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...
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
回答:入門后端,就是先選擇C++,java.c#.php等首先java現來說就是好找工作,崗位多,庫多學會了不愁找工作,一點就是競爭壓力會大點,c#是方向多,后端,u3d..net都行。做桌面應用有這宇宙第一的vs更是如虎添翼,php呢就是和前端搭配起來容易入門。。。。各個語言都一樣,聯系走t型路線,現追求深度在追求廣度。 一法通萬發通。畢竟最重要的是思想和思維。解決問題的方法。再一個誰說只能選一門來...
回答:這種情況比較少見!有這種的話全能型人才了!歷程如下,個人觀點,僅供參考:1、PS從入門到精通、3D設計等等,一般這種視覺設計都需要有點美術功底或者審美觀比較強的(大多數碼農做不到)。2、碼農范圍比較廣泛,底層、中間層、視圖層都有碼農的身影這里面牽涉知識面范圍太廣泛,單從語言方面來說底層有常規的匯編、C、C++、python、go、java、php、html、Objective-C、C#,javas...
回答:這個問題思考了很久,作為過來人談一談,建議在看我這篇回答之前先去了解一下數據挖掘的概念和定義。在學習數據挖掘之前你應該明白幾點:數據挖掘目前在中國的尚未流行開,猶如屠龍之技。數據初期的準備通常占整個數據挖掘項目工作量的70%左右。 數據挖掘本身融合了統計學、數據庫和機器學習等學科,并不是新的技術。數據挖掘技術更適合業務人員學習(相比技術人員學習業務來的更高效)數據挖掘適用于傳統的BI(報表、OLA...
...w.jianshu.com/p/cd0... 原文:https://www.analyticsvidhya.c... 介紹 深度學習目前已經成為了人工智能領域的突出話題。它在計算機視覺和游戲(AlphaGo)等領域的突出表現而聞名,甚至超越了人類的能力。近幾年對深度學習的關注度...
摘要: 深度學習大潮為什么淹沒傳統的計算機視覺技術?聽聽大牛怎么說~ 這篇文章是受到論壇中經常出現的問題所創作的: 深度學習是否可以取代傳統的計算機視覺? 這明顯是一個很好的問題,深度學習(DL)已經徹底改...
...息瓶頸」(Information Bottleneck)的新理論,有望最終打開深度學習的黑箱,以及解釋人腦的工作原理。這一想法是指神經網絡就像把信息擠進瓶頸一樣,只留下與一般概念更為相關的特征,去掉大量無關的噪音數據。深度學習先...
深度優先搜索(DFS) 上一次已經提到,圖的遍歷一般有兩種算法,即廣度優先和深度優先。其中深度優先搜索算法會從第一個指定的頂點開始遍歷圖,沿著路徑直到這條路徑最后一個頂點,接著原路回退并探索下一條路徑。...
...在自然語言處理、圖像識別及語音識別等各種不同類型的深度學習任務中,是深度學習技術中最值得關注與深入了解的核心技術之一。本文以機器翻譯為例,深入淺出地介紹了深度學習中注意力機制的原理及關鍵計算機制,同時...
...你的網絡就幾乎不可能工作。由于這個步驟非常重要,在深度學習社區中也是眾所周知的,所以它很少在論文中被提及,因此初學者常常在這一步出錯。怎樣解決?一般來說,規范化(normalization)的意思是:將數據減去均值,...
...用戶屬性一起融入整個推薦系統就是關鍵。在神經網絡和深度學習算法出現后,提取特征任務就變得可以依靠機器完成,人們只要把相應的數據準備好就可以了,其他數據都可以提取成向量形式,而社交關系作為一種圖結構,如...
...是一件容易的事情。Twitter 在信息流排序方面,運用了的深度學習模型,并在準確度方面獲得了顯著的成果,促進了用戶增長和參與度的提升。更為重要的是這為我們打開了一扇大門,說明我們可以使用由深度學習社區提供的各...
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...