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代码无需修改，程序也不需要重新编译，如java软件安装ARM版本JDK即可依赖库编译：如果软件含依赖库，则需要重新编译 软件包迁移；RPM DEB 扫描依赖：扫描软件包的运行依赖库/可执行程序依赖库编译：编译型语言需重新编译，解释性语言基于对应的虚拟机运行软件打包：按照软件安装包原有结构重新制作成鲲鹏的软件包 ） 4，性能调优（
cuda 带显卡驱动 cudnn git python-opencv 下载地址：http://www.lfd.uci.edu/~gohlke/pythonlibs/ pycharm pytorch paddlepaddle-gpu numpy
实际机器上有效运行的可靠软件的一系列方法。 软件工程学的内容 软件工程学的主要内容是软件开发技术和软件工程管理． 软件开发技术包含软件工程方法学、 软件工具 和 软件开发环境 ；软件工程管理学包含软件工程经济学和软件管理学。 软件工程基本原理 著名软件工程专家B.Boehm综
AS编程的流程 在网盘里没看到，能否做一个呢，比如光照
也造就了深度学习的蓬勃发展，“深度学习”才一下子火热起来。击败李世石的Alpha go即是深度学习的一个很好的示例。Google的TensorFlow是开源深度学习系统一个比较好的实现，支持CNN、RNN和LSTM算法，是目前在图像识别、自然语言处理方面最流行的深度神经网络模型
文章目录 深度学习 - 深度学习 （人工神经网络的研究的概念）1、概念2、相关应用场景3、简介4、区别于浅层学习5、典型模型案例6、深度学习是如何进行训练的自下上升的非监督学习自顶向下的监督学习 深度学习 - 深度学习 （人工神经网络的研究的概念）
鲲鹏软件性能调优学习笔记 在鲲鹏社区的鲲鹏软件性能调优实践微认证课程中，我主要学习了鲲鹏软件性能调优机制，了解和掌握了如何根据硬件特点进行性能调优，以及项目中性能调优的基本思路和常用性能采集工具。性能调优的本质是充分发挥硬件的性能，而通过软硬协同可以带来万倍的代码性能提升。从冯诺
的日志文件、图片等 重复 这个软件缺陷已经被其他的软件测试人员发现 不是缺陷 这个问题不是软件缺陷 需要修改软件规格说明书 由于软件规格说明书对软件设计的要求，必须要修改软件规格说明书 1.7.缺陷起源 缺陷起源指缺陷引起的故障或事件第一个被检测到的阶段
机器学习如何使软件开发和测试变得更好? 1-ML已经被软件测试人员用于自动化和改进测试过程。它通常与敏捷方法结合使用，后者强调持续交付和增量迭代开发，而不是一次构建整个产品。作者认为敏捷和scrum方法的未来会涉及大量的机器学习和人工智能，这就是原因之一。2-机器学习可以在很多方面改进软件测试：2
更好地适应他们的需求。 9.机器学习和深度学习：用机器学习和深度学习模型来提升搜索和分类算法。比如，可以用卷积神经网络（CNN）或循环神经网络（RNN）来处理文本数据。 10.定期优化和更新：持续监控和优化NLP模型和算法，确保它们跟文档管理软件的需求保持一致，还要适应不断变化的数据和用户行为。
一、什么是cookie “Cookie”是小量信息，由网络服务器发送出来以存储在网络浏览器上，从而下次这位独一无二的访客又回到该网络服务器时，可从该浏览器读回此信息。这是很有用的，让浏览器记住这位访客的特定信息，如上次访问的位置、花费的时间或用户首选项（如样式表）。
全面地讲述深度学习的历史超出了本书的范围。然而，一些基本的背景对理解深度学习是有用的，深度学习经历了三次发展浪潮：20世纪40年代到60年代深度学习的雏形出现在控制论（cybernetics）中，20世纪80年代到90年代深度学习表现为联结主义（connectionism），直到
深度学习是支撑人工智能发展的核心技术，云服务则是深度学习的主要业务模式之一。OMAI深度学习平台（以下简称OMAI平台）即是在上述前提下诞生的平台软件。OMAI深度学习平台是具备深度学习算法开发、模型训练、推理服务等能力的一站式平台软件。OMAI平台以支持高性能计算技术和大规模分
加智能。借助深度学习，我们可以制造出具有自动驾驶能力的汽车和能够理解人类语音的电话。由于深度学习的出现，机器翻译、人脸识别、预测分析、机器作曲以及无数的人工智能任务都成为可能，或相比以往有了显著改进。虽然深度学习背后的数学概念几十年前便提出，但致力于创建和训练这些深度模型的编程库
使用深度学习方法处理计算机视觉问题的过程类似于人类的学习过程：我们搭建的深度学习模型通过对现有图片的不断学**结出各类图片的特征，最后输出一个理想的模型，该模型能够准确预测新图片所属的类别。图1-2展示了两个不同的学习过程，上半部分是通过使用深度学习模型解决图片分类问题，下半部分
1%。主要问题是如何设置 ϵ0。若 ϵ0 太大，学习曲线将会剧烈振荡，代价函数值通常会明显增加。温和的振荡是良好的，容易在训练随机代价函数（例如使用 Dropout 的代价函数）时出现。如果学习率太小，那么学习过程会很缓慢。如果初始学习率太低，那么学习可能会卡在一个相当高的代价值。通常，就
业也在快速布局。2、所需数据量机器学习能够适应各种数据量，特别是数据量较小的场景。如果数据量迅速增加，那么深度学习的效果将更加突出，这是因为深度学习算法需要大量数据才能完美理解。3、执行时间执行时间是指训练算法所需要的时间量。一般来说，深度学习算法需要大量时间进行训练。这是因为该
所谓“ 机器学习” ， 是指利用算法使计算机能够像人一样从数据中挖掘出信息； 而“ 深度学习”作为“机器学习”的一个**子集**， 相比其他学习方法， 使用了更多的参数、模型也更复杂， 从而使得模型对数据的理解更加深人， 也更加智能。 传统机器学习是分步骤来进行的， 每一步的最优解不一定带来结果的最优解；
机器学习算法是一种可以从数据中学习的算法。然而，我们所谓的 “学习”是什么意思呢？Mitchell (1997) 提供了一个简洁的定义：“对于某类任务 T 和性能度量P，一个计算机程序被认为可以从经验 E 中学习是指，通过经验 E 改进后，它在任务 T 上由性能度量
学习过程中获得的信息对诸如文字，图像和声音等数据的解释有很大的帮助。它的最终目标是让机器能够像人一样具有分析学习能力，能够识别文字、图像和声音等数据。 深度学习是一个复杂的机器学习算法，在语音和图像识别方面取得的效果，远远超过先前相关技术。深度学习在搜索技术，数据挖掘，机器学习，
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