Ubuntu18.04安装tensorflow-gpu

kafka 在Linux上的安装部署 The博宇软件安装 linux kafka 运维
一、前言Kafka是一个分布式流处理平台，在大数据领域有着广泛的应用。在Linux系统上安装部署Kafka可以为我们搭建高效的数据处理环境。本教程将详细介绍在Linux中安装和部署Kafka的步骤。二、准备工作2.1系统要求确保你的Linux系统已经安装并配置好。本教程以CentOS7为例，但其他常见的Linux发行版（如Ubuntu等）步骤也大致相似。系统需要有足够的磁盘空间、内存等资源，一般建
在 Ubuntu 20.04 上安装和配置 Redis
在Ubuntu20.04上安装和配置Redis===========================================步骤1:更新系统包在安装Redis之前，建议先更新系统的包列表：sudoaptupdatesudoaptupgrade步骤2:安装RedisUbuntu20.04的官方软件仓库中包含Redis包，可以直接通过apt安装：sudoaptinstallredis-serv
机器学习｜决策树｜Gini指数和熵的区别｜简单示例漂亮_大男孩机器学习决策树人工智能
如是我闻：在决策树模型中，Gini指数和熵（Entropy）是用来计算节点纯度的两种方法。它们都是评估分裂点的好坏，以选择最佳的属性来分裂。让我们先来了解一下这两种方法的定义，然后通过一个简单的例子来讨论它们之间的区别。Gini指数Gini指数是一个衡量数据分布不均匀程度的指标。在决策树中，它用于评估数据集的不纯度。Gini指数越低，数据的纯度越高。其计算公式为：Gini=1−∑i=1npi2Gi
00计算机视觉学习内容依旧阳光的老码农计算机视觉计算机视觉人工智能
计算机视觉（ComputerVision）开发需要掌握数学基础、编程语言、图像处理、机器学习、深度学习等多个方面的知识。以下是一个系统的学习路线：1️⃣数学基础（核心理论支撑）计算机视觉涉及很多数学概念，以下是必备数学知识：✅线性代数（矩阵运算是计算机视觉的核心）向量、矩阵运算（加减、乘法、转置）特征值与特征向量SVD（奇异值分解），用于图像压缩、降维齐次坐标变换（用于3D计算机视觉）✅概率统计（
01计算机视觉学习计划依旧阳光的老码农计算机视觉计算机视觉人工智能
计算机视觉系统学习计划（3-6个月）本计划按照数学→编程→图像处理→机器学习→深度学习→3D视觉→项目实战的顺序，确保从基础到高级，结合理论和实践。第一阶段（第1-2个月）：基础夯实✅目标：掌握数学基础、Python/C++编程、基本图像处理1️⃣数学基础（2周）每日2小时线性代数：矩阵运算、特征值分解（推荐《线性代数及其应用》）概率统计：高斯分布、贝叶斯定理微积分：偏导数、梯度下降傅里叶变换：图
决策树 vs 神经网络：何时使用？ HP-Succinum 机器学习决策树神经网络算法
目录1.决策树（DecisionTrees）1.1特点1.2优点1.3缺点1.4适用场景2.神经网络（NeuralNetworks）2.1特点2.2优点2.3缺点2.4适用场景3.何时选择哪种方法？4.结合使用的可能性5.总结在机器学习领域，决策树（DecisionTrees）和神经网络（NeuralNetworks）是两种常见但风格截然不同的算法。它们各自适用于不同类型的问题，本文将介绍它们的特
特斯拉FSD系统：自动驾驶的未来百态老人人工智能笔记
FSD系统概述FSD（FullSelf-Driving）系统是特斯拉研发的一套高级自动驾驶技术，旨在实现车辆在各种道路和驾驶场景下的完全自动驾驶。FSD系统通过集成先进的计算机视觉、深度学习、传感器融合等技术，利用车辆上安装的多种传感器和先进的计算机视觉技术，实现对周围环境的感知和理解。特斯拉通过不断收集和分析实际道路数据，持续优化其自动驾驶算法，使得FSD技术的安全性和可靠性得到了大幅提升.FS
特斯拉FSD不同版本的进化 AI智能涌现深度研究 AI大模型应用入门实战与进阶 java python javascript kotlin golang 架构人工智能
