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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问题描述:现在有表A，A表中有一个字段number，A表中存储了一堆很多混乱的数据(number字段)，比如：1,3,4,5,6，8,9,10,11,12,15,88,100,101,102,123给他们按照连续分组求出分组范围，比如上面的范围就是：1-1，3-6,8-12,15-15,88-88,100-102,123-123。请问在MySQL中SQL...
phodal
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回答:编写手机App，用什么语言？从简单到复杂，可以分三级：简单方案：HTML5其实就是把网页封装成App。编程语言就是网页三件套：HTML+CSS+Javascript有多种工具和框架，如Cordova, uni等等。这种方式实现App最容易，且跨平台，对于iOS和Android做一套就行了。代价是功能弱，性能低，换句话说就是卡。中等方案：原生跨平台框架这类方案在iOS和Android之上自行实现一套...
lauren_liuling
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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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...究生对人工智能技术需求的剧增，我们（英伟达）发布了深度学习工具包来帮助高校的教学人员更好的指导他们的学生，尤其是在 GPU 加速计算方面的教学指导。在本周一巴塞罗那举行的 NIPS2016 会议上，英伟达推出了这款工具包...
...台，专注于图像处理、模式识别、机器学习、数据挖掘、深度学习、音频语音分析等领域开展技术研发和业务落地。序言——「弱弱」的人工智能说到人工智能（Artificial Intelligence, AI）人们总是很容易和全知、全能这样的词联系...
...，比如句法分析，计算机语义学、机器翻译等，以及使用深度学习解决自然语言理解（NLP）难题。他还是 ACM Fellow, AAAI Fellow，ACL Fellow。Manning说，信息检索（IR）和NLP中，有许多问题都是重叠的。IR系统是从理解用户需要和理解文...
...I平台层：是AWS SageMaker平台。AI框架层：由CNTK 、MXNET 各种深度学习框架构成。1、AI应用层 主推三大成熟应用1、Amazon Rekognition——基于深度学习的图像和视频分析它能实现对象与场景检测、人脸分析、面部比较、人脸识别、名...
...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...
深度神经网络模型训练之难众所周知，其中一个重要的现象就是 Internal Covariate Shift. Batch Normalization 大法自 2015 年由Google 提出之后，就成为深度学习必备之神器。自 BN 之后， Layer Norm / Weight Norm / Cosine Norm 等也横空出世。本...
...去这几年涌现出了全新类别的产品，这归功于机器学习和深度学习取得了非凡的进步。仅举几个例子，这些新技术在支持产品推荐、医疗成像中的计算机辅助诊断和自动驾驶汽车。大多数机器学习和深度学习算法需要的计算资源...
深度学习领域是计算机科学一个新兴领域，通俗说来就是构建像人脑一样处理数据的计算机程序。深度学习首先发起于学术界，目前各大互联网巨头也纷纷投入研究，如Google的猫脸识别以及Facebook的深度学习团队。每天，数百万...
...你的网络就几乎不可能工作。由于这个步骤非常重要，在深度学习社区中也是众所周知的，所以它很少在论文中被提及，因此初学者常常在这一步出错。怎样解决？一般来说，规范化（normalization）的意思是：将数据减去均值，...
我们对深度网络的黑盒效应都很熟悉了。虽然没有人知道黑盒子里到底经历了什么，然而深度学习的成功以及一系列惊人的失败模式，提供了如何处理的数据的宝贵教训。本文作者Piekniewski，将为我们展示深度学习的实际能力、...
写在前面美团点评这两年在深度学习方面进行了一些探索，其中在自然语言处理领域，我们将深度学习技术应用于文本分析、语义匹配、搜索引擎的排序模型等；在计算机视觉领域，我们将其应用于文字识别、目标检测、图像...
...石的人机大战引爆了公众对于人工智能的关注，也让基于深度学习的人工智能成为汽车业界关注的重点，那么深度学习在智能驾驶的应用场景下有什么帮助呢?自动驾驶最先出现在美国，而不是欧洲或者日本，更不是中国，非常...
...，代表了高性能计算的未来发展趋势。企业可以在火热的深度学习领域，将FPGA用于深度学习的检测阶段，与主要用于训练阶段的GPU互为补充。不仅如此，FPGA还可应用于金融分析、图像视频处理、基因组学等需要高性能计算的领...
...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...
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...
赵连江
