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: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...
回答:这个必须能啊,depin我以前在自己的破电脑上安装过,界面还是很友好的我觉得正常办公完全是可以的,他的界面类似苹果,但是操作又和windows差不多,而且有许多日常用的软件,比如wps,我觉得如果公司没有硬性要求使用office,WPS还是不错的,另外常用的还有搜狗输入法,QQ这些在最新的版本都有的,当然还有深度家族的影音,文档,之类的软件,办公完全够用,如果你是一个程序员,深度也是完全满足的,基...
回答:简单的说就是从硬盘上的ISO文件启动进行安装即可下载 linux启动盘 ISO文件放在硬盘里下载 grub4dos 启动管理器,把压缩包里面的 grldr文件放在硬盘根目录下载bootice工具,运行后把grub4dos引导记录写进硬盘主引导记录mbr参考grub4dos里的menu.lst示例配置文件,自己建一个,里面写上 win7启动项和 iso启动项,放在硬盘根目录。重启后就会显示启动菜单,...
...过大量实验证明这种残差网络易于优化,并且预测准确率随着网络深度的增加而增大。在ImageNet数据集上使用了一个152层的残差网络,深度是VGG网络的8倍但复杂度却更低。使用这种残差网络的集合在ImageNet测试集上达到3.57%的top-5...
注:整理自各个博客,并且添加个人理解 随着卷积神经网络的发展和普及,网络深度和架构研究早已经成为人们常见的问题,所以,现在卷积神经网络的趋势发展趋势就是:足够深、足够广。足够深就是网络层数足够深,...
...高性能处理器。深度学习非常适合利用大数据提高性能,随着用于训练的数据量不断增加,深度学习的性能也得到持续的提升。事实上到目前为止,我们还没有发现其性能提升的上限。这是深度学习目前受到关注的一个非常重要...
...体或对象的标签,这是传统的的机器学习工具做不到的。随着人工智能的发展,这些神经网络将更加快速、灵活、高效,它们随着机器规模的增加而变得更加聪明,随着时间的推移将能够解决越来越多的复杂任务。早在80年代初...
...离造出有自我意识的人工智能可能还有很长的路要走。但随着智能手机以及其他设备中机器学习服务的兴起,一种狭义的、专门的AI已经非常流行。这一分支的AI研究也正在加速。 事实上,随着越来越多的行业和政策制定者从机...
...体或对象的标签,这是传统的的机器学习工具做不到的。随着人工智能的发展,这些神经网络将更加快速、灵活、高效,它们随着机器规模的增加而变得更加聪明,随着时间的推移将能够解决越来越多的复杂任务。早在80年代初...
...的知识工程以及深度学习为代表的机器学习等相关领域。随着深度学习对于大数据的红利消耗殆尽,深度学习模型效果的天花板日益迫近。另一方面大量知识图谱不断涌现,这些蕴含人类大量先验知识的宝库却尚未被深度学习有...
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...