學習用什么深度學習SEARCH AGGREGATION
回答:人工智能目前主流還是用的python語言和C/C++。其實大家在網上搜索，都可以查得到，人工智能用的是python語言。實際呢。人工智能的底層邏輯都是用C/C++寫的。python只是負責來寫一些實現的邏輯。例如第一步是什么、第二部是什么等等。人工智能的核心算法都是用C/C++寫的，因為是計算密集型，還需要非常精細的優化，還需要GPU，還需要專用硬件的接口之類的。而這些，只有C/C++可以做到。而...
Corwien
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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: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:首先糾正一下，目前全球有600余種編程語言。這些語言大部分都有其特定的應用場景，使用廣泛的編程語言有幾十種，這其中就包括我們比較熟悉的Java、Python、PHP、C、Ruby、Perl、Go、R、JavaScript、Scala等語言。計算機語言一般都有其生命周期，目前使用的比較久的語言當屬C語言了，C語言目前在物聯網、嵌入式領域的應用十分廣泛，這主要得益于C語言對硬件的操作十分直接。但是不建...
GitChat
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回答:雖然目前大數據的細分崗位比較多，但是主要集中在五個方面，分別是底層平臺研發、大數據應用開發、大數據分析、大數據運維和大數據教育。除了底層平臺研發往往需要中高端人才以外，其他崗位的知識結構并沒有太多的基礎性要求，下面對這幾大方面的知識結構做一個具體的介紹。大數據應用開發崗位需要的知識結構包括大數據平臺體系結構、編程語言、數據庫（NoSQL）、算法設計等內容，可見在大數據應用開發崗位需要掌握SQL，N...
Yuqi
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回答:常見的編程語言是很多的，比如：C語言、c++、C#、Java、asp、PHP、JavaScript、Python，還有一些標記語言html、css等。對于初學者，想做簡單的編程的話，建議從C語言開始入門。C語言是最主流的基礎語言，現在軟件開發上所用的的主流的高級編程語言大多數都是以C語言為基礎演化而來的，掌握好C語言有助于學習其他的高級編程語言。在學習過程中推薦參考譚浩強的C語言教程，非常適合入門...
aisuhua
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是的，你可以在一個39美元的樹莓派板子上運行TensorFlow，你也可以在用一個裝配了GPU的亞馬遜EC2的節點上跑TensorFlow，價格是每小時1美元。是的，這些選擇可能比你自己攢一臺機器要更現實一點。但是如果你和我是一樣的人，你...
為了折騰， 簡單的學習了下TypeScript, 感覺確實不錯。 也為了不斷學習， 避免落伍， 所以就折騰不斷。 前段時間用ES6，antd+dva寫了一些demo, 發現antd使用TypeScript實現的，而且angular2也采用了TypeScript。 既然這么多項目都提前使...
...習方式。我先熟悉了這個領域的所有概念，這樣我才能學習用專業術語談論這個領域。 第一個任務不是學習。而是去熟悉。 我的知識背景是純 JavaScript 和 NodeJs，暫時不想換別的。我搜索到一個簡單的神經網絡模塊叫 nn，然后通...
...多，僅有的一些如果大家感興趣的話，我推薦： 對比學習用 Keras 搭建 CNN RNN 等常用神經網絡 Basic Machine Learning and Deep Learning 但是這些深度學習的內容，可能很多前端工程師并不是太了解，那么我們就得重新修煉才能玩轉這一...
...多，僅有的一些如果大家感興趣的話，我推薦： 對比學習用 Keras 搭建 CNN RNN 等常用神經網絡 Basic Machine Learning and Deep Learning 但是這些深度學習的內容，可能很多前端工程師并不是太了解，那么我們就得重新修煉才能玩轉這一...
...要領域都獲得了突破性的進展：在語音識別領域，深度學習用深層模型替換聲學模型中的混合高斯模型（GMM），獲得了相對30%左右的錯誤率降低；在圖像識別領域，通過構造深度卷積神經網絡（CNN），將Top5錯誤率由26%大幅降低...
...以為然，唔，這個…… 這個還好吧，Google已經把深度學習用得爐火純青了，再把這技術用在文字翻譯上，似乎在情理之中，意料之內。在人工智能時代，這類演示好像已有不少了吧。但是，您可能不知道的是，我們這款App...
...這點上，我個人并不是十分看好這種方式。我們向蝙蝠學習用聲音定位，發展的聲吶無論是距離還是效果都遠超蝙蝠。我們能超過蝙蝠的原因，第一是我們的技術有拓展性，底層原理共通的情況下，解決工程和機械問題，我們可...
...（SGD）的效果卻非常好。許多研究人員對于為什么深度學習用 SGD 優化如此簡單提出了不同解釋，其中最具說服力的說法是這種方法傾向于找到真正的鞍點——而不是小范圍內的谷地。使用這種方法的情況下，總是有足夠的維度...
...，并探討了一些引人矚目的可擴展到極大數據集的深度學習用例，例如對象或模式檢測。下面是我們的采訪音頻：使用概率自編碼器對星系形狀建模貢獻者：Jeffrey Regier，Jon McAullife星系模型在天文學方面有很多應用。例如一個星...
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...
