在深度学习领域，最受学生欢迎的MOOC课程平台有三个：Fast.ai、deeplearning.ai /Coursera和Udacity。Fastai作为其中之一，是一个课程平台，一个讨论社区，也是一个PyTorc的顶层框架。Fastai的理念就是：Making neural nets uncool again，让神经网络没那么望而生畏，其课程也是采用项目驱动的方式教学。经过Fast.ai团队和PyTorch团队的共同努力，我们迎来了一个为计算机视觉、文本、表格数据、时间序列、协同过滤等常见深度学习应用提供单一一致界面的深度学习库。这意味着，如果你已经学会用fastai创建实用的计算机视觉（CV）模型，那你就可以用同样的方法创建自然语言处理（NLP）模型，或是软件支持的其他模型。 类似Keras，Fastai不只是将PyTorch功能封装了比较“亲切”的API，而是让PyTorch的强大之处易用了。
跟了我 5 年多的本本已步入花甲，CPU 严重老化，运行 Windows 异常吃力，于是考虑换成 Linux 试试。忙活了一天，测试了 2 个“家用”Linux 发行版,一个是深度的 Linux Deepin 2013,另一个是雨林木风的 StartOS 5.1。在测试过程中也遇到一些有用的经验，现在就一一记录一下。 这个是在安装完 StartOS 发现的问题，我第一个安装的是 Linux Deepin 2013,发现自带的截图非常棒，和 QQ 或 360 浏览器带的截图的基本功能差不多。等到我测试 St
选自Medium 机器之心编译 参与：路雪、李泽南 在搭建深度学习机器之后，我们下一步要做的就是构建完整的开发环境了。本文将向你解释如何在一台新装的 Ubuntu 机器上安装 Python 和 Nvidia 硬件驱动、各类库和软件包。 为了进行强化学习研究，我最近购置了一台基于 Ubuntu 和英伟达 GPU 的深度学习机器。尽管目前在网络中能找到一些环境部署指南，但目前仍然没有全面的安装说明。另外，我也不得不阅读了很多文档来试图理解安装细节——其中的一些并不完整，甚至包含语法错误。因此，本文试图解决这个问
为了研究强化学习，最近购置了一台基于 Ubuntu 和英伟达 GPU 的深度学习机器。尽管目前在网络中能找到一些环境部署指南，但目前仍然没有全面的安装说明。另外，我也不得不阅读了很多文档来试图理解安装细节——其中的一些并不完整，甚至包含语法错误。本文试图提供一个详尽的软件环境安装指南。 操作系统（Ubuntu） 4 种驱动和库（GPU 驱动、CUDA、cuDNN 和 pip） 5 种 Python 深度学习库（TensorFlow、Theano、CNTK、Keras 和 PyTorch） 这些软件之间的互
为了进行强化学习研究，我最近购置了一台基于 Ubuntu 和英伟达 GPU 的深度学习机器。尽管目前在网络中能找到一些环境部署指南，但目前仍然没有全面的安装说明。另外，我也不得不阅读了很多文档来试图理解安装细节——其中的一些并不完整，甚至包含语法错误。因此，本文试图解决这个问题，提供一个详尽的软件环境安装指南。
关键字全网搜索最新排名 【机器学习算法】：排名第一 【机器学习】：排名第一 【Python】：排名第三 【算法】：排名第四 原文：https://medium.com/@dyth/deep-learning-software-installation-guide-d0a263714b2 后台回复关键词：20171019 下载PDF整理版教程 为了研究强化学习，最近购置了一台基于 Ubuntu 和英伟达 GPU 的深度学习机器。尽管目前在网络中能找到一些环境部署指南，但目前仍然没有全面的安装说明。另外，我也不
Theano ：python编写的深度学习软件包，实现的深度学习的常用算法，优点：集成了GPU开发环境，以及CUDA工具包；缺点：开发时间比较早，代码灵活性差，模块化功能不强
一直有同学希望我在公众号写写面试相关的东西，一直没写。我们不会开相关的板块，因为没有标准，容易引起争议，而且可能会加重大家的浮躁和焦虑。
如今开源生态甚好，享受着便利的同时自然也要承担一些烦恼，每一个开发人员都遇到过各种各样的库的问题，通常都跟版本有关，软硬件的都有，今天有三来随便聊聊怎么应对，仅仅只是个人习惯。
目前，AMD 的深度学习加速解决方案已经官方支持 TensorFlow 和 Caffe 两种框架。
本文对 Tauri 和 Electron 做了简单对比, 并且, 使用 Tauri 来开发一个桌面托盘应用.
