為什么能進行深度學習SEARCH AGGREGATION
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
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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
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回答:我建議你都試一下。自己心里就有底了，Node.js 安裝配置：http://codingdict.com/article/3493
monw3c
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回答:學生的話，把內幕那三四本書看熟，要反復的看，盡量看英文原版，如果能真正理解五六成，那就相當相當不錯了。別的花里胡哨的東西隨便看看就好，上手快得很。另外，多參與技術社區，能接觸一些真正實際的case.
shleyZ
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回答:這個必須能啊，depin我以前在自己的破電腦上安裝過，界面還是很友好的我覺得正常辦公完全是可以的，他的界面類似蘋果，但是操作又和windows差不多，而且有許多日常用的軟件，比如wps,我覺得如果公司沒有硬性要求使用office，WPS還是不錯的，另外常用的還有搜狗輸入法，QQ這些在最新的版本都有的，當然還有深度家族的影音，文檔，之類的軟件，辦公完全夠用，如果你是一個程序員，深度也是完全滿足的，基...
MiracleWong
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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
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...納粹主義是最流行的觀點，深度學習靠自己永遠無法明白為什么殺害猶太人、同性戀以及殘疾人是錯誤的。難怪深度學習無法解釋其自身決策，除了最簡單的：我(深度學習)讀到最多的是‘納粹主義是正確的’，因此它應該是...
...ectrum：這聽起來不像是一個簡單易懂的解釋。或許這就是為什么那些記者會嘗試著把深度學習描述成……LeCun：像我們的大腦。二、有5億個開關的黑盒子Spectrum：其中有一個問題是，機器學習是一個非專業人士極其難以接近的研...
...就在 15 年取得當時世界第一的 99.65% 準確率。?深度學習為什么如此神奇，能在短短的幾年時間里一統江湖呢？拋開技術細節不談，原理上來說更為關鍵的兩個因素就是：層級式抽象和端到端可學習。?在回顧「淺」時代人臉識...
...病的幾率有多少，可以提早的預防治療。2.深度學習到底為什么這么厲害深度學習是一個對特征不斷抽象的過程，我們給他一個圖片，深度神經網絡首先提取出點和邊，然后組合成人局部的器官，比如說一個眼睛和鼻子，局部的...
... 14 個常見問題的清單：無監督學習的用武之地在哪兒？為什么我沒有描述有關深度學習的更美好事情？是什么給了我權利首先討論這一事情？讓神經網絡實現從偶數到奇數的泛化有何意義？（這是最重要的問題）以及更多其他...
...種新方法，能夠將之前較高級結果的錯誤率降低一半嗎？為什么計算語言學家不需要擔心Michael Jordan 在 AMA 中給出了兩個理由解釋為什么他認為深度學習不能解決 NLP 問題，「盡管現在的深度學習研究傾向于圍繞 NLP，但（1）我仍...
...于身高來告訴人們預期的體重。有幾個原因可能可以解釋為什么這樣的事會引起人們興趣的原因。你可以使用這個系統來過濾任何可能的欺詐數據或捕獲誤差。而你需要做的第一件事情是收集數據，假如你的數據像這個樣子： ...
...。?在這篇文章中，我們主要學習以下三個方面的內容：為什么我們應該關注對抗學習生成對抗網絡GANs(General Adversarial Networks) 和 它面臨的挑戰能解決這些挑戰的Wasserstein GAN和 改進的穩定訓練Wasserstein GAN的方法，還包括了代碼實...
...些沒出現在決策樹上的招數，并以收益反饋對自身的出招進行動態修正，以期達到較大可能的收益，而非簡單地將對手的行為進行近似處理。簡而言之，冷撲不僅要猜下一張牌可能是什么，還要猜對手可能會如何押注，更要最后...
...要，使用tanh作為激勵函數的神經網絡很難訓練。這就是為什么當我們使用Relu函數作為我們的激活函數，會有很大進步的原因了。確保隨機梯度下降能夠收斂。在原始實驗對照中，作者僅僅訓練了20輪，這樣的話，可能是訓練的...
...于大多數人工智能商業應用而言，數學是個很大的干擾。為什么？因為企業面臨著一些更為嚴峻的挑戰，例如選擇正確的問題，組織數據，部署解決方案等。面對市場風險和執行風險，專業程序員不得不使用成熟的技術來開發應...
...中，不失為一件好事。 InfoQ：創新工場的王詠剛老師在《為什么AI工程師要懂一點架構》中提到，研究不能只懂算法，算法實現不等于問題解決，問題解決不等于現場問題解決，架構知識是工程師進行高效團隊協作的共同語言。...
...式識別。」相比之下，人類「從很少的案例中學習，可以進行長遠規劃，他們能夠形成一種情境的抽象模型，并 [操縱] 這些模型實現極致的泛化。即使是簡單的人類行為，也很難教授給深度學習算法。例如我們需要學習在路上...
1.為什么我開始寫這個系列博客說五年前我還在某A云公司的時候，身在一個機器學習算法組，對機器學習懷有濃厚的興趣。花了好多的時間來試圖搞清楚各種流行的機器學習算法，經常周末也跟同事探討公式的推倒和背后的意...
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...
