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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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:首先纠正一下，目前全球有600余种编程语言。这些语言大部分都有其特定的应用场景，使用广泛的编程语言有几十种，这其中就包括我们比较熟悉的Java、Python、PHP、C、Ruby、Perl、Go、R、JavaScript、Scala等语言。计算机语言一般都有其生命周期，目前使用的比较久的语言当属C语言了，C语言目前在物联网、嵌入式领域的应用十分广泛，这主要得益于C语言对硬件的操作十分直接。但是不建...
GitChat
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回答:虽然目前大数据的细分岗位比较多，但是主要集中在五个方面，分别是底层平台研发、大数据应用开发、大数据分析、大数据运维和大数据教育。除了底层平台研发往往需要中高端人才以外，其他岗位的知识结构并没有太多的基础性要求，下面对这几大方面的知识结构做一个具体的介绍。大数据应用开发岗位需要的知识结构包括大数据平台体系结构、编程语言、数据库（NoSQL）、算法设计等内容，可见在大数据应用开发岗位需要掌握SQL，N...
Yuqi
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回答:常见的编程语言是很多的，比如：C语言、c++、C#、Java、asp、PHP、JavaScript、Python，还有一些标记语言html、css等。对于初学者，想做简单的编程的话，建议从C语言开始入门。C语言是最主流的基础语言，现在软件开发上所用的的主流的高级编程语言大多数都是以C语言为基础演化而来的，掌握好C语言有助于学习其他的高级编程语言。在学习过程中推荐参考谭浩强的C语言教程，非常适合入门...
aisuhua
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...如果你和我是一样的人，你想自己攒一台奇快无比的深度学习的电脑。好吧，一千块钱对于一个DIY项目来说是太多了。但是一旦你把机器搞定，你就能构建数百个深度学习的应用啦，从拥有增强大脑的机器人到艺术创作（至少这...
为了折腾， 简单的学习了下TypeScript, 感觉确实不错。 也为了不断学习， 避免落伍， 所以就折腾不断。 前段时间用ES6，antd+dva写了一些demo, 发现antd使用TypeScript实现的，而且angular2也采用了TypeScript。 既然这么多项目都提前使...
...大家庭时，我们非常兴奋，因为这样就有机会和Google深度学习领域的大牛们一起工作。在过去几年里，神经网络犹如磐涅重生，重新唤起人们的极大关注，研究人员们亦不负众望，在诸如图像识别等领域取得不斐的成就。就...
...全部以JS实现，是时候让前端工程师们在人工智能／机器学习领域大展身手了。 实现细节 这个APP以Twitter为宿主，基于Twitter Bot机器人：任何Twitter用户都可以发布一张图片，并且在上传描述文字中加入@IsItAHotdog，就能立即得...
...全部以JS实现，是时候让前端工程师们在人工智能／机器学习领域大展身手了。 实现细节 这个APP以Twitter为宿主，基于Twitter Bot机器人：任何Twitter用户都可以发布一张图片，并且在上传描述文字中加入@IsItAHotdog，就能立即得...
神经元在深度学习领域，神经元是最底层的单元，如果用感知机的模型， wx + b, 加上一个激活函数构成了全部，输入和输出都是数字，研究的比较清楚。别的不说，在参数已知的情况下，有了输入可以计算输出，有了输出可以...
现在的深度学习发展似乎已经陷入了大型化、深度化的怪圈，我们设计的模型容易被对抗样本欺骗，同时又需要大量的训练数据——在无监督学习上我们取得的突破还很少。作为反向传播这一深度学习核心技术的提出者之一，Ge...
...我说： 如果创业公司和企业只依赖于最前沿的 AI 和机器学习算法作为竞争 —— 这是不够的。AI将不是竞争优势，而是基本需求。你听过有人把用电作为竞争优势的吗？ 构建我的第一个神经网络 一般是建议在 Coursera 注册 Andrew N...
说深度学习（Deep Learning）算法是当前人工智能皇冠上的明珠并不过分。通过深层神经网络（DNN）模型的运用，深度学习已成为目前最接近人脑的智能学习方法，不仅Google、Facebook、百度、腾讯等国内外搜索和社交公司为之...
...们随他去看看。一路走来，Matterport见证了3D数据集在深度学习多领域的巨大力量。我们在这个领域研究了很久，希望将一部分数据分享给研究者使用。令人兴奋的是，斯坦福、普林斯顿、TUM等的研究人员联手给大量的空间打了些...
深度学习在很多商业应用中取得了前所未有的成功。大约十年以前，很少有从业者可以预测到深度学习驱动的系统可以在计算机视觉和语音识别领域超过人类水平。在劳伦斯伯克利国家实验室（LBNL）里，我们面临着科学领域中...
...ython一步一步地来进行数据分析--By Michael翔 你已经决定来学习Python，但是你之前没有编程经验。因此，你常常对从哪儿着手而感到困惑，这么多Python的知识需要去学习。以下这些是那些开始使用Python数据分析的初学者的普遍遇到...
这段时间学习vue 还是边撸小项目边学比较容易掌握 感谢@jokermonn无私提供的各种API jokermonn/-Api 感谢 每日一文 这个app我还是蛮喜欢的 在线演示地址： 点我访问（手机直接访问、pc端打开开发者工具栏手机模式） github项目地...
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...
