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深度学习系统是用桌面版还是服务器版
1、深度学习：GPU服务器可以提供计算能力，帮助深度学习算法处理大量数据，从而让机器学习更快、更准确。 渲染：GPU服务器可以让3D渲染更快，提升渲染效率。
2、老实说，Ubuntu的诞生理念是让更多的人能够更容易的使用计算机，使用Linux，所以实际上Ubuntu还是一个非常傻瓜的桌面Linux系统（相对RedHat、Federa等）。
3、蓝海大脑呀，他家的深度学习服务器支持2个英特尔可扩展处理器家族CPU，芯片主要***用龙芯飞腾、申威。机架式设计，即插即用。深度学习服务器节能效果也是不错的。
4、所以目前深度学习乃至于机器学习领域已经全面转向GPU架构，使用GPU完成训练任务。
5、NVIDIA Tesla V100 服务器：具备高性能计算能力和内存容量，适用于深度学习、大规模数据分析和AI训练等场景。
为什么绝大多数深度学习包都基于linux
1、因为要学习的话就要学的深入。而深入就要了解系统的内核！像微软和苹果的系统都是不公布内核代码的，所以没法深入学习。
2、码农喜欢用linux环境。个人觉着还是工作效率的问题，使用linux基本就不需要鼠标了，在键盘上可以解决很多问题。
3、深度学习是机器学习领域中对模式（声音、图像等等）进行建模的一种方法，它也是一种基于统计的概率模型。
4、这就是所谓Android系统对硬件要求高的主要原因。而第1层的Linux系统对硬件的要求非常低，即使在其上再加上基于C/C++的三方UI系统（甚至QT）及应用，所需的硬件配置也远低于Android系统那种基于JAVA的系统的需求。
5、web开发在国内，豆瓣一开始就使用Python作为web开发基础语言，知乎的整个架构也是基于Python语言，这使得web开发这块在国内发展的很不错。尽管目前Python并不是做Web开发的首选，但一直都占有不可忽视的一席。
6、个人感觉不会有啥本质差别。如果有差别的话，那基本上就可能是：（1） 你用的底层数学库不一样，而这些底层数学库的速度不同。比如说Atlas和MKL，一般MKL完胜。（2） 你用的编译器优化能力不同。
dl是什么意思(dl深度学习有什么用?)
1、大规模。这就产生了对数据分析的需求，更通俗的说法就是数据科学，并导致了机器学习作为实现人工智能的方法的发展。机器学习机器学习是一种使用算法处理、学习和理解或预测可用数据的模式。
2、在独立基础中，DL是指Deep Learning的缩写。深度学习是机器学习的一种，是一种通过多层神经网络学习任务的算法。
3、DL是深度学习（Deep Learning）的缩写，它是一种人工智能技术，通过模拟人脑神经网络的方式，对大量数据进行学习和训练，从而实现自主学习和智能决策的能力。
4、在医学领域中，DL指的是“深度学习”，是一种人工智能的领域，可以用于医疗影像的诊断和治疗。神经内科是研究神经系统疾病的医学领域。
5、深度学习（DL）是机器学习中一种基于对数据进行表征学习的方法，是一种能够模拟出人脑的神经[_a***_]的机器学习方法。深度学习的概念源于人工神经网络的研究。
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