特斯拉，FSD，自动驾驶，深度学习，计算机视觉，强化学习，神经网络，模型训练1.背景介绍特斯拉自2016年推出Autopilot以来，一直致力于开发全自动驾驶系统，其目标是实现完全无人驾驶，让汽车能够像人类一样感知周围环境，做出安全可靠的驾驶决策。FSD（FullSelf-Driving）是特斯拉自动驾驶系统的最高级别，它旨在实现车辆在任何道路和环境条件下都能安全自主驾驶的能力。FSD的开发是一个
使用 Dlib 库进行人脸检测和人脸识别萧鼎 python基础到进阶教程计算机视觉人工智能 python 人脸识别人脸检测
使用Dlib库进行人脸检测和人脸识别什么是Dlib？Dlib是一个广泛使用的C++库，提供了多种用于机器学习和计算机视觉的工具。它包含了人脸检测、人脸识别、物体检测、图像处理等功能。Dlib具有高效、易用的Python接口，因此它也被广泛应用于Python中进行深度学习和计算机视觉任务。安装Dlib首先，我们需要在Python环境中安装Dlib库。你可以通过pip进行安装：pipinstalldl
介绍常见的图片分类模型与算法萧鼎 python基础到进阶教程算法分类数据挖掘
介绍常见的图片分类模型与算法在机器学习和深度学习的领域中，图片分类任务是一个广泛的应用场景。随着深度学习技术的飞速发展，很多强大的图像分类算法和模型已经被提出，广泛应用于从医疗影像到自动驾驶、从人脸识别到图像检索等多个领域。本文将重点介绍多种用于图像分类的经典算法与模型，帮助你了解在图像分类任务中常用的技术。1.传统机器学习模型在深度学习崭露头角之前，传统的机器学习模型是图像分类的主流方法。这些模
Ubuntu22.04 在 VMware 17 无法实现拖放复制操作解决办法 ZRongZH ubuntu linux
Ubuntu22.04LTS使用open-vm-tools无法实现拖放复制环境：主机：Windows10虚拟机软件：VMwareWorkstationPro17.0虚拟机系统：UbuntuDesktop22.04LTS软件：open-vm-tools(open-vm-tools-desktop)2023.07.04更新（请看完下面另外的内容再来看这个）：在最近的使用中发现一个问题，因为屏幕分辨率和
如何通过卷积神经网络（CNN）有效地提取图像的局部特征，并在CIFAR-10数据集上实现高精度的分类？浪九天人工智能理论 python 后端深度学习神经网络人工智能机器学习 pytorch
目录1.CNN提取图像局部特征的原理2.在CIFAR-10数据集上实现高精度分类的步骤2.1数据准备2.2构建CNN模型2.3定义损失函数和优化器2.4训练模型2.5测试模型3.提高分类精度的技巧卷积神经网络（ConvolutionalNeuralNetwork,CNN）是专门为处理具有网格结构数据（如图像）而设计的深度学习模型，能够有效地提取图像的局部特征。下面将详细介绍如何通过CNN提取图像局
Ubuntu：这个神奇系统的超多用途，你知道几个？狮歌~资深攻城狮操作系统 ubuntu linux 运维
嘿，朋友们！之前咱们已经了解了什么是Ubuntu，对吧？它就像一个功能强大的魔法盒子，能给我们的生活和工作带来很多便利。今天呀，咱们就重点来聊聊Ubuntu都有哪些神奇的用途，保证让你听完之后惊呼：“哇塞，这也太厉害了吧！”系统开发与编程：开发者的“专属游乐场”便捷的编程环境：像为建筑工人准备了精良的工具对于开发者来说，Ubuntu就像是一个为他们量身打造的“专属游乐场”。它内置了丰富的开发工具和
搞懂Ubuntu：一场奇妙的开源之旅狮歌~资深攻城狮操作系统 ubuntu linux 运维
嘿，朋友们！不知道你们有没有过这样的经历，在钻研电脑技术或者在各种科技论坛闲逛的时候，突然看到“Ubuntu”这个词，然后就一脸懵圈，心里想着：“这到底是啥玩意儿？看起来好高大上的样子。”我呀，之前也是这样。今天咱就来好好唠唠这个Ubuntu，保证让你听完之后，感觉就像突然打开了新世界的大门。什么是Ubuntu？就像住在公寓里的室友一样简单来说呢，Ubuntu是一个操作系统。你可以把它想象成你住的
不同操作系统安装vm tools以及各种操作系统包安装命令区别「已注销」 ubuntu linux 运维
