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:我们通常看到的卷积过滤器示意图是这样的：（图片来源：cs231n）这其实是把卷积过滤器压扁了，或者说拍平了。比如，上图中粉色的卷积过滤器是3x3x3，也就是长3宽3深3，但是示意图中却画成二维——这是省略了深度（depth）。实际上，卷积过滤器是有深度的，深度值和输入图像的深度相同。也正因为卷积过滤器的深度和输入图像的深度相同，因此，一般在示意图中就不把深度画出来了。如果把深度也画出来，效果大概就...
zhangke3016
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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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...石的人机大战引爆了公众对于人工智能的关注，也让基于深度学习的人工智能成为汽车业界关注的重点，那么深度学习在智能驾驶的应用场景下有什么帮助呢?自动驾驶最先出现在美国，而不是欧洲或者日本，更不是中国，非常...
...看看包含我们感兴趣的某些关键词的论文占了多少。12大深度学习框架首先，让我们看看现在正在使用的深度学习框架。为了计算，我们记录了在全文任何地方（包括参考文章等）提到过这些框架的论文，对于2017年3月上传的论...
...上充斥着猫的照片，这个发现让人感到很有趣。但这也是深度学习复兴中的里程碑：一门发展三十余年，拥有大量数据及处理能力的技术，帮助计算机解决一些人们可以直观解决的繁琐的问题，小至人脸识别，大到语言理解。深...
...特征来对数据进行分类。然而，尽管训练技术有了进步，深度学习的规模还是存在问题。神经元之间需要完全地相互连接，尤其是在较上层，这需要强大的计算能力。一个图像处理应用的首层就可能需要分析上百万个像素。而对...
...有趣的结论：神经网络不能超过三层。这和我们现在说的深度学习是矛盾的，深度学习现在大家比拼的不是神经网络能不能超过三层，而是能不能做出一百层、一千层或者更多。 那为什么之前的教科书上会写神经网络不能超过...
...，我们现在看一下有多少比例的论文包含确切的关键词。深度学习框架作为热身，我们先看一下深度学习框架。为了计算这个关键词，我们记录了在全部文本中的某处提到框架名的论文以及其比例（任何地方，包括 bibiliography 等...
...力，他是人工神经网络的大师。这种网络，现已更名为「深度学习」，在过去的几年中，无人出其左右，还登上了《纽约时报》头版。由于擅长处理语音、视觉以及其他复杂人机交互，神经网路已经被谷歌、Facebook、微软、百度...
...明是成功的，在学习的特征表现层的静态数据集，且可与深度网络相结合去创造更强大的学习模型。但是，特征学习的时间序列数据必须去修改，为了调整时间序列数据的特征，为了捕捉时间信息。非监督学习和深度学习接下来...
本文将详细解析深度神经网络识别图形图像的基本原理。针对卷积神经网络，本文将详细探讨网络 中每一层在图像识别中的原理和作用，例如卷积层(convolutional layer)，采样层(pooling layer)，全连接层(hidden layer)，输出层(softmax outpu...
...心愿，更有尊严的过完最后的日子。近期，吴恩达团队用深度学习建立了一个项目，利用病人的电子病例，来检测未来3-12个月有高死亡风险的病人。这些病人将被自动转给临终关怀组。这能够让临终关怀组更早知情，并确保病...
...似的人工智能研究。脸优在某种程度上代表了公司使用深度学习完成的研究，它的主要功能是在脸上加上虚拟面具，这些面具会随着脸的移动而移动，智能拟合到你的下巴、鼻子和眼睛上。它能做到如此，是因为背后的深度...
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...
