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:非常感谢您的悟空提问！iPhone手机的文件存储一般是通过两种方式进行存储，手机自身【硬盘存储】和系统【云存储】。我们可以通过这两种存储方式，保存您需要存储的其它图片和视频。一.手机硬盘存储，开始清理APP中的文件和数据iPhone手机手机清理文件的步骤如下：1.打开手机桌面的【设置】应用；2.在设置界面中找到通用选项；3.打开通用界面，找到相应APP进行数据和文件的清理。二. 云备份iCloud...
sunny5541
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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
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回答:我们通常看到的卷积过滤器示意图是这样的：（图片来源：cs231n）这其实是把卷积过滤器压扁了，或者说拍平了。比如，上图中粉色的卷积过滤器是3x3x3，也就是长3宽3深3，但是示意图中却画成二维——这是省略了深度（depth）。实际上，卷积过滤器是有深度的，深度值和输入图像的深度相同。也正因为卷积过滤器的深度和输入图像的深度相同，因此，一般在示意图中就不把深度画出来了。如果把深度也画出来，效果大概就...
zhangke3016
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回答:只要能自主可控就有意义。如果纠结于谁发明创造的，那要回滚到机械时代从头自己再来一次。为什么这么说呢？如果操作系统从底层开始自己开发的，是不是有人问这个系统的开发语言是别人的；自己做一套语言可能又会问汇编架构是人家的，操作系统原理是人家的，网络通讯协议是人家的，很多底层算法是人家的，二进制是人家发明的，门电路逻辑是人家发明的，晶体管是人家的，电子管也是人家的，连机械计算机也是人家的。怎么办，落后就是...
Rango
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...学 LAMDA 研究所博士，主要研究领域为计算机视觉和机器学习。在相关领域较高级国际期刊如 IEEE TIP、IEEE TNNLS、Machine Learning Journal 等和较高级国际会议如 ICCV、IJCAI、ICDM 等发表论文十余篇，并两次获得国际计算机视觉相关竞赛冠...
深度学习如果上班的时候想放松一下，或者直说想偷偷懒，看点和工作无关的网页，这时候万一老板突然出现在背后，会不会感到很难堪呢?有的浏览器设置了boss按键，手快的人还可以切换屏幕，不过总会显得不自然，而且经常...
kubernetes集群三步安装 什么是批处理任务 深度学习中经常会出现多机多卡的任务，也就是同事会起多个pod，但是这多个pod属于同一个任务。 这样就会有一个问题 一个任务要起100个pod，每个pod需要一张卡，总共需要100张GPU卡，...
kubernetes集群三步安装 什么是批处理任务 深度学习中经常会出现多机多卡的任务，也就是同事会起多个pod，但是这多个pod属于同一个任务。 这样就会有一个问题 一个任务要起100个pod，每个pod需要一张卡，总共需要100张GPU卡，...
...从某种角度，标志着一个产业的火热。最近，大火的深度学习，也开始撕起来了。前几日，有一篇帖子在Simply Stats很火，作者Jeff Leek在博文中犀利地将深度学习拉下神坛，他谈到了深度学习现在如何狂热，人们正试图用这个...
...，中国的人工智能研究已经走在了美国前面，提及深度学习或深度神经网络的期刊论文数量上，其实中国早在2013年就实现了对美国的超越，居世界第一。值得一提的是，中国的相关论文不仅数量上远超其他国家，质量...
...刚在Twitter贴出一张图片，是近三个月来arXiv上提到的深度学习开源框架排行：TensorFlow排名第一，这个或许并不出意外，Keras排名第二，随后是Caffe、PyTorch和Theano，再次是MXNet、Chainer和CNTK。Chollet在推文中补充，Keras的使用在产业...
在最近的 NIPS 2016 会议上，吴恩达分享了关于深度学习的一些看法。我们在此做一个整理。 深度学习较大的优势在于它的规模，从吴恩达总结的下图可以看出：当数据量增加时，深度学习模型性能更好。除此之外，神经网络越...
...差。当你使用momentum时可以适当减小global learning ratemomentum学习率，跑过神经网络的都知道这个影响还蛮大。一般就是要么选用固定的lr，要么随着训练让lr逐步变小方案一：当验证误差不再下降时，lr减小为原来的0.5方案二：采用...
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...