这里主要讲了ubuntu和openEuler的安装，其他类似，只是安装命令稍有区别1.ubuntu安装vmtools我尝试装vm自带的，但是没生效，就换这个啦，相比较来说，这个更简单。1.1更新软件包索引打开终端，输入以下命令来更新软件包索引：sudoaptupdate1.2安装OpenVMToolssudoaptinstallopen-vm-tools1.3安装桌面版工具（如果使用桌面环境）如果
一文读懂！OpenCV 实时人脸识别从 0 到 1，小白也能轻松实操的超详细教程（完整教程及源码） AI_DL_CODE opencv 人工智能计算机视觉人脸识别
摘要：本文围绕使用OpenCV实现实时人脸识别展开。从环境搭建入手，详细介绍Python及相关库的安装。数据准备环节涵盖收集、标注及预处理步骤。深入阐述特征提取、模型训练方法，包含传统与深度学习方式，还介绍OpenCV预训练模型的使用与评估。详细讲解实时识别过程，包括打开摄像头、逐帧处理及结果显示优化。针对复杂场景，提出光照、姿态、遮挡等问题的解决办法及模型更新维护策略。通过丰富代码示例与解释，助
linux服务器基本部署王富贵的记录服务器运维 linux
linux服务器基本部署1.新建文件夹2.安装git对于基于Debian和Ubuntu的系统：对于基于Fedora的系统：对于基于CentOS的系统（CentOS7及以下版本使用`yum`）：对于基于ArchLinux的系统：对于基于openSUSE的系统：验证安装配置Git额外的Git工具3.安装[email protected].安装mysql对于基于Debian和Ubuntu的系统：对于基于Fedo
弹性算力革命：企业级GPU云服务如何重构AI与图形处理的效能边界
企业级GPU云服务是一种面向企业用户，基于云计算技术，将强大的图形处理器（GPU）资源以服务的形式提供给企业的创新模式。通过这种模式，企业无需自行购置、安装和维护昂贵的GPU硬件设备，只需按需从云端获取GPU计算资源，就能满足自身多样化的业务需求。随着人工智能、大数据、深度学习、虚拟现实以及高性能计算等前沿技术在各行业的深入渗透，企业对于大规模并行计算能力的要求越来越高。GPU凭借其卓越的并行计算
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量化投资与算法交易 AI天才研究院 Python实战自然语言处理人工智能语言模型编程实践开发语言架构设计
作者：禅与计算机程序设计艺术1.简介量化投资（Quantitativeinvestment）和算法交易（AlgorithmicTrading），两者是近几年兴起的两个热门词汇。市场对这两个词汇的认识也是逐渐加深。在过去几年里，人们普遍认为，算法交易和机器学习结合是未来股票、期货等金融产品的必然趋势。机器学习是由多个数据源（如财务报表、交易历史数据、社交网络数据等）自动分析生成的模型，能够预测出股价
C语言操作MySQL从入门到精通 cmysqlsql数据库
大家好，我是V哥。今天给大家整理的内容是关于使用C语言操作MySQL数据库的详细介绍，从入门到精通，并配有案例代码和注释，帮助小白快速上手。基本操作1.环境准备在开始之前，你需要安装MySQL数据库和MySQLConnector/C开发库。以Ubuntu系统为例，可以使用以下命令进行安装：sudoapt-getupdatesudoapt-getinstallmysql-serverlibmysql
Unity AI 技术浅析（二）爱研究的小牛 AIGC—游戏制作 AIGC—虚拟现实 unity 人工智能游戏引擎 AIGC 机器学习深度学习
UnityAI是Unity引擎中集成的智能技术，旨在为游戏开发者、虚拟现实（VR）和增强现实（AR）应用开发者提供强大的AI工具和功能。UnityAI涵盖了从智能代理（Agents）、机器学习（MachineLearning）到自然语言处理（NLP）等多个领域。一、UnityAI的工作原理1.智能代理（Agents）UnityAI的核心之一是智能代理（Agents），这些代理可以模拟游戏中的非玩家
深度学习主流经典框架PyTorch（day2） inquisitor.dom 深度学习 pytorch 人工智能
