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我正在为uni的一个自动驾驶小型汽车项目创建一个实时图像处理器，它使用树莓派来获得各种信息，以发送到程序，以此作为决策的基础。我剩下的唯一阶段是创建一个神经网络，它将查看从相机显示的图像(我已经必须编码发送介于0-255之间的CV_32F值数组，等等)。我一直在互联网上搜索，似乎找不到任何与我的特定问题或我的任务相关的示例代码(如何实现这种类型的神经网络)，所以我的问题是，是否有可能在c++中创建一个这种大小
浏览 13提问于2017-02-27得票数 0
我想将GPU容量用于深度学习模型。Sagemaker非常灵活，可以启动按需集群进行培训。然而，我的部门希望得到保证，我们不会在AWS预算上超支。有没有办法在不使用专用机器的情况下“限制”成本？
浏览 3提问于2020-06-15得票数 1
深度学习的大部分知识都很深奥，作为一个深度学习领域的小白，想要了解一下深度学习分为哪些大致的框架，分别的内容又有哪些？哪些框架可以通过腾讯云服务器来开始学习呢？
浏览 2829提问于2018-09-07
每次我需要训练一个‘大型’深度学习模式，我从谷歌Collab，因为它允许你使用GPU加速。我愿意使用DataSpell、VSCode或任何其他IDE。
浏览 11提问于2022-11-25得票数 0
我开始在苹果公司新推出的带有专用神经引擎的桌面CPU的背景下思考这个问题。据我所知，这些芯片非常擅长解决深度学习问题(顾名思义)。由于我只能想象普通用户不一定会定期优化成本函数，我想知道理论上是否有可能使用这些额外的资源来建立类似于星火集群的分布式网络，只有5到20个专用系统，您可能有200到300个节点，由用户决定出租的可用资源的任何部分组成我在想象一种经济安排，有点类似于一个加密采矿池，每个节点
浏览 0提问于2021-11-22得票数 1
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我想知道，我可以使用我的专用服务器作为一种代理吗？因此，我在允许的端口(由我选择)连接到我的专用服务器，然后专用服务器连接到服务。我目前正在学习计算机科学，有良好的编程知识，但几乎没有关于网络和unix世界的知识。你能指导我使用哪些程序来实现这一点吗？
浏览 0提问于2013-09-21得票数 -1
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我们在CentOS \ MySQL专用服务器上运行PHP应用程序已有一段时间了。
但是，我现在有一个客户端的要求:我们具有高度的容错能力，并且能够快速、轻松地扩展。从专用Linux服务器环境迁移到基于云的技术涉及什么？它是一个陡峭的学习曲线，还是最大的区别。
浏览 4提问于2014-07-09得票数 0
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这些库是可互换的吗？
看这里，，主要的区别似乎是底层框架(至少对于PyTorch)。
浏览 4提问于2019-02-05得票数 35
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为了机器学习的目的，可以将专用的SQL服务器VM添加到azure synapse sql池中吗？
浏览 2提问于2021-01-21得票数 0
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我必须写一个读取电表(模拟和数字)的应用程序。我检查了其他应用程序，比如，它有很高的准确性。我如何用传统的计算机视觉达到这样的准确性？或者我应该使用机器/深度学习？实际上，我不是这个领域的专家。我的背景是
浏览 3提问于2019-11-29得票数 0
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如何构建深度学习图像处理服务器
、、、、
我正在建立一个应用程序来处理服务器上的用户的照片。基本上，用户上传照片到服务器，并使用深度学习模型进行一些过滤处理。一旦完成过滤，用户就可以下载新照片了。过滤程序基于深度学习算法，使用torch框架，运行在python/lua上。我目前在我本地的ubuntu机器上运行这个过滤器代码。只是想知道如何将其转换为web服务。我没有服务器端的知识，我做了一些研究，也许我应该使用flask或龙卷风，
浏览 20提问于2016-09-05得票数 0
我正在学习如何使用Cron作业。我正在使用的服务器是媒体殿堂专用虚拟服务器。“控制面板”是平行线。我找不到我可以在哪里设置cron工作。
SSH是唯一的方法吗？既然我不熟悉，有人愿意给我一些指点来学习吗？
浏览 0提问于2011-03-31得票数 1
我有一个带有GPU 940米的笔记本电脑和一个带有GPU GTX 980的台式机。两人都有能力用Pytorch或Tensorflow单独完成深度学习任务。如果是，那么搜索教程的关键字是什么？
浏览 0提问于2019-06-14得票数 -1
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想把训练好的深度学习模型部署到服务器上，但是因为加载模型的时候速度较慢，所以web工程启动时就直接加载模型，通过请求URL接口去进行目标检测，考虑到多并发问题，无法同时处理多个请求，看看大神们都什么好的办法呢
浏览 947提问于2019-08-30
我有一个项目，我应该分类的数据来自几个传感器(基于时间序列的数据)，如陀螺仪到几个类别。我使用了几种分类器，包括支持向量机，决策树，神经网络，KNN，...在批处理场景中。我的最终目标是找到一个实时分类器，它既准确，又轻巧，并且能够自我改进，以便在资源有限的设备(CPU，RAM等)上实现它。我在考虑半监督分类器，因为我可以在我的设备上保存一些标记数据，并使用未来的数据点来改进我的分类器。有没有人在这方面有什么建议或经验？
浏览 2提问于2018-05-24得票数 1
我发现Amazon有一个专用的深度学习AMI，预装了TensorFlow、Keras等(更不用说其他预先构建的定制AMI)。我在几个基于GPU的实例上试用了这个典型的工作来查看性能。爱尔兰地区有五个这样的地区(也许在其他地区还有更多，我不知道，这种差异有点令人困惑)：g2.8xlargep2.8xlarge我的第一个问题是，这两组之间的区别是什么
浏览 0提问于2017-03-13得票数 6
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