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英伟达首席科学家:深度学习硬件的过去、现在和未来

作者|BillDally 翻译|胡燕君、沈佳丽、贾川 过去十年是深度学习的“黄金十年”,它彻底改变了人类的工作和娱乐方式,并且广泛应用到医疗、教育、产品设计等各行各业,而这一切离不开计算硬件的进步,特别是GPU的革新。 深度学习技术的成功实现取决于三大要素:第一是算法。20世纪80年代甚至更早就提出了大多数深度学习算法如深度神经网络、卷积神经网络、反向传播算法和随机梯度下降等。 第二是数据集。训练神经网络的数据集必须足够大,才能使神经网络的性能优于其他技术。直至21世纪初,诸如Pascal和ImageNet等大数据集才得以现世。 第三是硬件。只有硬件发展成熟,才能将大型数据集训练大型神经网络的所需时间控制在合理的范围内。业内普遍认为:比较“合理”的训练时间大概是两周。至此,深度学习领域燃起了燎原之火。 如果把算法和数据集看作是深度学习的混合燃料,那么GPU就是点燃它们的火花,当强大的GPU可用来训练网络时,深度学习技术才变得实用。 此后,深度学习取代了其他算法,被广泛应用在图像分类、图像检测、语音识别、自然语言处理、时序分析等领域,甚至在围棋和国际象棋方面也能看到它的身影。...

从实验室到用户桌面,深度解析AI 落地实践之路

作者:Bowen Zhang,张博,云智慧 CTO。 随着 AI 的快速发展,各行业里面涌现出了许多质疑的声音,如“AI 仅是实验室的产品”,“AI无法真正落地”等。众所周知,一个算法从实验室到用户桌面会经历非常多的复杂过程,而这不仅仅靠的是纸上谈兵。因此,本篇文章中,Bowen Zhang 通过云智慧在 AI 领域的实践经历,详细讲解 AI 从实验室到用户桌面落地的整体思路与流程。 AIToB 行业综述 下图为人工智能投资数量统计图,由此可得,人工智能在 2017 年至 2018 年之间极其之火热,投资数量从 619 笔迅速涨到了 651 笔,而到 2019 年后,人工智能投资数量大幅度减少。 此外,根据下方行业论述,随着行业发展,AI 投资逐渐去泡沫化。因此,从投资者的角度来讲,我们可以得出这是“ AIToB 最坏的时代”。 “有三个 AI 专家就能估值7亿、靠 AI 概念忽悠投资人的时代已经过去了。” “AI 公司最终还是要用商业逻辑来关注公司发展。AI 本质上是一个 TO B 赋能的工具,AI 公司往往是把AI在一个商业场景中的应用做实做深。” ——李开复 Rebuild 20...

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马里奥是站在游戏界顶峰的超人气多面角色。马里奥靠吃蘑菇成长,特征是大鼻子、头戴帽子、身穿背带裤,还留着胡子。与他的双胞胎兄弟路易基一起,长年担任任天堂的招牌角色。

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Spring框架(Spring Framework)是由Rod Johnson于2002年提出的开源Java企业级应用框架,旨在通过使用JavaBean替代传统EJB实现方式降低企业级编程开发的复杂性。该框架基于简单性、可测试性和松耦合性设计理念,提供核心容器、应用上下文、数据访问集成等模块,支持整合Hibernate、Struts等第三方框架,其适用范围不仅限于服务器端开发,绝大多数Java应用均可从中受益。

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Rocky Linux(中文名:洛基)是由Gregory Kurtzer于2020年12月发起的企业级Linux发行版,作为CentOS稳定版停止维护后与RHEL(Red Hat Enterprise Linux)完全兼容的开源替代方案,由社区拥有并管理,支持x86_64、aarch64等架构。其通过重新编译RHEL源代码提供长期稳定性,采用模块化包装和SELinux安全架构,默认包含GNOME桌面环境及XFS文件系统,支持十年生命周期更新。

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Sublime Text具有漂亮的用户界面和强大的功能,例如代码缩略图,Python的插件,代码段等。还可自定义键绑定,菜单和工具栏。Sublime Text 的主要功能包括:拼写检查,书签,完整的 Python API , Goto 功能,即时项目切换,多选择,多窗口等等。Sublime Text 是一个跨平台的编辑器,同时支持Windows、Linux、Mac OS X等操作系统。

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