五、Tensor数据转换5.1张量转numpy浅拷贝调用numpy()方法可以把Tensor转换为Numpy，此时内存是共享的。#张量转numpydata_tensor=torch.tensor([[1,2,3],[4,5,6]])data_numpy=data_tensor.numpy()print(type(data_tensor),type(data_numpy))#他们内存是共享的data
Paper Reading | AI & 数据库融合经典论文回顾数据库人工智能阅读
人工智能（AI）和数据库（DB）在过去的50年里得到了广泛的研究，随着数据库近年来的不断发展，数据库开始与人工智能结合，数据库和人工智能（AI）可以相互促进。一方面，AI可以使数据库更加智能化（AI4DB）。例如，传统的数据库优化技术无法满足大规模数据库实例、各种应用程序和多样化用户的高性能要求，尤其是在云上。幸运的是，基于机器学习的技术可以缓解这个问题。另一方面，数据库技术可以优化AI模型（DB
2024年Python最新蓝桥杯基础练习全解答案+解析共17题 python，三年经验Python开发面经总结 2401_84139963 程序员 python 学习面试
最后Python崛起并且风靡，因为优点多、应用领域广、被大牛们认可。学习Python门槛很低，但它的晋级路线很多，通过它你能进入机器学习、数据挖掘、大数据，CS等更加高级的领域。Python可以做网络应用，可以做科学计算，数据分析，可以做网络爬虫，可以做机器学习、自然语言处理、可以写游戏、可以做桌面应用…Python可以做的很多，你需要学好基础，再选择明确的方向。这里给大家分享一份全套的Pytho
机器学习——使用分类特征的一种独热编码，小卷心菜. 机器学习人工智能
在我们目前看到的例子中，每个特性只能具有两个可能的值中的一个，耳朵形状不是尖的就是软的，脸型不是圆就是不圆，胡须不是存在就是不存在，但是如果特性可以具有两个以上的离散值呢？如何使用一个热编码来解决这样的特性？下图是我们宠物收养中心申请的新培训集，所有的数据都是一样的，除了耳形特征有尖软之外还有椭圆形，所以这个特征仍然是一个分类值特征，但它可以有三个可能的值，而不仅仅是两个可能的值，这意味着当你在这
【AI学习从零至壹】pytorch基础 flyyyya AI 算法人工智能学习 pytorch
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MOE（Mixture of Experts，混合专家） ZhangJiQun&MXP 教学 2021 论文人工智能深度学习语言模型机器学习
目录MOE（MixtureofExperts，混合专家）一、MOE架构的核心概念二、MOE架构的工作原理三、MOE架构的优势四、MOE架构的举例五、MOE架构的应用场景MOE（MixtureofExperts，混合专家）架构是一种用于提高深度学习模型性能和效率的神经网络架构设计。以下是对MOE架构的详细解释及举例：一、MOE架构的核心概念专家（Experts）：在MOE架构中，专家指的是一组独立的
深度学习 -- 逻辑回归 PyTorch实现逻辑回归冲鸭嘟嘟可深度学习逻辑回归 python 人工智能
前言线性回归解决的是回归问题，而逻辑回归解决的是分类问题，这两种问题的区别是前者的目标属性是连续的数值类型，而后者的目标属性是离散的标称类型。可以将逻辑回归视为神经网络的一个神经元，因此学习逻辑回归能帮助理解神经网络的工作原理。什么是逻辑回归？逻辑回归是一种广义的线性回归分析模型，是监督学习的一种重要方法，主要用于二分类问题，但也可以用于多分类问题。逻辑回归的主要思想是，对于一个二分类问题，先根据
深度学习的数学之魂：传统机器学习的超越者洋葱蚯蚓机器学习深度学习机器学习人工智能经验分享个人开发数据挖掘
深度学习的数学之魂：传统机器学习的超越者前言第一部分：神经元的数学语言1.1神经元模型的启示1.2激活函数的非线性魔法第二部分：网络结构的层次之美2.1网络结构的多样性2.2层次结构的力量第三部分：图像的力量与直观理解3.1图表与动图的辅助作用3.2直观理解的桥梁第四部分：深度与专业的对话4.1深度学习与传统机器学习的比较4.2专业性强的技术分析第五部分：数学原理的深度剖析5.1神经网络的数学表达
