为什么做深度学习的人很多都用Linux？

一、为什么做深度学习的人很多都用Linux？

码农喜欢用linux环境。个人觉着还是工作效率的问题，使用linux基本就不需要鼠标了，在键盘上可以解决很多问题。而且很多做深度学习的人还涉及到把训练好的网络进行部署的问题，一般部署的芯片跑的都是linux环境，就没必要一台电脑上安装上两个系统了。

二、如何学习Linux？

你好，学习Linux可以按照以下步骤进行：

1. 了解Linux的基本概念和历史：了解Linux是一个开源的操作系统，它的发展历程和特点。

2. 下载和安装Linux发行版：选择一个适合自己的Linux发行版，如Ubuntu、Fedora等，下载并安装到自己的计算机上。

3. 学习Linux的基本命令：学习Linux的命令行界面，掌握一些基本的命令，如文件操作、目录操作、用户管理等。

4. 了解Linux的文件系统：学习Linux的文件系统结构和文件权限，掌握如何在Linux中管理文件和目录。

5. 学习Shell编程：Shell是Linux的命令行解释器，学习Shell编程可以帮助你自动化一些操作，提高工作效率。

6. 掌握Linux的网络管理：学习Linux的网络配置和管理，包括网络连接、IP地址配置、路由配置等。

7. 学习Linux的软件包管理：学习如何使用包管理器安装和管理软件包，如apt、yum等。

8. 参与开源项目：加入开源社区，参与开源项目，与其他Linux爱好者交流和分享经验。

9. 阅读相关书籍和教程：可以阅读一些关于Linux的书籍和在线教程，了解更多关于Linux的知识。

10. 实践和实验：通过实践和实验，将所学知识运用到实际中，加深对Linux的理解和掌握。

总之，学习Linux需要有持续的学习和实践，通过不断地探索和实践，你可以逐渐掌握Linux的技能。

三、linux内核深度解析？

理解Linux内核最好预备的知识点：

懂C语言

懂一点操作系统的知识

熟悉少量相关算法

懂计算机体系结构

Linux内核的特点：

结合了unix操作系统的一些基础概念

Linux内核的任务：

1.从技术层面讲，内核是硬件与软件之间的一个中间层。作用是将应用层序的请求传递给硬件，并充当底层驱动程序，对系统中的各种设备和组件进行寻址。

2.从应用程序的层面讲，应用程序与硬件没有联系，只与内核有联系，内核是应用程序知道的层次中的最底层。在实际工作中内核抽象了相关细节。

3.内核是一个资源管理程序。负责将可用的共享资源(CPU时间、磁盘空间、网络连接等)分配得到各个系统进程。

4.内核就像一个库，提供了一组面向系统的命令。系统调用对于应用程序来说，就像调用普通函数一样。

四、深度linux怎么安装？

请确保您的电脑满足以下的配置要求，如果您的电脑配置低于以下的要求，将无法完美的体验深度操作系统：

U 盘：2 GB以上

处理器：Intel Pentium IV 2GHz 或更快的处理器

内存：至少 2G 内存(RAM)，4G 以上是达到最佳性能的推荐值

硬盘：至少 10 GB 的空闲空间

请使用浏览器打开deepin下载页面，下载深度操作系统系统最新版本的镜像文件（以便您能够体验到最新特性）。

注意

如果电脑只有2G或以下的内存空间，推荐下载32位版本。如果电脑拥有超过2G以上的内存空间，推荐下载64位版本。

安装64位需要CPU支持x86-84或AMD64指令集支持，您可以使用CPU-Z（Windows软件）查看当前电脑是否支持该指令集。

下载深度操作系统镜像完成后，需要对其进行校验，错误的镜像将不能用于深度操作系统的安装，校验方法如下：

Windows系统：下载Hash软件，校验您下载的镜像的MD5值与下载页面提供的MD5值是否一致；

Linux系统：在镜像文件目录打开终端，然后执行 md5sum xxxx.iso ##xxxx.iso即为您下载的系统镜像文件名，可使用Tab键自动补全文件名。

请确认您下载的镜像的MD5值与下载页面提供的MD5值是否一致。

请使用深度科技团队开发的深度启动盘软件制作启动U盘，你可使用压缩软件打开深度操作系统镜像提取。

将U盘插入电脑后，运行深度启动盘制作工具，选择深度操作系统镜像开始制作启动盘，制作期间请不要移除U盘，制作完成请选择重启电脑。

警告：

