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:大数据是我的研究方向之一，所以我来回答一下这个问题。大数据产业链围绕数据展开，有数据采集、整理、传输、存储、安全、分析、呈现和应用，涉及到诸多学科的综合使用，不同的岗位需要的基础知识也不尽相同。下面我以大数据工程师岗位，粗粒度的介绍一下大数据的基础知识。第一，操作系统知识。大数据平台往往搭建在Linux操作系统之上，所以大数据工程师要有Linux系列操作系统的知识。第二，数据库基础。大数据一个重要...
weizx
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...用已达到国际领先水平。在图像/语音识别的基础之上，深度学习即模拟神经网络的输入和输出，通过大规模数据进行训练，从而对样本进行精准分类和预测，实现了计算之外的思考。训练和建模逻辑的算法既是瓶颈也...
大家好，我是黄文坚，今天给大家讲讲深度学习。我不讲技术原理，讲讲技术应用。深度学习是我们明略重要的研究方向，是未来实现很多令人惊叹的功能的工具，也可以说是通向人工智能的必经之路。1.深度学习的丰富应用Goo...
...PGA。该项工作聚焦于使用 LSTM 进行语音识别的场景，结合深度压缩以及专用处理器架构，使得经过压缩的网络在 FPGA 能够实现超越 Pascal Titan X GPU 一个数量级的能效比。论文中所描述的 ESE 语音识别引擎也是深鉴科技 RNN 处理器产...
...、用户采用率、混合云策略,以及推出的人工智能和机器学习方法等情况进行了简单了解。值得一提的是,企业选择公有云服务商时,已经不只是关注那些主要提供软件、平台和IaaS产品的服务提供商,他们还考虑那些提供企业软件堆...
...非监督学习，反正都差不多）则是另一种研究的比较多的学习方法，它与监督学习的不同之处，在于我们事先没有任何训练样本，而需要直接对数据进行建模。这听起来似乎有点不可思议，但是在我们自身认识世界的过程中很多...
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...标是什么和它出现在图像中的位置。 在一个传统机器学习方法中，你会把问题分成两个步骤：目标检测和目标识别。首先你会用一个像grabcut一样的边框检测算法来扫描图像并找到所有可能的目标。然后，对所有被识别的对...
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...
madthumb
qylost
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