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:根据我一位非常权威的教授操作系统的老师说：从专业性地眼光来看，windows系统没有Liunx系统更符合操作系统的定义。这句话的意思就是Windows系统更适合普通用户使用，因为它良好的人机交互（图形化界面），而Liunx系统是计算机专业人士经常使用的。而在我看来原因也无非这点，另外我个人还总结了两点：计算机专业的学生的从业方向更多偏向于服务器端开发、系统运维。这些职业都是非常需要程序员对更常用来...
Backache
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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...
codeKK
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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...
zhangke3016
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回答:AI人工智能绝对会成为未来最大的变革之一，但是这能否成为一种趋势我持怀疑态度。因为AI技术需要的数据样本和硬件投入都是非常高规格的，只有那些渗透到生活场景中的大型科技公司才有能力去经营这一事业。放一组资料：2014年，Facebook的DeepFace人脸库包含了4030位样本人物的4400万张图，算法方面由多达8层网络、1.2亿训练参数的系统来支持。而谷歌的FaceNet数据库规模更大，容量为来...
chengtao1633
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利用深度神经网络的机器已经学会了交谈、开车，在玩视频游戏和下围棋时击败了世界冠军，还能做梦、画画，帮助进行科学发现，但同时它们也深深地让其发明者困惑，谁也没有料到所谓的深度学习算法能做得这么好。...
...神经科学家 Naftali Tishby 等人提出。该研究有望最终打开深度学习的黑箱，并解释人脑的工作原理（参见：揭开深度学习黑箱：希伯来大学计算机科学教授提出「信息瓶颈」）。Geoffrey Hinton 曾对此研究评论道：「信息瓶颈极其有...
...息瓶颈」（Information Bottleneck）的新理论，有望最终打开深度学习的黑箱，以及解释人脑的工作原理。这一想法是指神经网络就像把信息挤进瓶颈一样，只留下与一般概念更为相关的特征，去掉大量无关的噪音数据。深度学习先...
...大学罗钟铉教授、雷娜教授领导的团队应用几何方法研究深度学习。老顾受邀在一些大学和科研机构做了题为深度学习的几何观点的报告，汇报了这方面的进展情况。这里是报告的简要记录，具体内容见【1】。）昨天（2018...
谷歌 AI 发布的一篇论文给出了较早的关于深度神经网络训练相关的理论证明，实验观察结果也为初步解释梯度下降强于贝叶斯优化奠定了基础。神经网络的理论面纱，正逐步被揭开。原来，神经网络实际上跟线性模型并没那么...
...预感，2018年可能是一切都发生戏剧性变化的一年。2017年深度学习取得的惊人突破将在2018年以一种非常有力的方式延续下去。2017年的研究工作将会转移到日常的软件应用中。 整理了一份2018年深度学习的预测清单。 1、大部分深...
...预感，2018年可能是一切都发生戏剧性变化的一年。2017年深度学习取得的惊人突破将在2018年以一种非常有力的方式延续下去。2017年的研究工作将会转移到日常的软件应用中。 整理了一份2018年深度学习的预测清单。 1、大部分深...
...预感，2018年可能是一切都发生戏剧性变化的一年。2017年深度学习取得的惊人突破将在2018年以一种非常有力的方式延续下去。2017年的研究工作将会转移到日常的软件应用中。 整理了一份2018年深度学习的预测清单。 1、大部分深...
深度学习的理论还存在诸多神秘之处。近来很多机器学习理论研究者都在关注神秘的泛化（generalization）：为什么训练后的深度网络能在之前并未见过的数据上取得良好的表现，即便它们的自由参数的数量远远超过了数据点的数...
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...
...哈佛寻求教职，求职学术演讲的主题就是最优传输理论在深度学习中的应用。由此可以，深度学习的最优传输理论解释逐渐被广泛接受。在哈佛大学的数学科学与应用中心（Harvard CMSA），丘先生和笔者进一步探讨深度学习中对抗...
...导向，分享一条亲身经历的学习路线。参考这个方法，在深度学习方向拿到offer进大厂，不是啥难事儿。 一、研一：基础理论学习 研一的主要工作是学理论，打基础。 然鹅学校的课程基本属于科普讲座，很多内容仅靠上课是远...
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...
