回答:这个就不用想了，自己配置开发平台费用太高，而且产生的效果还不一定好。根据我这边的开发经验，你可以借助网上很多免费提供的云平台使用。1.Floyd，这个平台提供了目前市面上比较主流框架各个版本的开发环境，最重要的一点就是，这个平台上还有一些常用的数据集。有的数据集是系统提供的，有的则是其它用户提供的。2.Paas，这个云平台最早的版本是免费试用半年，之后开始收费，现在最新版是免费的，当然免费也是有限...
enda
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回答:ubt20我任是没装上tensorflow, apt源的质量堪忧. 我还是用我的centos7 ,这个稳定1903
XboxYan
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回答:入门后端，就是先选择C＋＋,java.c#.php等首先java现来说就是好找工作，岗位多，库多学会了不愁找工作，一点就是竞争压力会大点，c＃是方向多，后端，u3d..net都行。做桌面应用有这宇宙第一的vs更是如虎添翼，php呢就是和前端搭配起来容易入门。。。。各个语言都一样，联系走t型路线，现追求深度在追求广度。 一法通万发通。毕竟最重要的是思想和思维。解决问题的方法。再一个谁说只能选一门来...
zorro
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回答:这种情况比较少见！有这种的话全能型人才了！历程如下，个人观点，仅供参考：1、PS从入门到精通、3D设计等等，一般这种视觉设计都需要有点美术功底或者审美观比较强的（大多数码农做不到）。2、码农范围比较广泛，底层、中间层、视图层都有码农的身影这里面牵涉知识面范围太广泛，单从语言方面来说底层有常规的汇编、C、C++、python、go、java、php、html、Objective-C、C#,javas...
zhangxiangliang
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回答:这个问题思考了很久，作为过来人谈一谈，建议在看我这篇回答之前先去了解一下数据挖掘的概念和定义。在学习数据挖掘之前你应该明白几点：数据挖掘目前在中国的尚未流行开，犹如屠龙之技。数据初期的准备通常占整个数据挖掘项目工作量的70%左右。 数据挖掘本身融合了统计学、数据库和机器学习等学科，并不是新的技术。数据挖掘技术更适合业务人员学习（相比技术人员学习业务来的更高效）数据挖掘适用于传统的BI（报表、OLA...
LoftySoul
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...w.jianshu.com/p/cd0... 原文：https://www.analyticsvidhya.c... 介绍 深度学习目前已经成为了人工智能领域的突出话题。它在计算机视觉和游戏（AlphaGo）等领域的突出表现而闻名，甚至超越了人类的能力。近几年对深度学习的关注度...
摘要： 深度学习大潮为什么淹没传统的计算机视觉技术？听听大牛怎么说~ 这篇文章是受到论坛中经常出现的问题所创作的： 深度学习是否可以取代传统的计算机视觉？ 这明显是一个很好的问题，深度学习（DL）已经彻底改...
摘要： 深度学习大潮为什么淹没传统的计算机视觉技术？听听大牛怎么说~ 这篇文章是受到论坛中经常出现的问题所创作的： 深度学习是否可以取代传统的计算机视觉？ 这明显是一个很好的问题，深度学习（DL）已经彻底改...
摘要： 深度学习大潮为什么淹没传统的计算机视觉技术？听听大牛怎么说~ 这篇文章是受到论坛中经常出现的问题所创作的： 深度学习是否可以取代传统的计算机视觉？ 这明显是一个很好的问题，深度学习（DL）已经彻底改...
...息瓶颈」（Information Bottleneck）的新理论，有望最终打开深度学习的黑箱，以及解释人脑的工作原理。这一想法是指神经网络就像把信息挤进瓶颈一样，只留下与一般概念更为相关的特征，去掉大量无关的噪音数据。深度学习先...
深度优先搜索（DFS） 上一次已经提到，图的遍历一般有两种算法，即广度优先和深度优先。其中深度优先搜索算法会从第一个指定的顶点开始遍历图，沿着路径直到这条路径最后一个顶点，接着原路回退并探索下一条路径。...
...在自然语言处理、图像识别及语音识别等各种不同类型的深度学习任务中，是深度学习技术中最值得关注与深入了解的核心技术之一。本文以机器翻译为例，深入浅出地介绍了深度学习中注意力机制的原理及关键计算机制，同时...
....html待续... 第 12 章 应用 在本章中，我们将介绍如何使用深度学习来解决计算机视觉，语音识别，自然语言处理，和其它应用商业领域的应用问题。我们首先讨论了最需要认真思考的 AI 应用所需的大规模神经网络的实现。接下...
....html待续... 第 12 章 应用 在本章中，我们将介绍如何使用深度学习来解决计算机视觉，语音识别，自然语言处理，和其它应用商业领域的应用问题。我们首先讨论了最需要认真思考的 AI 应用所需的大规模神经网络的实现。接下...
...影响观察数据。需要理清变差因素，忽略不关心因素。 深度学习(deep learning)，通过其他简单表示表达复杂表示，解决表示学习核心问题。简单概念构建复杂概念。计算机难以理解原始感观输入数据含义。复杂映射分解系列嵌套...
...影响观察数据。需要理清变差因素，忽略不关心因素。 深度学习(deep learning)，通过其他简单表示表达复杂表示，解决表示学习核心问题。简单概念构建复杂概念。计算机难以理解原始感观输入数据含义。复杂映射分解系列嵌套...
...影响观察数据。需要理清变差因素，忽略不关心因素。 深度学习(deep learning)，通过其他简单表示表达复杂表示，解决表示学习核心问题。简单概念构建复杂概念。计算机难以理解原始感观输入数据含义。复杂映射分解系列嵌套...
...你的网络就几乎不可能工作。由于这个步骤非常重要，在深度学习社区中也是众所周知的，所以它很少在论文中被提及，因此初学者常常在这一步出错。怎样解决？一般来说，规范化（normalization）的意思是：将数据减去均值，...
...用户属性一起融入整个推荐系统就是关键。在神经网络和深度学习算法出现后，提取特征任务就变得可以依靠机器完成，人们只要把相应的数据准备好就可以了，其他数据都可以提取成向量形式，而社交关系作为一种图结构，如...
...是一件容易的事情。Twitter 在信息流排序方面，运用了的深度学习模型，并在准确度方面获得了显著的成果，促进了用户增长和参与度的提升。更为重要的是这为我们打开了一扇大门，说明我们可以使用由深度学习社区提供的各...
轻量云主机已更新简化版Windows帕鲁镜像的安装教程，现在仅需3步，就可以畅游帕鲁大陆！需要Lin...
UCloud轻量云主机已更新Linux帕鲁镜像的安装教程，现在仅需1步，就可以畅游帕鲁大陆！也欢迎大...
未东兴
