回答:底层的算法很多都是C，C++实现的，效率高。上层调用很多是Python实现的，主要是Python表达更简洁，容易。
王笑朝
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回答:谢邀。我之前两节文章简要地从C语言源代码层面讨论了Linux系统中进程的基本概念，我们知道了Linux内核如何描述和记录进程的资源，以及进程的五种基本状态和进程的家族树。事实上，就进程管理而言，Linux还是有一些独特之处的。Linux 系统中的进程创建许多操作系统都提供了专门的进程产生机制，比较典型的过程是：首先在内存新的地址空间里创建进程，然后读取可执行程序，装载到内存中执行。Linux 系统...
linkFly
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回答:你说的是桌面GUI程序开发吧，目前来说，用c语言来做桌面GUI程序开发的不多，主要做底层开发，下面我主要介绍一下c++和Python主流的做桌面GUI开发的一些框架和库，主要如下：c++开发GUI1.第一个比较经典的框架了，相信大部分初学c++的GUI开发的人都学过，微软自己推出的开发框架，在vc,vs中经常用到，微软基础类库MFC，封装了底层Windows API，可以明显降低开发人员的工作量，...
wfc_666
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回答:C语言能干什么？回答这个问题应该先思考一下你想用C语言来干什么？C语言是一门历史非常悠久的语言，C语言非常的简洁紧凑、灵活方便；数据类型和运算符号者非常的丰富；可以直接的操作物理地址，非常适合对硬件直接操作；生成的目标代码质量和运行效率也非常高。C语言广泛应用于各种单片机的嵌入式系统开发，现在90%或以上的单片机的程序都是用C语言去开发的。操作系统的底层驱动基本上也是用C语言开发的。但如果想用C语...
explorer_ddf
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回答:谢谢邀约！很多年没有写过代码了！如果在Linux下Socket如何传输一个目录以及目录下的子文件子目录NE ?先来看看Socket通信模型。 最简单的方法：借助tar工具和管道。tar知道吗？可以把一整个文件夹打包成一个文件的工具，也可以还原不仅可以打包成一整个文件，还能打包成数据流。用它打包成数据流的模式。配合popen调用FILE* tarData = popen(tar -c /home/s...
galaxy_robot
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...别器无法确定样本术语真实分布或合成分布。双方都试图最小化各自的损失，博弈的最终解是纳什均衡，其中没有任何玩家能单方面地优化损失。GAN 框架一般可以通过最小化模型分布和真实分布之间的统计差异导出。训练 GAN 需...
...试使用一条直线来拟合数据，使所有点到直线的距离之和最小。实际上，线性回归中通常使用残差平方和，即点到直线的平行于y轴的距离而不用垂线距离，残差平方和除以样本量n就是均方误差。均方误差作为线性回归模型的代...
...der ConvexityOperations Preserve Convexity二次规划问题（QP)案例：最小二乘问题项目作业：投资组合优化第三周：凸优化问题常见的凸优化问题类别半定规划问题几何规划问题非凸函数的优化松弛化（Relaxation）整数规划（Integer Programming)...
定义 假设函数与代价函数(损失函数) 特征量放缩 最小化代价函数 收敛判定 1.什么是线性回归 在统计学中，线性回归是利用被称为线性回归方程的最小平方函数对一个或多个自变量和因变量之间的关系进行建模的一种回归...
...，这种原则称为正则化。 一般来说，监督学习可以看做最小化下面的目标函数.其中，第一项L(yi,f(xi;w)) 衡量我们的模型（分类或者回归）对第i个样本的预测值f(xi;w)和真实的标签yi之前的误差.第二项，也就是对参数w的规则化函...
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...
snifes
