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:python入门的话，其实很简单，作为一门胶水语言，其设计之处就是面向大众，降低编程入门门槛，随着大数据、人工智能、机器学习的兴起，python的应用范围越来越广，前景也越来越好，下面我简单介绍python的学习过程：1.搭建本地环境，这里推荐使用Anaconda，这个软件集成了python解释器和众多第三方包，还自带spyder，ipython notebook等开发环境（相对于python自带...
liujs
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回答:谢谢邀请！作为一名IT行业的从业者，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，目前IT行业内Java和PHP的开发岗位还是比较多的，从行业发展趋势来看，掌握这两门编程语言未来的就业前景也依然比较广阔。Java语言目前主要的应用领域包括Web开发、Android开发和大数据开发等，由于Java语言是目前为数不多的全场景编程语言之一，所以Java程序员的就业空间也比较大。在大数据...
susheng
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回答:我创业前是做开发工程师的，身边也有很多做测试工程师的。1. 首先就目前的情况来看，零基础进入软件测试行列会很吃力，不要说拿高薪啦！软件测试工程师，比较欠缺是高级测试工程师，进行白盒测试，压力测试。还需要你有一定的编程能力，所以如果你要想入这一行，最好走技术含量高的白盒测试。2. 短时间内想要进入一个行业，普遍的都是参加培训班，多数都是脱产培训，3-6个月。学费当然也普遍在一两万左右。所以这个前期除...
OnlyLing
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回答:如果是要着急学了找工作，那别学python，不是科班毕业的，不是高手，没人要的，那些小公司用的不多。发展前景肯定是node好，但是好的教程太少。而且前端技术迭代太快找工作php最好找，但是个人觉得，没什么发展空间咯。挺没意思的一门语言
v1
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... Adobe 等机构新提出的论文中，其采用了大规模数据集与深度神经网络学习图像的自然结构，从而进一步分离图像的前景与背景。论文地址：https://arxiv.org/abs/1703.03872摘要抠图（Image matting）是一项基本的计算机视觉问题，并拥有...
...新一代信息技术等新兴产业集群壮大数字经济。 自2006年深度学习算法被提出，人工智能技术应用取得突破性发展。2012年以来，数据的爆发式增长为人工智能提供了充分的养料，深度学习算法在语音和视觉识别上实现突破，...
...去寻找到预设好数量的可能包含目标的区域 (边框)。使用深度学习进行目标检测较大的困难可能是生成一个长度可变的边框列表。使用深度神经网络建模时，模型最后一部分通常是一个固定尺寸的张量输出（除了循环神经网络）...
...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...
...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、.....
...资源的不断汇集，人工智能核心技术的研究重点可能将从深度学习转为认知计算，即推动弱人工智能向强人工智能不断迈进。一方面，在人工智能核心技术方面，在百度等大型科技公司和北京大学、清华大学等重点院校的共同推...
...资源的不断汇集，人工智能核心技术的研究重点可能将从深度学习转为认知计算，即推动弱人工智能向强人工智能不断迈进。一方面，在人工智能核心技术方面，在百度等大型科技公司和北京大学、清华大学等重点院校的共同推...
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...
...以来，目标跟踪算法呈现百花齐放的态势。2013年以来，深度学习方法开始在目标跟踪领域展露头脚，并逐渐在性能上超越传统方法，取得巨大的突破。本文首先简要介绍主流的传统目标跟踪方法，之后对基于深度学习的目标跟...
...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...
...OS 、PC 客户端等平台，React Native 是一个不错的选择。 10. 深度学习/人工智能 互联网的未来属于人工智能，如果你还不了解机器学习、深度学习、人工智能这些概念，那你需要尽快学习了解一下。现在互联网巨头们都在布局人工...
...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...
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...
