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。
- 想学习深度学习开源框架,比如tensorflow、caffe,需要掌握哪些linux知识?
- python深度学习的学习方法或者入门书籍有什么?
- Linux系统工程师主要干的什么工作?
- 想自学大数据,不知道从哪里学起,有什么书籍和学习路线推荐么?
想学习深度学习开源框架,比如tensorflow、caffe,需要掌握哪些LINUX知识?
如果仅仅是TensorFlow和Caffe的话,可以在Windows上开发。
TensorFlow的Windows支持挺不错的。
比如,在Windows上安装TensorFlow只需一个命令(***定你的机器配置好了显卡相关驱动、CUDA等,还有python环境):
pip3 install --upgrade tensorflow-gpu
简单吧?
Caffe对Windows的支持没有TensorFlow好,还属于社区支持。
具体安装方法可以参考Caffe官方GitHub仓库的Windows分支。有适配Visual Studio 2015, CUDA 8.0, Python 3.5/2.7的编译好的二进制文件下载。
当然,还是有些框架对Windows支持很差或者干脆没有支持。所以基于Linux开发也不错。
我建议你直接用就是了,不用先去学Linux。今时今日,像Ubuntu这样的发行版,基本上已经接近开箱即用的程度(注意,仅限于开发方面)。
python深度学习的学习方法或者入门书籍有什么?
对于编程学习来说,实践性比较强,所以说看视频是个不错的选择,边看***边操作,这样可以看清楚每个步骤的操作,以及具体的功能分析,都可以一目了然的展现出来。边看***边敲代码也会比边看书边敲代码更高效一些。
以前在 “ 如鹏网 ”上了解过Python的课程体系和学习路线,有深度学习的讲解,可以参考一下。
Linux系统工程师主要干的什么工作?
在学习Linux相关知识的过程中, 很多人会发出这样的疑问“Linux工程师能做哪些工作?”,其实我们可以把它换一种直观一点的问题“学习Linux能够干什么?”。其实在进入互联网时代以来,包括以后的人工智能、物联网等,都离不开Linux,所以Linux工程师的主要工作内容有很多,以下做一下简单的总结:
1.开发LINUX本身,以及LINUX下的设备驱动。比如大家现在用的手机,很多linux的或者是LINUX变种的系统,都需要编写驱动,即智能硬件产品驱动开发。
2.LINUX下的应用程序。LINUX下用的各种程序,和WINDOWS一样,比如OPEN OFFICE和MS OFFICE一样,用来办公的。即Linux应用程序开发
3.开发维护服务器。现在各大公司的服务器,基本都是用LINUX,比如百度、新浪等。他们的服务器跑的LINUX,而且根据需要,他们还自己更改服务自己要求的LINUX,LINUX是开源的嘛,可以随便改。即Linux运维。
4.开发网络设备,目前想路由器什么的,也很多跑的LINUX,用来处理和转发数据包,执行路由[_a***_]。即Linux网络设备开发
最后,你问你平时使用的什么是在LINUX下开发的,因为你平时肯定是使用WINDOWS,所以不会用到LINUX下的东西。因为两个操作系统上的软件是不兼容的。不过你用的MP3、手机、或者家里上网用路由器,你的网站都可能用到LINUX。
1、对Linux下各种网络服务、应用系统、监控系统等进行自动化脚本开发的工作,并根据项目对系统进行性能优化;
2、负责网站项目中Linux服务器的部署与维护,解决Linux系统下版本兼容性问题;
3、精通linux操作系统,熟练部署和维护Linux服务器以及在linux服务器上架设各种服务;
4、熟练编写shell script脚本;
5、熟悉TCP/IP协议;
7、熟练LAMP,LNMP以及Mysql,oracle数据库维护。
岗位职责:1、负责服务器的部署、配置、维护、日志分析;2、负责公司互联网平台的部署、升级、迁移、数据备份恢复;
3、负责监控服务器、互联网平台运行情况,并进行相应故障处理;
任职条件:
1、计算机及相关专业,大专及以上学历,3年或以上Linux服务器管理经验
2、精通CentOS系统,精通shell脚本编写;
3、精通常用服务器软件配置及维护:NginX、Squid、Tomcat、Mysql、Apache、Php、memcached 、zabbix、keepalived
4、精通ORACLE数据库安装、性能调优、数据备份恢复;精通MySQL主从复制、主主***,性能调优,数据备份恢复;
5、精通ansible工具的使用;
我大致归了一下类,Linux系统工程师主要的岗位职责如下:
1、保障公司linux服务器的正常高效运行,优化运维体系,实现可靠和可扩展的运维环境;
2、网站各个Web应用系统搭建、优化和日常维护,以及网站服务器操作系统、应用系统、数据库系统的维护和优化;
3、构建各类运维系统,包括代码发布系统、自动化配置管理系统、监控报警系统、集群部署系统,为linux运维体系的效率和结果负责;
4、搭建网站数据库,应用,文件等数据备份和恢复系统;
5、保证研发部门linux服务器上的各项软件的正常高效运行。
当然还有一些其它的更细节的工作,这里就不一一说了。
之前在腾讯看到了一篇关于Linux的不同版本和应用领域的***,拿来分享给你,你可以看一下:
市面上招聘Linux系统工程师职位的公司很多,但工作内容却大相径庭,主要还是根据企业的经营业务来设置。我了解的主要有几类:
1、手机研发企业。这类企业中的linux系统工程师的工作内容,主要是对linux进行二次开发,比如各个手机厂商的手机操作系统。
2、中小型互联网企业。这类公司主要偏运维。
3、智能设备企业。和手机企业不同的是,这类企业的偏嵌入式方向。
总之,linux系统工程师是一个很有前景的职业,在各种智能设备层出不穷的时代,有很大的需求量。
想自学大数据,不知道从哪里学起,有什么书籍和学习路线推荐么?
随着互联网技术的发展,大数据行业前景非常被看好,有很多朋友对大数据行业心向往之,却苦于不知道该如何下手,或者说学习大数据不知道应该看些什么书。作为一个零基础大数据入门学习者该看哪些书?今天就给大家分享几本那些不容错过的大数据书籍。
1、《数据挖掘》
这是一本关于数据挖掘领域的综合概述,本书前版曾被KDnuggets的读者评选为最受欢迎的数据挖掘专著,是一本可读性极佳的教材。它从数据库角度全面系统地介绍数据挖掘的概念、方法和技术以及技术研究进展,并重点关注近年来该领域重要和最新的课题——数据仓库和数据立方体技术,流数据挖掘,社会化网络挖掘,空间、多媒体和其他复杂数据挖掘。
2、《Big Data》
这是一本在大数据的背景下,描述关于数据建模,数据层,数据处理需求分析以及数据架构和存储实现问题的书。这本书提供了令人耳目一新的全面解决方案。但不可忽略的是,它也引入了大多数开发者并不熟悉的、困扰传统架构的复杂性问题。本书将教你充分利用集群硬件优势的Lambda架构,以及专门用来捕获和分析网络规模数据的新工具,来创建这些系统。
3、《Mining of Massive Datasets》
这是一本书是关于数据挖掘的。但是本书主要关注极大规模数据的挖掘,也就是说这些数据大到无法在内存中存放。由于重点强调数据的规模,所以本书的例子大都来自Web本身或者Web上导出的数据。另外,本书从算法的角度来看待数据挖掘,即数据挖掘是将算法应用于数据,而不是使用数据来“训练”某种类型的机器学习引擎。
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。