制作前请提前转移U盘中重要数据！制作时会清除U盘所有数据。

部分U盘实则为移动硬盘，因此无法识别，请更换为正规U盘。

接下来正式安装深度操作系统

注意

如果您已安装Windows 8系统，请先关闭“快速启动”后，重启电脑以安装深度操作系统，否则深度操作系统安装过程中将无法管理磁盘。

如果您的电脑主板为UEFI模式，推荐关闭安全启动。

重新启动计算机并在BIOS/UEFI界面下特定键按住"改变启动顺序"键。这个按键一般会在BIOS/UEFI界面显示出来。

台式机一般为：Delete键

笔记本一般为：F2键

惠普笔记本一般为：F10键

联想笔记本一般为：F12键

苹果电脑为：C键

选择U盘作为第一启动项，即可引导电脑启动即可自动进入安装环境。

如果硬盘已经存在Windows系统，可以选择将深度操作系统安装到Windows中的一个分区，安装器将格式化选中的分区，因此请提前转移需要的数据，只要Windows系统的系统盘（一般为C盘）不被破坏，即可自动组成双系统。

如果当前硬盘为新硬盘，可以直接选择整块硬盘安装，安装器将自动把深度操作系统到整块硬盘上，并且自动解决引导问题，如果你需要自定义安装，你可以选择使用专家模式。

五、linux环境搭建？

Linux环境搭建步骤是：首先需要配置一下系统，获取权限再切换搭建模式，然后启动全在非图形界面，进入后可以进入图形界面，设定默认为字符界面和图形界面。接着修改主机名以及修改IP。

最后通过Linux系统进行图形界面进行修改就可以了。

六、linux开发环境？

Linux的C/C++开发环境一般都是文本编辑器（Vim、emacs等）+编译器（GCC、g++、make、cmake）+调试器（gdb），用集成开发环境IDE（比如codeblocks、eclipse-cdt）的比Windows平台要少。我才开始用的是eclipse-cdt，也是觉得IDE不好用，而且写一个helloworld都要产生一大堆文件（也不知道这些文件什么作用），用git来维护管理代码也非常不方便，而且如果编写的是命令行程序会反复切换到终端，还不如直接在终端编译，总之太不灵活了。

不过如果gdb用得不习惯的，可以选择用gdb的图形前端ddd和Kdbg这两个软件。

也有觉得命令行编辑器不习惯的，他们会选择图形界面的gVim+各种插件，或者图形功能更好的代码编辑器如gedit、Sublime Text、Atom、VScode等等。

七、深度学习环境GPU

深度学习环境搭建

随着人工智能技术的不断发展，深度学习已成为机器学习领域中的重要分支。为了能够更好地进行深度学习研究，搭建一个良好的深度学习环境至关重要。在这篇文章中，我们将讨论如何搭建一个深度学习环境，特别是针对GPU环境的配置。

硬件准备

首先，我们需要准备一些硬件设备来搭建深度学习环境。通常来说，一台性能强大的计算机是必不可少的。为了满足深度学习的需求，我们建议使用专业的图形处理器（GPU）来加速计算。常见的GPU品牌包括NVIDIA和AMD，其中NVIDIA的GPU在深度学习领域中应用最为广泛。

安装操作系统

接下来，我们需要安装一个适合的操作系统。对于深度学习环境，我们推荐使用基于Linux的操作系统，如Ubuntu或Debian。这些操作系统提供了稳定的运行环境，并且支持大量的开源深度学习库。

安装CUDA和cuDNN

为了充分利用GPU进行深度学习计算，我们需要安装NVIDIA的CUDA和cuDNN库。CUDA是NVIDIA开发的并行计算平台和API模型，允许开发者使用NVIDIA的GPU进行通用计算。cuDNN是NVIDIA提供的深度神经网络计算库，提供了高性能的库函数来加速深度学习的训练和推理过程。

选择合适的深度学习框架

在选择深度学习框架时，我们需要考虑框架的性能、易用性和社区支持等因素。目前，深度学习框架市场上，PyTorch和TensorFlow是最受欢迎的两个框架。它们都提供了丰富的API和工具，可以方便地进行深度学习研究和应用。

安装深度学习框架和依赖库

接下来，我们需要安装所选的深度学习框架和相关的依赖库。对于PyTorch，我们可以使用pip或conda来安装。对于TensorFlow，我们可以使用TensorFlow CLI工具来安装。在安装过程中，我们需要确保所有的依赖库都正确安装。

