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
|
2124人阅读
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
|
1105人阅读
回答:我建议你都试一下。自己心里就有底了，Node.js 安装配置：http://codingdict.com/article/3493
monw3c
|
892人阅读
回答:学生的话，把内幕那三四本书看熟，要反复的看，尽量看英文原版，如果能真正理解五六成，那就相当相当不错了。别的花里胡哨的东西随便看看就好，上手快得很。另外，多参与技术社区，能接触一些真正实际的case.
shleyZ
|
517人阅读
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...
MiracleWong
|
1661人阅读
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...
codeKK
|
957人阅读
...纳粹主义是最流行的观点，深度学习靠自己永远无法明白为什么杀害犹太人、同性恋以及残疾人是错误的。难怪深度学习无法解释其自身决策，除了最简单的：我(深度学习)读到最多的是‘纳粹主义是正确的’，因此它应该是...
...ectrum：这听起来不像是一个简单易懂的解释。或许这就是为什么那些记者会尝试着把深度学习描述成……LeCun：像我们的大脑。二、有5亿个开关的黑盒子Spectrum：其中有一个问题是，机器学习是一个非专业人士极其难以接近的研...
...就在 15 年取得当时世界第一的 99.65% 准确率。 深度学习为什么如此神奇，能在短短的几年时间里一统江湖呢？抛开技术细节不谈，原理上来说更为关键的两个因素就是：层级式抽象和端到端可学习。 在回顾「浅」时代人脸识...
...病的几率有多少，可以提早的预防治疗。2.深度学习到底为什么这么厉害深度学习是一个对特征不断抽象的过程，我们给他一个图片，深度神经网络首先提取出点和边，然后组合成人局部的器官，比如说一个眼睛和鼻子，局部的...
... 14 个常见问题的清单：无监督学习的用武之地在哪儿？为什么我没有描述有关深度学习的更美好事情？是什么给了我权利首先讨论这一事情？让神经网络实现从偶数到奇数的泛化有何意义？（这是最重要的问题）以及更多其他...
...种新方法，能够将之前较高级结果的错误率降低一半吗？为什么计算语言学家不需要担心Michael Jordan 在 AMA 中给出了两个理由解释为什么他认为深度学习不能解决 NLP 问题，「尽管现在的深度学习研究倾向于围绕 NLP，但（1）我仍...
...于身高来告诉人们预期的体重。有几个原因可能可以解释为什么这样的事会引起人们兴趣的原因。你可以使用这个系统来过滤任何可能的欺诈数据或捕获误差。而你需要做的第一件事情是收集数据，假如你的数据像这个样子： ...
...。 在这篇文章中，我们主要学习以下三个方面的内容：为什么我们应该关注对抗学习生成对抗网络GANs(General Adversarial Networks) 和 它面临的挑战能解决这些挑战的Wasserstein GAN和 改进的稳定训练Wasserstein GAN的方法，还包括了代码实...
...些没出现在决策树上的招数，并以收益反馈对自身的出招进行动态修正，以期达到较大可能的收益，而非简单地将对手的行为进行近似处理。简而言之，冷扑不仅要猜下一张牌可能是什么，还要猜对手可能会如何押注，更要最后...
...要，使用tanh作为激励函数的神经网络很难训练。这就是为什么当我们使用Relu函数作为我们的激活函数，会有很大进步的原因了。确保随机梯度下降能够收敛。在原始实验对照中，作者仅仅训练了20轮，这样的话，可能是训练的...
...于大多数人工智能商业应用而言，数学是个很大的干扰。为什么？因为企业面临着一些更为严峻的挑战，例如选择正确的问题，组织数据，部署解决方案等。面对市场风险和执行风险，专业程序员不得不使用成熟的技术来开发应...
...中，不失为一件好事。 InfoQ：创新工场的王咏刚老师在《为什么AI工程师要懂一点架构》中提到，研究不能只懂算法，算法实现不等于问题解决，问题解决不等于现场问题解决，架构知识是工程师进行高效团队协作的共同语言。...
...式识别。」相比之下，人类「从很少的案例中学习，可以进行长远规划，他们能够形成一种情境的抽象模型，并 [操纵] 这些模型实现极致的泛化。即使是简单的人类行为，也很难教授给深度学习算法。例如我们需要学习在路上...
1.为什么我开始写这个系列博客说五年前我还在某A云公司的时候，身在一个机器学习算法组，对机器学习怀有浓厚的兴趣。花了好多的时间来试图搞清楚各种流行的机器学习算法，经常周末也跟同事探讨公式的推倒和背后的意...
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...