来源：机器之心 本文长度为2800字，建议阅读5分钟。 本文向你解释如何在一台新装的 Ubuntu 机器上安装 Python 和 Nvidia 硬件驱动、各类库和软件包。 为了进行强化学习研究，我最近购置了一台基于 Ubuntu 和英伟达 GPU 的深度学习机器。尽管目前在网络中能找到一些环境部署指南，但目前仍然没有全面的安装说明。另外，我也不得不阅读了很多文档来试图理解安装细节——其中的一些并不完整，甚至包含语法错误。因此，本文试图解决这个问题，提供一个详尽的软件环境安装指南。 本文将指导你安装 操作
当我告诉人们，他们应该考虑对他们的数据应用深度学习方法时，我得到的最初反应通常是: (1)“我没有处理足够大的数据”，(2)“我没有足够的计算资源来训练深度学习模型。”
http://blog.csdn.net/silangquan/article/details/18969875
自从用了深度，有一个非常明显的变化就是终端的改变，实在是比windows的好用一百倍，尤其是使用一些工具。下面说说我现在的配置。
数据科学是一个竞争激烈的领域，人们正在迅速学习越来越多的技能和经验。这导致了机器学习工程师的从业要求的直线上升，因此 2020 年我的建议是，所有的数据科学家也需要成为开发人员。
对于深度学习开发者来说，深度学习系统变得越来越复杂。以至于我们需要使用轻量级的工具从头到尾来管理流程，为了将更多的连续学习内置到神经网络中，这就要求我们建立可以迭代增强的更有弹性的数据集以及更多的动态模型。 深度学习开发人员必须花费大量的时间来整合神经网络的组件，管理模型生命周期，组织数据和调整系统并行度等等。随着使用新的培训样本后，人类对于神经网络模型的见解，更新模型和跟踪其变化的能力就变得非常必要了。为此伦敦帝国理工学院的一个团队开发了一个python库来管理跨学科开发人员项目的复杂迭代过程。
有时候真的挺厌烦 Windows 下面各种依赖的安装。突然想玩 Linux/Unix
服务器是阿里云的CentOS7.4，默认的时候选择的CUDA驱动选错了，1.5以上的tensorflow都应该选择CUDA9.0，注意不要太高，也不要太低！TF很挑剔！
Linux上有一个命令，带着动物最原始的冲动，从一开始在github露面，就获得了无数粉丝的关注，如今已经有60k+的star数。
导语 | 最近碰到部分业务场景，代码逻辑需要了解“数组变更后，具体变更了哪一些元素，以及变更的位置…”。于是仔细研究并覆写了一遍针对数组变化的diff算法，在这里做下diff算法的逻辑分享&&源码解读。 一、介绍前的准备工作 我们先了解diff方法的运行规则和前提方法。 （一）虚拟node进行深度优先&&同级对比 深度优先: 同级对比: 如上图所示： 每次vnode都是执行同级对比（对应dom同一个父元素） 代码逻辑如下图： （二）简单判断 `sameVnode`函数用来进行判断是否是同
每一个行业都有它自己的一些工具。软件行业也不例外。一个好的程序员比其他人更加熟悉那些工具，也能比一般的程序员更善于使用那些工具。但是，有一些工具你希望每一个软件开发人员都知道。下面清单列出了这样的一些工具。
原文标题：Setting up a Deep Learning Machine from Scratch (Software) 原文链接：https://github.com/saiprashanths/dl-setup 译者：刘翔宇 审校：赵屹华 责编：周建丁（zhoujd@csdn.net） 这是一篇为机器搭建深度学习研究环境的详细指南，包括驱动程序、工具和各种深度学习框架的安装指导。在64位Ubuntu 14.04的机器上使用Nvidia Titan X进行测试。 还有一些有类似目的的指南。一些内
文章首发于本人CSDN账号:https://blog.csdn.net/tefuirnever