Java常用排序算法/程序员必须掌握的8大排序算法 cugfy java
分类： 1）插入排序（直接插入排序、希尔排序） 2）交换排序（冒泡排序、快速排序） 3）选择排序（直接选择排序、堆排序） 4）归并排序 5）分配排序（基数排序）所需辅助空间最多：归并排序所需辅助空间最少：堆排序平均速度最快：快速排序不稳定：快速排序，希尔排序，堆排序。先来看看8种排序之间的关系： 1.直接插入排序（1
【Spark102】Spark存储模块BlockManager剖析 bit1129 manager
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linux 查看端口被占用情况详解 daizj linux 端口占用 netstat lsof
经常在启动一个程序会碰到端口被占用，这里讲一下怎么查看端口是否被占用，及哪个程序占用，怎么Kill掉已占用端口的程序 1、lsof -i:port port为端口号 [root@slave /data/spark-1.4.0-bin-cdh4]# lsof -i:8080 COMMAND PID USER FD TY
Hosts文件使用周凡杨 hosts locahost
一切都要从localhost说起，经常在tomcat容器起动后，访问页面时输入http://localhost:8088/index.jsp，大家都知道localhost代表本机地址，如果本机IP是10.10.134.21，那就相当于http://10.10.134.21:8088/index.jsp，有时候也会看到http: 127.0.0.1:
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直接上代码，一看就懂，利用的是jxl： import java.io.File; import java.io.IOException; import jxl.Cell; import jxl.Sheet; import jxl.Workbook; import jxl.read.biff.BiffException; import jxl.write.Label; import
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游戏服务器网络带宽负载计算墙头上一根草服务器
家庭所安装的4M，8M宽带。其中M是指，Mbits/S 其中要提前说明的是： 8bits = 1Byte 即8位等于1字节。我们硬盘大小50G。意思是50*1024M字节，约为 50000多字节。但是网宽是以“位”为单位的，所以，8Mbits就是1M字节。是容积体积的单位。 8Mbits/s后面的S是秒。8Mbits/s意思是每秒8M位，即每秒1M字节。我是在计算我们网络流量时想到的
我的spring学习笔记2-IoC（反向控制依赖注入） aijuans Spring 3 系列
IoC（反向控制依赖注入）这是Spring提出来了，这也是Spring一大特色。这里我不用多说，我们看Spring教程就可以了解。当然我们不用Spring也可以用IoC，下面我将介绍不用Spring的IoC。 IoC不是框架，她是java的技术，如今大多数轻量级的容器都会用到IoC技术。这里我就用一个例子来说明：如：程序中有 Mysql.calss 、Oracle.class 、SqlSe
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UDP网络编程百合不是茶 UDP编程局域网组播
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JQuery对象的val()方法执行结果分析 bijian1013 JavaScript js jquery
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http请求测试实例（采用json-lib解析） bijian1013 json http
