回答:我只推荐我看过的,并且还不错的书籍,如果感兴趣可以看下。有时候我们老同学坐一起聊天,经常会说做运维,道比术更重要。这里的道是生存之道,处事之道,如果与开发,测试处理不好关系,往往就容易做背锅侠。但是很多新人还没进来这一行,又怎么懂道呢?所以术也是至关重要的。Linux入门篇:如果是想快速入门Linux,或者熟悉shell的编写,那么可以参考下面的书籍;《Linux命令行大全》《Linux命令行大全...
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回答:目前大数据的技术体系已经非常庞大了,初学者要根据自己的发展规划来制定学习规划,入门大数据的方式也要结合自己的知识基础。对于要进入IT互联网行业从事大数据开发岗位的同学来说,入门大数据可以先从编程语言开始,接着学习大数据平台知识,然后结合大数据平台来完成场景开发实践。在编程语言的选择上,可以重点考虑一下Java语言,相对于其他编程语言来说,目前Java岗位的人才需求量相对大一些。对于要从事算法岗的同...
回答:如果不喜欢看视频学习,看书籍也是一个很好的选择。毕竟纸质感的书籍允许我们在上面写写画画,做读书笔记和归纳总结。但是做读书笔记的时候要注意,不要在第一遍的时候归纳知识点,因为第一遍的时候什么都不会就很容易变成抄书了。回归正题,推荐几本经典的数据分析书籍,这几本书都不会很深奥,但对学习数据分析一定有帮助。1.《深入浅出数据分析》这本书非常浅显易懂,以类似章回小说的活泼形式向读者展现优秀的数据分析人员应...
...习能通过学习大量数据自动确定需要提取的特征信息,在图像识别领域,甚至能自动获取一些人类无法想象的由颜色和边缘等组合起来的特征信息,因此深度学习在语音识别和图像识别领域大放异彩。而随着训练数据越来越易得...
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...一种植物的分类)。比赛的内容是开发出识别森林和叶子图像中是否包含入侵性性绣球花的算法。早上七点,我沏了一壶咖啡后开始工作,在亚马逊AWS上对GPU进行了加速。晚上9点,我的眼睛开始酸痛,我的大脑跟炸了一样。我...
...做深入研究了,Python主要包含了AI领域(NLP,深度学习,图像处理啥的,反正无所不能),Web开发(后端服务,爬虫),数据处理(数据分析,科学计算),工具(比如读写Excel,编写自动化脚本),桌面开发(GUI工具)等等。Py...
...脸识别 车辆车牌识别 以图搜图 VR/AR 3D重构 无人机 医学图像分析 其他 2 课程推荐 Stanford CS223B 比较适合基础,适合刚刚入门的同学,跟深度学习的结合相对来说会少一点,不会整门课讲深度学习,而是主要讲计算机视觉,方方...
...在看,我们要把关联的关系、动态的关系都挖掘出来。 图像识别与NLP,使用Deep Learning解析图像中的结构化信息,并生成描述性语言我们看看这幅图上能做什么,我们可以让深度神经网络先尝试理解这幅画的结构,然后再用语言...
...于python语言,通信专业的孩子都懂的,经常用来绘制数学图像。tensorflow是一套机器学习框架,你可以详细的设计和定制你的学习模型和流程,当然你需要大量的专业知识和技能才能做到。keras是最适合我这种入门小白学习的,但...
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...