运维工程师这个岗位不同于后端开发岗位，到底运维工程师平时做什么？老司机告诉你：正规的运维工作是什么的?。而且这个岗位对技能要求是越来越高，不仅仅要求需要知识的深度，还要求要有一定的广度，深度就是需
【AI100 导读】学习人工智能到底要不要学好数学，这俨然已经成了一个争议话题了？之前 AI100 刊发了本系列的前两篇文章，也发表了作者子白的《放弃幻想，搞 AI 必须过数学关》，不知你是否有自己的
开源项目代码：https://github.com/jfzhang95/pytorch-video-recognition
项目Github地址：https://github.com/Tencent/ncnn
从今天开始 编辑部将带来机器学习应用区块链系列 由于是第一期，我们想解读一些国外已有的文献和研究。故带来了START-Summit-2017-Blockchain-Machine-Learning-Workshop的演讲稿和示例代码，希望能够给大家带来一些启迪。 介绍 代码的目的是用一个简单的例子来演示如何把区块链技术，智能合约和机器学习结合在一起。 （代码在文末下载） 代码文件 - runTestnet.sh: launches a local development Blockchain fo
很多人都知道，Linus 在1991年 创建了开源的Linux操作系统，此后的三十多年里，Linux 系统不断发展，已然成为全世界最大的服务器系统软件了。
今天是周末，照例给大家整理一下，过去一周 GitHubDaily 在微博、知乎平台分享的一些内容。
du命令也可以用来查看使用空间，但与df命令不同的是，Linux的du命令是用于查看文件和目录磁盘使用空间的，因此与df命令有一些区别。
hello，大家好，今天要分享的内容是关于如何获取所需的数据集，请看下面的图。下图经常被用来解释为什么深度学习如此强大，当你向深度学习模型系统提供更多数据的时候，它会变得越来越好，远比旧的方法要好。
在我十几年前开始写我的第一篇博客的时候，我就遇到了这个问题：我该基于什么原则来划分我的内容？早年的时候是QQ空间，它只支持按照某一个选定的类别进行划分。我在使用后不久就发现，有些内容注定是跨分类的，它们没有办法简单地被某一个分类约束。到初中以后，我开始在csdn上撰写我的内容，这时候我又遇到了一个问题：CSDN上的内容是按标签进行区分的，这使得整个博客看起来很散乱。
本教程将演示如何在一个g2.2xlarge EC2实例（运行64位的Ubuntu14.04）中设置CUDA7、cuDNN、caffe和DIGITS，以及如何快速上手DIGITS。为了说明DIGITS的应用，本教程使用一个当前的 Kaggle竞赛项目作为案例进行演示， 是关于糖尿病视网膜病变检测的，其状态来自于荧光血管造影。 图像分类的卷积深度神经网络（DNN） 对于图像的分类或回归，你有两种选择： 特征工程及把图像转换为向量； 依赖于一个卷积DNN求出特征。 深度神经网络对计算的要求相当苛刻。这是由两个原因
SQLMC是一款功能强大的高性能SQL注入安全扫描工具，该工具作为Kali Linux官方内置工具的其中一个部分，可以帮助广大研究人员检测目标域名的所有URL节点是否存在SQL注入问题。
这是一篇总结文，说说优秀的深度学习从业者拥有的一些习惯，从看论文到写代码，从刷论坛到刷比赛。
大数据文摘作品，转载要求见文末 原作者 | Daniel Jeffries 编译 | 刘云南，一针，Saint，Yawei Xia 今天我们将建立我们自己的深度学习终极大杀器。 我们会搜集最好的精华，并且把他们组合成数字终结者。 我们也会讨论如何把最新的深度学习软件架构一步步安装到Ubuntu Linux 16.04中。 在这台机器上运行神经网络就像热激光束穿过黄油一样快捷流畅。你不用花超过129，000美元来购买 Nvidia’s DGX-1，这个AI超级计算机可以放在一个盒子里。我马上要给你展示它的性能
