搞深度學習SEARCH AGGREGATION
回答:這個就不用想了，自己配置開發平臺費用太高，而且產生的效果還不一定好。根據我這邊的開發經驗，你可以借助網上很多免費提供的云平臺使用。1.Floyd，這個平臺提供了目前市面上比較主流框架各個版本的開發環境，最重要的一點就是，這個平臺上還有一些常用的數據集。有的數據集是系統提供的，有的則是其它用戶提供的。2.Paas，這個云平臺最早的版本是免費試用半年，之后開始收費，現在最新版是免費的，當然免費也是有限...
enda
|
1196人閱讀
回答:ubt20我任是沒裝上tensorflow, apt源的質量堪憂. 我還是用我的centos7 ,這個穩定1903
XboxYan
|
2424人閱讀
回答:首先必須明確一點，安卓吃硬件和 Linux 系統沒有關系，重點是，安卓僅僅是使用了 Linux 系統的底層，而所有的應用都是基于安卓的虛擬機來運行的。正是因為這層虛擬機，導致安卓操作系統相比 iOS 系統來說，比較耗費系統資源。而谷歌公司這么多年來，每年都在精心的打磨這套虛擬層，期待讓他更快，更順滑一些。最終谷歌也實在受不了這層虛擬層了，于是開啟了另外一個獨立的移動端操作系統的開發，也就是 Fuc...
codeKK
|
1027人閱讀
深度學習的論文越來越多了~多到什么程度？Google scholar的數據顯示，2016年以來，人工智能領域新增的論文已經超過3.5萬篇。arXiv上，AI相關的論文每天都不下百篇。剛剛結束不久的計算機視覺會議ICCV上，發表了621篇論文；2018年...
...路線圖 ；例如哪些是核心競爭力？ 同時想請教一下，在深度擴充的同時，寬度方面，我們更應該優先學習哪些方向？ 學習路線圖太廣了，如果從書籍來看排序，就是第一行代碼、進階之光、藝術探索、進階解密。深度和寬度...
...)、執行慢，本地代碼則正好相反。兩者取長補短，所以深度學習框架在2016年，迎來了前后端開發的黃金時代。如上圖，無論是9月份先提出的NNVM，還是最近Intel曝光的Nervana，都分離了前后端。后端的獨立，不僅減少了編譯工作...
...但是如果你和我是一樣的人，你想自己攢一臺奇快無比的深度學習的電腦。好吧，一千塊錢對于一個DIY項目來說是太多了。但是一旦你把機器搞定，你就能構建數百個深度學習的應用啦，從擁有增強大腦的機器人到藝術創作（至...
...數據 搞算法的朋友們，特別是最近很火爆的機器學習和深度學習，搞這些領域的朋友們，或者準備入坑的朋友們，搞算法離不開兩個東西，一個是模型，一個是數據，模型和數據，究竟誰重要呢？而我們學習機器學習也好，學...
...型）方法解決人工智能問題。在無人車這塊，正嘗試通過深度學習模型，對人的駕駛及周圍環境建模，訓練出一些模型，和車的控制算法結合，讓機器變得更聰明。 傳統控制方式會寫一些if、then條件，例如：如果視野里出現...
...010年前后，我以前微軟的同事俞棟老師、鄧力老師等，將深度學習在圖像領域的突破移植到語音識別領域，一下子把識別錯誤率降低了20%以上，這讓原來感覺總是差點兒火候的語音識別突然看到了在某些場景下實用的希望。從圖...
...Apache Flink 結合 Kafka 構建端到端的 Exactly-Once 處理 37、360深度實踐：Flink與Storm協議級對比 38、如何基于Flink+TensorFlow打造實時智能異常檢測平臺？只看這一篇就夠了 39、Apache Flink 1.9 重大特性提前解讀 40、Flink 全網最全資源（視頻...
...惑。所以在搞完了爬蟲進入假期時，我繼續我斷了2個月深度學習，并瞄準了其中的一個分支——計算機視覺 系列簡介 為了照顧不了解深度學習的小白，我還是超級簡單地介紹一下深度學習吧 深度學習（deep learning）是機器學習...
ChatGPT和Sora等AI大模型應用，將AI大模型和算力需求的熱度不斷帶上新的臺階。哪里可以獲得...
大模型的訓練用4090是不合適的，但推理（inference/serving）用4090不能說合適，...
圖示為GPU性能排行榜，我們可以看到所有GPU的原始相關性能圖表。同時根據訓練、推理能力由高到低做了...
陳江龍
ernest
ernest
