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...
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
回答:这个问题思考了很久,作为过来人谈一谈,建议在看我这篇回答之前先去了解一下数据挖掘的概念和定义。在学习数据挖掘之前你应该明白几点:数据挖掘目前在中国的尚未流行开,犹如屠龙之技。数据初期的准备通常占整个数据挖掘项目工作量的70%左右。 数据挖掘本身融合了统计学、数据库和机器学习等学科,并不是新的技术。数据挖掘技术更适合业务人员学习(相比技术人员学习业务来的更高效)数据挖掘适用于传统的BI(报表、OLA...
回答:随着互联网技术的不断发展,软件测试岗位受到了更多的关注,软件测试岗位的上升空间和薪资待遇也得到了明显的提升,而且软件测试人才目前处于比较短缺的状态。数据库相关技术一直是软件技术的重要组成部分,尤其在当下的大数据时代更是如此。因此,学习软件测试和数据库技术是不错的选择。学习软件测试和数据库技术,可以按照以下步骤进行:第一:学习编程语言。今天的软件测试岗位的技术含量已经比较高了,对于大部分专业的测试人...
...大数据》、《Linux 与操作系统》 数据科学,人工智能与深度学习:《数理统计》、《数据分析》、《机器学习》、《深度学习》、《自然语言处理》、《工具与工程化》、《行业应用》 产品设计与用户体验:《产品设计》、《...
...析。AI现在之所以火爆,就是因为其关键的技术,那就是深度学习,而这项技术恰恰是在云计算与大数据日趋成熟之后才得到实质性进展的。2006年是人工智能的一个拐点,因为数据量越来越大,计算能力越来越强,过去不实用的...
说深度学习(Deep Learning)算法是当前人工智能皇冠上的明珠并不过分。通过深层神经网络(DNN)模型的运用,深度学习已成为目前最接近人脑的智能学习方法,不仅Google、Facebook、百度、腾讯等国内外搜索和社交公司为之...
...机学院副院长冯志勇认为,云计算与大数据和各个行业的深度融合,将产生前所未有的社会和商业价值。一是设备—设备融合,使设备互连进入泛时代;二是设备—产品融合,形成以产品为中心的价值链;三是人—设备融合,形...
...利用: BI更注重数据的呈现和分析,大数据更注重数据的深度分析和利用。 数据存储: BI存储有限的数据(DWH/DM等)。大数据中存储的数据则是无限膨胀。Hadoop的诞生就是为了低成本和无限制的扩展。 应用场景:商业智能更多的...
...问题之一就是如何进行有效学习,不仅能有效平衡广度与深度,并且能真正的积淀下来,提升自己的研发效能。于笔者而言,常常郁结于胸的就是以下三个问题: 应该学习什么?这是怎样的一个技术世界?存在着怎样的高峰与...
...回归。 反向传播算法(back propagation algorithm, BP-algorithm)是深度学习的最重要的两大基石(另一个是梯度下降算法),几乎所有的深度学习算法底层都会调用BP算法,其本质就是对链式求导法则的应用而已. 而穿越时间的反向传播算法(back...
...比赛吧!试试你所学到的全部知识!http://www.kaggle.com/8、深度学习终于看到这个,兴奋吧?!现在,你已经学到了绝大多数关于机器学习的技术,是时候试试深度学习了。很有可能你已然知道什么是深度学习,万一仍然需要一个...
...010年前后,我以前微软的同事俞栋老师、邓力老师等,将深度学习在图像领域的突破移植到语音识别领域,一下子把识别错误率降低了20%以上,这让原来感觉总是差点儿火候的语音识别突然看到了在某些场景下实用的希望。从图...
深度神经网络能够焕发新春,大数据功不可没,然而大数据的版权是否应当延伸到深度学习产生的知识,这是一个现实的问题。本文通过ImageNet可视化大数据、Caffe共享深度学习模型和家中训练三个场景审查了深度学习的权值与...
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...