最近 Ubuntu 发布了 20.04 LTS 版本，我也在第一时间安装体验。由于各种 Linux 发行版本并不像 MacOS、Windows 一样开箱即用，因此需要做很多配置。每次配置都需要查阅各种资料，虽然网络上有很多配置文章，但基本上都会存在一些问题：
Linux 从诞生至今，已经快有 30 年了。这期间 Linux 一直延续着通过邮件来提交变更、审查、讨论直至批准的研发过程，这一流程非常费时费力，不仅成为新人的进入门槛，也成了可持续生产的障碍。那么，为什么 Linux 一直要坚持遵循这一过程呢，它能带来什么好处？存在哪些弊端？有什么解决办法吗？
于是在孜然麻辣熊dalao的建议下用了Git仓库（coding.net），并且大大教了我在windows上用工具提交代码，但是最近换成了deepin系统（基于linux）。
作者：denniszhu ，腾讯 CDG 开发工程师 面对大量代码，在开发任务繁重场景下，VSCode 绝对是一把利器。本文虽以 C++为引，但在 python、php、java 等中后台语言方面支持也很强大，对 js、css 等前端技术支持上更加厉害。简言之，只需安装一个 IDE（VSCode），就能解决你在大型项目多语言、任务繁重、跨平台场景下的开发需求。 本文以介绍配置方法为主，虽看似长，但实际在 30 分钟内绝对完成。一招在手，天下我有。 本文较长，建议点击底部知乎链接进入电脑实操~ 1. 为
如果想要在深度学习中训练我们自己的模型，就得对图片进行标注。labelImg是一个超级方便的目标检测图片标注工具，打开图片后，只需用鼠标框出图片中的目标，并选择该目标的类别，便可以自动生成voc格式的xml文件。 安装环境 win10 python3.6 下载安装包 github:https://github.com/tzutalin/labelImg [在这里插入图片描述] 百度：https://pan.baidu.com/s/1pZo4Cn2mGPz-Z-zgIMVfaQundefined
Git是为了帮助管理Linux内核开发而开发的一个开放源码的版本控制软件。它可以有效、高速地处理从很小到非常大的项目版本管理。目前我们正在使用git工具拉取EasyGBSGo项目，但在使用过程中，出现报错：无法拉到本地。
选自Caffe2.ai 机器之心编译 在今年的 F8 开发者大会上，Facebook 正式宣布开源其全新深度学习框架 Caffe2。据 Caffe2 官方博客介绍，该框架可以用在 iOS、Android 和树莓派上训练和部署模型；而且 Facebook 已经与英伟达、高通、英特尔、亚马逊和微软等公司展开了合作来实现对移动端的优化。机器之心在此对这一开源项目进行了介绍。 为了有效地训练和部署人工智能模型，我们往往会用到大型数据中心或超级计算机。为了能够大规模地连续处理、创建和提升各种各样的信息（图像、视频、文
参与方式：https://github.com/apachecn/stanford-cs224n-notes-zh/blob/master/CONTRIBUTING.md
如何成为一名优秀的程序员 要尽量接触代码,能看到代码,能写代码 如何快速成长 要写代码先看代码 好的代码让人看到时可以快速了解,并且能够抓住主要设计精髓 公共库代码 核心系统的代码: 用到的设计,原理 多看代码,保持代码的敏感度 写代码时,多做总结 写的代码要体现设计的思想 如何提升技术 了解项目中架构方面的相关知识,尤其是封装的组件 架构师工作内容简要介绍: 搭建高可用的框架: 搭建数据库时,要考虑如果一台MySQL服务宕机,如何保证业务切换到另一台机器上 要考虑高并发因素: 需要会用ngin
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