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15款顶级的开源人工智能工具推荐

考虑到人工智能如此受关注,斯坦福大学的专家最近撰写的一份智能研究报告得出结论:“现在到2030年人工智能可能会出现越来越有用的应用,有可能给我们的社会和经济带来深远的积极影响,”也就不足为奇了。此文着重介绍15个知名度最大的开源人工智能项目。 1.Caffe Caffe是加州大学伯克利分校攻读博士学位者的杰作,这是一种深度学习框架,基于表达式架构和可扩展代码。速度快是它赖以成名的特点,因而在研究人员和企业用户当中都备受欢迎。据官方网站声称,仅仅使用一个英伟达K40 GPU,它在短短一天内就能够处理6000多万个图像。它由伯克利视觉和学习中心(BVLC)管理,英伟达和亚马逊等公司提供了拨款,支持它的发展。 相关链接:http://caffe.berkeleyvision.org 2.CNTK CNTK的全称是计算网络工具包,它是微软的开源人工智能工具之一。它声称拥有出众的性能,无论在只有一个CPU的系统上运行,还是在拥有多个GPU的多台机器上运行,都是如此。微软主要用它来研究语音识别,但是它同样适用于其他应用领域,比如机器翻译、图像识别、图像字幕、文本处理、语言理解和语言建模。 相关链接...

大数据领域开源技术,除了 Hadoop 你还知道哪些?

众所周知,大数据正在以惊人的速度增长,几乎触及各行各业,许多组织都被迫寻找新的创造性方法来管理和控制如此庞大的数据,当然这么做的目的不只是管理和控制数据,而是要分析和挖掘其中的价值,来促进业务的发展。 想要深入发展大数据,闭门造车是不可能的,共通共融是现在趋势,因此,开源让越来越多的项目可以直接采用大数据技术。如今,从小型初创企业到行业巨头,各种规模的供应商都在使用开源来处理大数据和运行预测分析。借助开源与云计算技术,新兴公司甚至在很多方面都可以与大厂商抗衡。 开源大数据的优势不言而喻,但在众多的开源工具中该如何抉择?本文中大数据领域的十个巨头,将有助于你更深入掌握大数据这个行业的发展形势。 1、Hadoop —— 高效、可靠、可伸缩,能够为你的数据存储项目提供所需的YARN、HDFS和基础架构,并且运行主要的大数据服务和应用程序。 2、Spark —— 使用简单、支持所有重要的大数据语言(Scala、Python、Java、R)。拥有强大的生态系统,成长迅速,对microbatching/batching/SQL支持简单。Spark能更好地适用于数据挖掘与机器学习等需要迭代的MapR...

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Rocky Linux

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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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