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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...为什么我不介绍一种更为人所知的强化学习算法——DQN（深度Q-网络），也就是那篇ATARI游戏的论文（来自DeepMind）中所采用的方法。实际上Q-Learning并不是一个非常棒的算法，大部分人更亲睐使用策略梯度，就连原始DQN论文的作...
...al inductive bias for physical construction in humans and machines）关系深度强化学习（Relational Deep Reinforcement Learning）关系RNN（Relational Recurrent Neural Networks）论文比较多，但如果说有哪篇论文最值得看，那么一定选这篇——《关系归纳偏置、.....
... Uber 发展更安全、更可靠的运输方案。遗传算法——训练深度学习网络的有力竞争者我们惊讶地发现，通过使用我们发明的一种新技术来高效演化 DNN，一个极其简单的遗传算法（GA）可以训练含有超过 400 万参数的深度卷积网络...
...来越多的我们所关心的东西自动化。过去几年发展起来的深度学习，特别是过去一年半里产生的深度强化学习（RL），高效利用了日益增加的数据和计算资源，提高我们为世界环境和所有与我们生活相关的应用领域建立计算模型...
...显著下降，即使对抗干扰微小到无法被人类察觉的程度。深度学习和深度强化学习最近的进展使得涵盖了从原始输入到动作输出的end-to-end学习策略变为可能。深度强化学习算法的训练策略已经在Atari 游戏和围棋中取得了骄人的...
这是「神经网络和深度学习简史」的第三部分（第一部分，第二部分）。在这一部分，我们将继续了解90年代研究的飞速发展，搞清楚神经网络在60年代末失去众多青睐的原因。神经网络做决定神经网络运用于无监督学习的发现...
...该演讲资料的下载地址。在演讲中，Jeff Dean 首先介绍了深度学习的崛起（及其原因），谷歌在自动驾驶、医疗健康等领域取得的进展。Jeff Dean 表示，随着深度学习的发展，我们需要更多的计算能力，而深度学习也正在改变我们...
...制系统，从而能够从自己的经验和行为中学习。DeepMind在深度增强学习上的成果也是一个很好的例子。 增强学习的其它应用包括文本摘要引擎、对话代理（文本、语言），它们可以从用户交互中学习，并随着时间的推移而不断改...
...法狗（AlphaGo）在围棋领域首次战胜了人类的世界冠军，深度学习开始成为人们交口议论的话题，而就在今天，他的弟弟阿法元只靠一副棋盘和黑白两子，从零开始，自娱自乐，自己参悟，100-0 打败哥哥阿法狗，这无疑将深度学...
...展的关键要素：基础科学理论、数据、计算力、算法软件深度学为什么成功的另一视角： 深度神经网络从数据中学习神经编程编译器人工智能前沿7大热点：强化学习元学习模仿学习机器人概念与抽象感知与意识因果推理强化学...
...的近似。这里厉害了，gradient approximation （梯度近似）是深度学习里最迫切需要解决的问题，因为这样将大大减少对计算资源的消耗。2.2.1 多层神经网络对高效梯度下降的需求执行成本函数优化的最简单的机制有时被称为旋转...
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...
