大家好,今天小编关注到一个比较有意思的话题,就是关于linux下的深度学习的问题,于是小编就整理了4个相关介绍Linux下的深度学习的解答,让我们一起看看吧。
如何深度学习Linux操作系统?有何技巧?
Linux学习要做好长期准备,不是一蹴而就的,对于小白来说,首先安装一个桌面Linux系统是个不错的选择,这里推荐Ubuntu,因为Ubuntu系统网上资料最多,遇到什么问题也相对容易解决。桌面Linux系统和普通Windows系统有很多相似的地方,对于小白来说不至于完全陌生,然后可以从熟悉Linux系统操作命令开始学习,了解Linux系统的不同,再深入的话,可以学习Linux系统的API来了解如何做开发。再向底层走的话,还可以再学习Linux系统裁剪和配置,驱动开发,uboot等。
为什么绝大多数深度学习包都基于linux?
因为linux有很多开源版本,而绝大多数深度学习包都是开源项目,本着分享至上的开源精神,选取linux作为操作系统更为合适,影响力传播力都会更强;而对使用程序员来说,在哪个操作系统环境下开发程序差别并不大,且开源系统免去很多侵权的风险。
我目前是做python的,之后的大方向应该是怎样的?
1.网络爬虫
将网络一切数据作为***,通过自动化程序进行有针对性的数据***集以及处理。爬虫开发项目包含跨越防爬虫策略、高性能异步IO、分布式爬虫等,并针对Scrapy框架源码进行深入剖析,从而理解其原理并实现自定义爬虫框架。
Python较为常用的情况就是网络爬虫,最早使用Python进行网络爬虫的是Google,而Python也因此被带动发展起来。
Python在这个方面有许多工具上的积累。例如,用于模拟HTTP请求的Requests、用于HTML DOM解析的PyQuery/BeautifulSoup、用于自动化分布式爬取任务的Scrapy,都使得Python成为数据爬取的首选语言之一。
很多做python分析的,其实之后的大方向还是AI或数据科学家这块,我觉得你可以抽时间学习下机器学习,人工智能相关的课程,补充知识点和技能,成功进阶AI。
建议你可以学习下菜鸟窝的人工智能免费公开课,对于如何转AI,以及怎么争取入门AI和数据科学家这块,公开课上都有做详细说明。
如何用docker成为更高效的数据科学家?
谢谢回答这么专业的问题。docker自2013年来一直火热。无论是从 github 上的代码活跃度,还是
Redhat
在RHEL6.5中集成对Docker的支持, 就连 Google 的 Compute Engine 也支持 docker 在其之上运行。这只是一款提供开源的应用容器引擎的软件。[_a***_]想熟练运用。需要专业学习。但想成为科学家没有捷径。只有更努力学习。一分天才需九分努力。到此,以上就是小编对于linux下的深度学习的问题就介绍到这了,希望介绍关于linux下的深度学习的4点解答对大家有用。