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:spring框架Spring框架是由于软件开发的复杂性而创建的。Spring使用的是基本的JavaBean来完成以前只可能由EJB完成的事情。然而，Spring的用途不仅仅限于服务器端的开发。从简单性、可测试性和松耦合性角度而言，绝大部分Java应用都可以从Spring◆目的：解决企业应用开发的复杂性◆功能：使用基本的JavaBean代替EJB，并提供了更多的企业应用功能◆范围：任何Java应用S...
starsfun
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回答:在互联网圈子里，一直以来都存在一个现象：后端看不上前端。总觉得前端是较容易的，事实上也是如此，前端门槛较后端要低一些，但最近几年Web前端技术的发展突飞猛进，出现了很多优秀的前端框架，而众多前端框架中，Vue算得上是最热门的了。基本上各大互联网公司招聘前端都会要求掌握Vue，但不少前端开发者看Vue文档都觉得无从下手，那我们该如何学习Vue框架呢？Vue框架较其它前端框架的区别Vue框架全称是Vu...
lvzishen
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回答:首先Python基础需要牢靠。其次，框架本身就是各种操作，不过还是有很多不同。tornado本身底层是异步框架，所以你想深入需要学好异步、多线程之类的。Django则是web重量级(相对)框架，你需要理解http协议，知道request、response都是什么，等等。flask则是轻量级的web框架，和Django不同，很多东西你需要自己去实现，你还要关注路由跳转、restful等等。对了，前端...
pingink
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回答:从事软件开发十几年了，对于程序员的工作有一点自我的见解，首先程序员的工作属于一个技术活，技术类的工种需要时间的积累，但要达到某个领域的技术专家，首先是时间层面的积累，但仅仅是积累是不够的，不是达到多少年一定成为技术的专家，成为某个领域的佼佼者，时间只是其中一个因素。如何成为某个技术领域的专家？牢固的基本功。要达到某种境界没有牢固的基本功做铺垫几乎是不可能的事情，程序员要说到基本功其实是一种很笼统的...
Rindia
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...并两次获得国际计算机视觉相关竞赛冠亚军。著有《解析深度学习——卷积神经网络原理与视觉实践》一书。曾获 CVPR 2017 较佳审稿人、南京大学博士生校长特别奖学金等荣誉，担任 ICCV、CVPR、ECCV、NIPS、IJCAI、AAAI 等国际会议 PC ...
...介绍了包括 Python、Java、Haskell等在内的一系列编程语言的深度学习库。PythonTheano 是一种用于使用数列来定义和评估数学表达的 Python 库。它可以让 Python 中深度学习算法的编写更为简单。很多其他的库是以 Theano 为基础开发的：Ke...
...介绍了包括 Python、Java、Haskell等在内的一系列编程语言的深度学习库。PythonTheano 是一种用于使用数列来定义和评估数学表达的 Python 库。它可以让 Python 中深度学习算法的编写更为简单。很多其他的库是以 Theano 为基础开发的：Ke...
深度学习初学者经常会问到这些问题：开发深度学习系统，我们需要什么样的计算机？为什么绝大多数人会推荐英伟达 GPU？对于初学者而言哪种深度学习框架是较好的？如何将深度学习应用到生产环境中去？所有这些问题都可...
「第一个深度学习框架该怎么选」对于初学者而言一直是个头疼的问题。本文中，来自 deepsense.ai 的研究员给出了他们在高级框架上的答案。在 Keras 与 PyTorch 的对比中，作者还给出了相同神经网络在不同框架中性能的基准测试...
...://github.com/ilkarman/DeepLearningFrameworks我们的想法是创建一个深度学习框架的罗塞塔石碑（Rosetta Stone）：假设你很了解某个深度学习框架，你就可以帮助别人使用任何框架。你可能会遇到论文中代码是另一个框架或整个流程都使用...
深度学习(Deep Learning)是机器学习中一种基于对数据进行表征学习的方法，深度学习的好处是用 非 监督式或半监督式 的特征学习、分层特征提取高效算法来替代手工获取特征(feature)。作为当下最热门的话题，Google、Facebook、Micros...
...let刚刚在Twitter贴出一张图片，是近三个月来arXiv上提到的深度学习开源框架排行：TensorFlow排名第一，这个或许并不出意外，Keras排名第二，随后是Caffe、PyTorch和Theano，再次是MXNet、Chainer和CNTK。Chollet在推文中补充，Keras的使用在...
TVM 是由华盛顿大学在读博士陈天奇等人提出的深度学习自动代码生成方法，去年 8 月机器之心曾对其进行过简要介绍。该技术能自动为大多数计算硬件生成可部署优化代码，其性能可与当前最优的供应商提供的优化计算库相比...
本周早些时候Google开源了TensorFlow（GitHub），此举在深度学习领域影响巨大，因为Google在人工智能领域的研发成绩斐然，有着雄厚的人才储备，而且Google自己的Gmail和搜索引擎都在使用自行研发的深度学习工具。无疑，来自Google...
在嵌入式系统上的深度学习随着人工智能 (AI) 几乎延伸至我们生活的方方面面，主要挑战之一是将这种智能应用到小型、低功耗设备上。这需要嵌入式平台，能够处理高性能和极低功率的极深度神经式网络 (NN)。然而，这仍不足...
如果我们对 Keras 在数据科学和深度学习方面的流行还有疑问，那么考虑一下所有的主流云平台和深度学习框架的支持情况就能发现它的强大之处。目前，Keras 官方版已经支持谷歌的 TensorFlow、微软的 CNTK、蒙特利尔大学的 Theano...
最近，Pedro Gusmão 等人对于英伟达的四种 GPU 在四种不同深度学习框架下的性能进行了评测。本次评测共使用了 7 种用于图像识别的深度学习模型。第一个评测对比不同 GPU 在不同神经网络和深度学习框架下的表现。这是一个标...
...了这项开源计划，引来了业界的广泛关注。XDL突破了现有深度学习开源框架大都面向图像、语音等低维稠密数据而设计的现状，面向高维稀疏数据场景进行了深度优化，并已大规模应用于阿里妈妈的业务及生产场景。本文将为大...
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...
