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: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...
LoftySoul
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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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回答:在互联网时代，web软件开发是IT行业里非常重要的一个分支。目前已经发展到了web 2.0，使得用户和互联网有着非常紧密的关系，未来web 3.0和web4.0时代，将会给世界带来更大的创新，所以学习web开发，将是一个很有前途的发展方向。1、目前流行的web开发语言web开发分为前端和后端开发，前端开发所需要的知识包括Html、CSS和JavaScript等，这些技术掌握起来比较容易，但是内容比...
zilu
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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...
itvincent
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...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、.....
...为什么我不介绍一种更为人所知的强化学习算法——DQN（深度Q-网络），也就是那篇ATARI游戏的论文（来自DeepMind）中所采用的方法。实际上Q-Learning并不是一个非常棒的算法，大部分人更亲睐使用策略梯度，就连原始DQN论文的作...
... Uber 发展更安全、更可靠的运输方案。遗传算法——训练深度学习网络的有力竞争者我们惊讶地发现，通过使用我们发明的一种新技术来高效演化 DNN，一个极其简单的遗传算法（GA）可以训练含有超过 400 万参数的深度卷积网络...
...来越多的我们所关心的东西自动化。过去几年发展起来的深度学习，特别是过去一年半里产生的深度强化学习（RL），高效利用了日益增加的数据和计算资源，提高我们为世界环境和所有与我们生活相关的应用领域建立计算模型...
这是「神经网络和深度学习简史」的第三部分（第一部分，第二部分）。在这一部分，我们将继续了解90年代研究的飞速发展，搞清楚神经网络在60年代末失去众多青睐的原因。神经网络做决定神经网络运用于无监督学习的发现...
...显著下降，即使对抗干扰微小到无法被人类察觉的程度。深度学习和深度强化学习最近的进展使得涵盖了从原始输入到动作输出的end-to-end学习策略变为可能。深度强化学习算法的训练策略已经在Atari 游戏和围棋中取得了骄人的...
...该演讲资料的下载地址。在演讲中，Jeff Dean 首先介绍了深度学习的崛起（及其原因），谷歌在自动驾驶、医疗健康等领域取得的进展。Jeff Dean 表示，随着深度学习的发展，我们需要更多的计算能力，而深度学习也正在改变我们...
...展的关键要素：基础科学理论、数据、计算力、算法软件深度学为什么成功的另一视角： 深度神经网络从数据中学习神经编程编译器人工智能前沿7大热点：强化学习元学习模仿学习机器人概念与抽象感知与意识因果推理强化学...
...法狗（AlphaGo）在围棋领域首次战胜了人类的世界冠军，深度学习开始成为人们交口议论的话题，而就在今天，他的弟弟阿法元只靠一副棋盘和黑白两子，从零开始，自娱自乐，自己参悟，100-0 打败哥哥阿法狗，这无疑将深度学...
...制系统，从而能够从自己的经验和行为中学习。DeepMind在深度增强学习上的成果也是一个很好的例子。 增强学习的其它应用包括文本摘要引擎、对话代理（文本、语言），它们可以从用户交互中学习，并随着时间的推移而不断改...
...的近似。这里厉害了，gradient approximation （梯度近似）是深度学习里最迫切需要解决的问题，因为这样将大大减少对计算资源的消耗。2.2.1 多层神经网络对高效梯度下降的需求执行成本函数优化的最简单的机制有时被称为旋转...
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...
