP这两种语言都是非常强大且流行的编程语言。但是作为比较总要有好和更好的结论：我的选择是Python，需求大、通用、易学、好用，更重要的是它代表未来（想...
shery
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回答:其实如果想学好sql还是一个比较漫长的过程，需要时间积累，看你提问你应该是想有一个比较深刻的sql知识掌握，深度学习sql肯定就离不开对数据库原理的掌握，数据库我建议你选择mysql，开源数据库可以根据个人能力去挖掘学习，而mysql以后可能也是主流，所以个人建议基本分下面几步去学习，:1.首先不要追求太深入，达到会写会用的阶段就好，熟练编写sql语句，即买本教材边看边练习，包括简单的sql语句和...
zhaochunqi
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回答:作为一名IT从业者，同时也是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，当前大数据的知识体系还是比较庞大的，随着大数据技术生态的逐渐成熟和完善，大数据领域也逐渐形成了更多的岗位细分，从事不同的岗位细分方向则需要学习不同的知识。从当前大的岗位划分来看，通常包括以下几个岗位：第一：大数据开发岗位。从近两年大数据方向研究生的就业情况来看，开发岗位的人才需求量还是比较大的，相关岗位的薪资待遇也...
since1986
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回答:首先来说，现在的前端越来越偏后端化了。以前的前端更多的就是排排版、切切图、改个特效，而当下的前端逐渐后端化了，如服务端渲染等，也有了大前端的概念。PHP作为一门脚本语言，有着快速易于扩展的特性，既可以作为后端开发语言也可作为前端胶水语言。那么PHP零基础的新手该如何学习相关的前后端知识呢？我从事PHP开发近10年了，给出我的建议如下： 1、学习方法 为什么我先讲的是学习方法而不是具体的学习路径呢？...
DevYK
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...练神经图灵机和GAN网络，严重依赖网络的初始化方式。5. 深层网络能较好地应用于图像处理和自然语言分析中，但是不适合现实世界的实际问题，如提取因果结构等等。6. 在实际应用中，要考虑关键影响者检测的问题。在参议员...
...ing Ren, Jian Sun Caffe实现：https://github.com/binLearnin... 摘要 越深层的网络往往越难以训练。本文提出一种残差学习框架，使得比先前网络深的多的网络也易于训练。我们将网络中的层改写为在参照该层输入的情况下学习残差函数的形...
...每提升1%的准确率就要付出将网络层数翻倍的代价，而极深层的残差网络对特征的重复利用逐渐减少（diminishing feature reuse），这会使网络训练变得很慢。为了处理这个问题，本文提出一种新的架构——wide residual networks (WRNs)，该...
...n intuition） 3.11 随机初始化（Random+Initialization） 第四周：深层神经网络(Deep Neural Networks) 4.1 深层神经网络（Deep L-layer neural network） 4.2 前向传播和反向传播（Forward and backward propagation） 4.3 深层网络中的前向和反向传播（Forward pro...
...度，进而在正确的方向上以合适的幅度更新网络参数。在深层网络或递归神经网络中，误差梯度在更新中累积得到一个非常大的梯度，这样的梯度会大幅度更新网络参数，进而导致网络不稳定。在极端情况下，权重的值变得特别...
...人气主要源自其利用一套基于数据流图形的计算模型实现深层神经网络开发与训练简化的强大能力。在以上示例当中，输入层负责寻找局部对比模式，隐藏层1负责利用这些对比结果发现个人面部特征，隐藏层2则基于这些面部特...
...人气主要源自其利用一套基于数据流图形的计算模型实现深层神经网络开发与训练简化的强大能力。在以上示例当中，输入层负责寻找局部对比模式，隐藏层1负责利用这些对比结果发现个人面部特征，隐藏层2则基于这些面部特...
...自适应分类器和可迁移特征的方法，它通过将多个层插入深层网络，指引目标分类器显式学习残差函数。[30] 在 DNN 中同时学习域自适应和深度哈希特征。[3] 提出了一种新颖的多尺度卷积稀疏编码方法。该方法可以以一种联合方...
...据，从中归纳出模型。实际上，很早以前大家就认识到，深层的神经网络比起浅层的模型，在参数数量相同的情形下，深层模型具有更强的表达能力。这个概念说起来也好理解：用同样的面积的铁皮，做个桶比做个盘子盛的水要...
...在深度神经网络中，调整超参数组合并非易事，因为训练深层神经网络十分耗时，且需要配置多个参数。接下来，我们简单列举几个影响CNN网络的关键超参数。学习率学习率是指在优化算法中更新网络权重的幅度大小。学习率可...
...个概念只是旧酒装新瓶。它主要是有许多后续处理阶段的深层神经网络，而不只仅仅有少数后续处理阶段。随着今天的速度更快的计算机，这些深层神经网络已经彻底改变了模式识别和机器学习这两个领域。所谓深度学习这...
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...
