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...
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
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...
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...
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...
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...
...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...
...品专家潘岳,针对这种时代下的阿里云异构计算做了一场深度的剖析。 在现场潘岳介绍到,阿里云异构计算产品提供了丰富的面向多场景的异构计算加速平台,这其中包括了专门针对图形图像渲染的GA1实例(AMD S7150),为...
深度神经网络和深度学习是强大、流行的算法。它们的成功常常源于神经网络架构的精心设计。我想重温过去几年深度学习背景下的神经网络设计史。我们(译者注:Alfredo Canziani、Adam Paszke、Eugenio Culurciello)在预印本文库上发...
本文介绍支付宝App中的深度学习引擎——xNN。xNN通过模型和计算框架两个方面的优化,解决了深度学习在移动端落地的一系列问题。xNN的模型压缩工具 (xqueeze) 在业务模型上实现了近50倍的压缩比, 使得在包预算极为有限的移动...
...,也就是同属一个block的变换的数量,这是一个和网络深度、宽度同等重要的因素。通过在ImageNet-1K数据集上的实验可以发现,在保持网络复杂度不变的前提下,增大基数可以提高分类准确率。另外通过增大基数来提升网络能...
...团队正计划创建出一个人工智能模式,该模式将专注于深度学习(Deep Learning)事宜,以模仿人脑神经数据处理的实际方式。通过这种方式,Facebook就能根据用户在该网站上的活动习惯以及页面资料信息,进而更有针对性地向用...
...严重失真并开始难以识别了,而JPEG2000的图像仍可识别。 深度学习技术设计压缩算法的目的 通过深度学习技术设计压缩算法的目的之一是学习一个比离散余弦变换或小波变换更优的变换,同时借助于深度学习技术还可以设计更...
...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...
...别、垃圾邮件识别等。人们熟知的AlphaGo也是识别问题,深度学习通过对成千上万个已经标注好输赢的棋局进行训练,利用头几层的神经元网络,越过表象特征挖掘出人都很难理解的深层次特征,形成了对于棋局的感应能力...
...别、垃圾邮件识别等。人们熟知的AlphaGo也是识别问题,深度学习通过对成千上万个已经标注好输赢的棋局进行训练,利用头几层的神经元网络,越过表象特征挖掘出人都很难理解的深层次特征,形成了对于棋局的感应能力...
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...