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人工智能的必要性SEARCH AGGREGATION

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人工智能的必要性

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UCDN(UCloud Content Delivery Network)服務(wù),即內(nèi)容分發(fā)網(wǎng)絡(luò),UCloud CDN將用戶的加速內(nèi)容分發(fā)至部署在全球的近500個(gè)服務(wù)節(jié)點(diǎn),并進(jìn)行智能調(diào)控和緩存,為用戶計(jì)算最近的訪問節(jié)點(diǎn),提供給客戶更好更快的網(wǎng)絡(luò)體驗(yàn)。

人工智能的必要性問答精選

有必要學(xué)習(xí)更多的編程語言嗎?

回答:謝謝邀請(qǐng)!作為一名從業(yè)多年的程序員,也出版過編程書籍,所以我來回答一下這個(gè)問題。首先,編程語言與開發(fā)場景有較為密切的關(guān)系,如果程序員需要面對(duì)多種不同的開發(fā)場景,那么掌握多種不同的編程語言是有必要的,但是如果面對(duì)的開發(fā)環(huán)境比較單一,掌握多種語言也沒有太多的實(shí)際價(jià)值,所以是否需要掌握多種編程語言,主要由崗位開發(fā)任務(wù)來決定的。目前在大數(shù)據(jù)和云計(jì)算技術(shù)的推動(dòng)下,程序員全?;且粋€(gè)比較明顯的發(fā)展趨勢,不僅要...

Kosmos | 1170人閱讀

有什么容易自學(xué)并且對(duì)于一個(gè)程序員很必要的編程語言?

回答:第一答案肯定是C語言!這個(gè)問題菜農(nóng)是有發(fā)言權(quán)的,本人自上世紀(jì)80年代就已經(jīng)編寫軟件了,雖然開始的入門語言是匯編和BASIC語言,但是自從用了C語言后,以后其他語言都非常好入門。可能大家大家都推薦目前比較吃香的編程語言,例如Python,Java等。但是如果是零基礎(chǔ)編程學(xué)習(xí),建議還是采用最基礎(chǔ)的戰(zhàn)神C語言,目前其他語言都是攝取了C語言和C++語言的精華后才自成一體的,有誰敢說沒繼承C、C++的衣缽?...

lushan | 474人閱讀

我們公司的企業(yè)工作負(fù)載一直放在公有云里,有必要了解混合云戰(zhàn)略嗎?

回答:雖然許多企業(yè)選擇在公有云中運(yùn)行特定工作負(fù)載,但是仍然有大量的工作負(fù)載更適合運(yùn)行在私有云中。隨著人工智能(A)和機(jī)器學(xué)習(xí)工作負(fù)載的普及,越來越多的企業(yè)需要一款混合云解決方案,以提高靈活性與業(yè)務(wù)敏捷性。 Forbes指出:到2020年,人工智能和機(jī)器學(xué)習(xí)將成為加快云計(jì)算普及的主要催化劑。推薦了解下 VMware和英特爾的混合云數(shù)據(jù)分析解決方案。該解決方案開創(chuàng)性地結(jié)合了最新的英特爾硬件創(chuàng)新、 VMwar...

孫吉亮 | 782人閱讀

會(huì)了django還有必要學(xué)flask嗎?

回答:Django和Flask代表Python在網(wǎng)站開發(fā)中兩個(gè)方向或者說是兩個(gè)觀點(diǎn)Django ,優(yōu)點(diǎn): 大而全,幾乎涵蓋了80%的網(wǎng)站開發(fā)應(yīng)用,文檔很全,插件很多,適合新手或者是快速原型開發(fā)。深入下去需要較長時(shí)間Flask:靈活,快速,很多時(shí)候需要自己建輪子。和NoSql配合使用個(gè)人建議Django足夠了,剩下的時(shí)間學(xué)些其他的。不建議Flask,太老了, 因?yàn)镾anic正在發(fā)展,可以關(guān)注一下。

blair | 1057人閱讀

nas熱潮來襲,可是還不了解的nas小白買個(gè)nas家用真的有必要嗎?

回答:我也是小白,最近入手了ucloud的一個(gè)189元的h90,裝了一個(gè)舊的筆記本硬盤,接入在家里的局域網(wǎng)里面。用下來的感覺好行,費(fèi)用不高,家里的幾臺(tái)電視,手機(jī)都能夠共享視頻和文件,在外面的話,也可以分享,上傳文件。個(gè)人覺得可以花個(gè)幾百元先感受下,確實(shí)感興趣喜歡的話,再入手群輝這類nas

JinB | 2249人閱讀

人工智能的本質(zhì)就是軟件編程嗎?

回答:謝樓主提問!人工智能與傳統(tǒng)編程并沒有太多差異,唯一的差異是需要大量數(shù)據(jù)和算力來進(jìn)行模型擬合!AI=大數(shù)據(jù)(算料數(shù)據(jù))+算法(深度學(xué)習(xí)、基于規(guī)則、基于知識(shí)、基于統(tǒng)計(jì)等等大多是遞歸循環(huán)結(jié)構(gòu))+算力(算力非常高,智能算法才能更好的運(yùn)作)傳統(tǒng)軟件編程=數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)(相對(duì)于AI少量數(shù)據(jù))+算法(算法相對(duì)機(jī)器并不是太復(fù)雜遞歸運(yùn)算較少)+算力(不需要太多算力)三維模擬軟件=數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)(相對(duì)于普通應(yīng)用軟件中等數(shù)據(jù))+算...

rickchen | 1302人閱讀

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    IamDLY 評(píng)論0 收藏0

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