回答:第一次接触私有云，我还是选了这个。别的没用过。有qq群服务很好。只是这个产品不是很成熟，软件功能方面有待改进。双盘的话只有一种模式，就是双盘备份模式。后加的一体数据线电源线要自己手工切开，不然会有干扰。机器后面的usb接口基本是个摆设，不能干什么事情最多什么u盘备份。是不能直接接电脑的，也不能接别的移动硬盘扩展盘什么的。机器的硬盘拆出来也无法在电脑读取。电脑千兆局域网访问偶尔会断掉，而且最高速度三...
cc17
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回答:人工智能涉及到的知识结构比较复杂，是一个典型的多学科交叉领域，涉及到哲学、数学、计算机、经济学、神经学和语言学等诸多内容。正因如此，人工智能领域的研发需要克服诸多困难，每一次进步都需要付出巨大的努力。虽然人工智能已经经过了60多年的发展，但是目前人工智能依然处在行业发展的初期。编程语言是实现人工智能产品的一个重要工具，不少编程语言都可以完成人工智能产品的开发任务，比如C、Python、Java、C...
xuhong
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回答:顶尖AI人才：10%在中国，50%在美国主导人工智能（AI）研究和开发的约半数顶尖人才集中于美国。AI是数据经济的核心技术。如果负责最尖端研究的群体薄弱，中国的竞争力有可能下降。加拿大的AI初创企业「Element AI」根据2018年内在21个国际学会上发表的论文调查了作者人数和经历，统计了顶尖AI人才的分布。调查显示，全球有2.24万AI方面的顶尖人才。其中约半数在美国（1万295人），其次是...
happyfish
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回答:我是学软件开发专业的，方向基本也就确定了，要么前端，要么后端，或者大数据。首先，编程这个问题问的领域比较大，为什么说大？如我上述，学软件开发，要么前端，要么后端，也是编程，大数据，也是编程，人工智能一样也是编程……所以，没有明确一个具体的方向。编程世界，有一门古老的语言叫做C语言，它是C++和JAVA的祖先，一切语言的基础都来自它，所以，你不妨与它先认识。但是，现在因为人工智能的火起来的pytho...
刘东
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回答:人工智能是一个大的概念，具体落地人工智能项目会接触机器学习和深度学习框架，这些框架大部分是基于Python开发的，所以要想深入人工智能项目开发，python语言的学习也是必须的！
Bryan
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回答:人工智能目前主流还是用的python语言和C/C++。其实大家在网上搜索，都可以查得到，人工智能用的是python语言。实际呢。人工智能的底层逻辑都是用C/C++写的。python只是负责来写一些实现的逻辑。例如第一步是什么、第二部是什么等等。人工智能的核心算法都是用C/C++写的，因为是计算密集型，还需要非常精细的优化，还需要GPU，还需要专用硬件的接口之类的。而这些，只有C/C++可以做到。而...
Corwien
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...n machine），也首先将反向传播（Backpropagation）应用于多层神经网络；不仅如此，他还有 Yann LeCun 和 Ilya Sutskever 等大牛级的学生。近日，Fred Lum 在 THE GLOBE AND MAIL 网站上发布了一篇介绍 Hinton 生平的文章，UC Santa Barbara 计算机科学...
...简介》，这本书中描述了感知器的两个重要问题： 单层神经网络不能解决不可线性分割的问题，典型例子：异或门； 当时的电脑完全没有能力承受神经网络的超大规模计算。 随后的十多年，人工智能转入第一次低潮，而Rosenbl...
...图像稍加改动，人眼看来仍是一只标准的猫，却被所谓的神经网络误解为是鳄梨酱。 最近，阿塔利把注意力转向了实际物体。发现只要稍微调整一下它们的纹理和颜色，就可以骗过人工智能，把这些物体认作别的东西。 在一个...
...个新的领域，其动机在于建立、模拟人脑进行分析学习的神经网络。它模仿人脑的机制来解释数据，例如图像，声音和文本。深度学习的概念源于人工神经网络的研究。深度学习通过组合低层特征形成更加抽象的高层表示属性类...
...个新的领域，其动机在于建立、模拟人脑进行分析学习的神经网络。它模仿人脑的机制来解释数据，例如图像，声音和文本。深度学习的概念源于人工神经网络的研究。深度学习通过组合低层特征形成更加抽象的高层表示属性类...
...专家系统混淆的文章; 在2010年代，人们看到AI与多层卷积神经网络相混淆。这有点像用蒸汽机混淆物理。人工智能领域研究在机器中创造智能的一般问题 ; 它不是 对该问题的研究产生的具体技术产品。 这是一类特定的技术方法...
...arning？简单地说就是建立、模拟人脑进行分析学习的人工神经网络。比如一个广为流传的例子就是，谷歌用1.6万块电脑处理器构建了全球较大的电子模拟神经网络，并通过向其展示自YouTube上随机选取的1000万段视频。在无外界指...
...笔记 六、逻辑回归 DLAI 深度学习笔记 第一门课 第二周：神经网络的编程基础 机器学习基石 9 -- Linear Regression 机器学习基石 10 -- Logistic Regression 机器学习基石 11 -- Linear Models for Classification 机器学习基石 12 -- Nonlinear Transformation ...
...以杰出研究者身份加入这家公司。Hiton也许是全世界研究神经网络系统最早的专家，在1980年代中期，他就是人工智能技术的先驱（他提到在16岁时就开始思考神经网络）。自那时起，以模拟人脑为原理的神经网络被认为是一种在...
...要没日没夜的做作业呢？今天小编就为大家探秘一下深度神经网络的训练和推理，看看聪明的神经网络养成记，比如说它是如何认识猫的。如何理解神经网络训练与推理？深度神经网络和我们人类一样，为了学习工作技能需要接...
...」就是这样一种方法，它通过少则近几层多则上百层人工神经网络不断地对高维的输入数据块进行抽象与理解并最终做出「智能」的决策。单凭深度学习技术可能仍然难以完成全知全能的「强」人工智能，但它却是完成任何特定...
...学影像和视频是一个新的研究方向。通过已训练好的卷积神经网络，能很快地搭建并训练自己的深度学习系统。 二、用 Python 进行图像处理的基础 用于图像处理的库有很多，其中 OpenCV(Open computer vision) 比较主流，基于C/C++，支持...
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...