由于fastjson只支持JDK1.5版本，因些对于JDK1.4的项目，可以采用json-lib来解析JSON数据。如下是http请求的另外一种写法，仅供参考。 package com; import java.util.HashMap; import java.util.Map; import
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在【RPC框架Hessian二】Hessian 对象序列化和反序列化一文中介绍了基于Hessian的RPC服务的实现步骤，在那里使用Hessian提供的API完成基于Hessian的RPC服务开发和客户端调用，本文使用Spring对Hessian的集成来实现Hessian的RPC调用。定义模型、接口和服务器端代码 |---Model &nb
【Mahout三】基于Mahout CBayes算法的20newsgroup流程分析 bit1129 Mahout
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nginx负载tomcat遇非80时的转发问题 ronin47
　　nginx负载后端容器是tomcat（其它容器如WAS,JBOSS暂没发现这个问题）非８０端口，遇到跳转异常问题。解决的思路是：$host:port 详细如下：　　该问题是最先发现的，由于之前对nginx不是特别的熟悉所以该问题是个入门级别的： ? 1 2 3 4 5
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public class FirstShowOnlyOnceElement { /**Q17.在一个字符串中找到第一个只出现一次的字符。如输入abaccdeff，则输出b * 1.int[] count:count[i]表示i对应字符出现的次数 * 2.将26个英文字母映射：a-z <--> 0-25 * 3.假设全部字母都是小写 */ pu
mongoDB 复制集开窍的石头 mongodb
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宇宙尺度的交通工具一般都体型巨大，造价高昂。。。。。在宇宙中进行航行，近程采用反作用力类型的发动机，需要消耗少量矿石燃料，中远程航行要采用量子或者聚变反应堆发动机，进行超空间跳跃，要消耗大量高纯度水晶体能源以目前地球上国家的经济发展水平来讲，
Git忽略文件 Cwind git
有很多文件不必使用git管理。例如Eclipse或其他IDE生成的项目文件，编译生成的各种目标或临时文件等。使用git status时，会在Untracked files里面看到这些文件列表，在一次需要添加的文件比较多时（使用git add . / git add -u），会把这些所有的未跟踪文件添加进索引。 ==== ==== ==== 一些牢骚
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一生要养成的60个习惯第1篇让你更受大家欢迎的习惯 1 守时，不准时赴约,让别人等,会失去很多机会。如何做到： ①该起床时就起床， ②养成任何事情都提前15分钟的习惯。 ③带本可以随时阅读的书，如果早了就拿出来读读。 ④有条理，生活没条理最容易耽误时间。 ⑤提前计划：将重要和不重要的事情岔开。 ⑥今天就准备好明天要穿的衣服。 ⑦按时睡觉，这会让按时起床更容易。 2 注重
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jQuery的强大我何问起（个人主页：hovertree.com）就不用多说了，那么怎么使用jQuery呢？首先，下载jquery。下载地址：http://hovertree.com/hvtart/bjae/b8627323101a4994.htm，一个是压缩版本，一个是未压缩版本，如果在开发测试阶段，可以使用未压缩版本，实际应用一般使用压缩版本(min)。然后就在页面上引用。
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