优化深度学习环境

在搭建好深度学习环境之后，我们还需要进行一些优化工作。例如，我们可以使用NVIDIA提供的工具包来调整GPU显存的分配，以提高计算效率。另外，我们还可以对计算机系统进行性能调优，如优化文件系统、降低内存占用等。

总之，搭建一个良好的深度学习环境需要考虑到硬件设备、操作系统、库软件、框架和优化等多个方面。通过合理的配置和优化，我们可以获得高性能、稳定可靠的深度学习环境，为机器学习和人工智能研究提供有力支持。

八、深度学习理念？

深度学习是一种主动的、探究式的、理解性的学习，关注学习者高阶思维能力的发展，因此成为当前教学理论的研究热点。但从实践层面来看，很多中小学校对什么是深度学习、如何开展深度教学，还存在诸多模糊的甚至是错误的认识。本期专题从深度学习的本质、理念、模式等方面，探讨如何将深度学习贯穿到基础教育体系中，供读者参考。

从深度学习走向深度教学，一方面是教与学的一致性决定的，另一方面是当前中小学课堂教学普遍存在的局限性决定的。教与学的关系既不是对立关系，也不是对应关系，而是一种具有相融性的一体化关系，离开了教无所谓学，离开了学也无所谓教。学生真正意义上的深度学习需要建立在教师深度教导、引导的基础之上。从本质上看，教育学视野下的深度学习不同于人工智能视野下的深度学习，不是学生像机器一样对人脑进行孤独的模拟活动，而是学生在教师引导下，对知识进行的“层进式学习”和”沉浸式学习”。“层进”是指对知识内在结构的逐层深化的学习，“沉浸”是指对学习过程的深刻参与和学习投入。离开了教师的教学和引导，学生何以“沉浸”？因此，深度学习只有走向深度教学才更具有发展性的意义和价值。同时，我国新一轮基础教育课程改革以来，课堂教学改革依然存在着诸多表层学习、表面学习和表演学习的局限性，“学习方式的转变”往往演变成了教学形式的改变，诸如教与学在程序上的简单翻转和在时间上的粗暴分配。其所体现出来的知识观、价值观、教学观、过程观依然陈旧落后，以学科知识、学科能力、学科思想和学科经验的融合为核心的学科素养依然未能得到实质性的渗透。

深度教学的“深度”是建立在完整而深刻地处理和理解知识的基础之上的。艾根在深度学习的研究中，首次从知识论的角度，论述了深度学习的“深度”的涵义。他认为“学习深度”具有三个基本标准，即知识学习的充分广度（Sufficient Breadth）、知识学习的充分深度（Sufficient Depth）和知识学习的充分关联度（Multi-Dimensional Richness and Ties）。这三个标准，也是深度学习的核心理念。

第一，知识学习的充分广度。充分的广度与知识产生的背景相关，与知 识对人生成的意义相关，与个体经验相关，也与学习者的学习情境相关。如果教学把知识从其赖以存在的背景、意义和经验中剥离出来，成为纯粹的符号，便成为无意义的符号、无根基的概念知识。知识具有强烈的依存性，无论是自然科学的知识还是社会科学或人文学科的知识，都是特定的社会背景、文化背景、历史背景及其特定的思维方式的产物。离开了知识的自然背景、社会背景、逻辑背景，前人创造的知识对后人而言几乎不具有可理解性。随着深度学习的兴起，旨在以广度促进理解的“无边界学习”日益引起人们的重视。可见，知识的充分广度，其实是为理解提供多样性的支架，为知识的意义达成创造了可能性和广阔性基础。

第二，知识学习的充分深度。知识的充分深度与知识所表达的内在思想、认知方式和具体的思维逻辑相关，深度学习把通过知识理解来建立认识方式，提升思维品质，特别是发展批判性思维作为核心目标。所以说，深度学习是一种反思性学习，是注重批判性思维品质培养的学习，同时也是一种沉浸式、层进式的学习。深度学习强调学习过程是从符号理解、符号解码到意义建构的认知过程，这一过程是逐层深化的。

第三，知识学习的充分关联度。知识的充分关联度，是指知识学习指向与多维度地理解知识的丰富内涵及其与文化、想象、经验的内在联系。知识学习不是单一的符号学习，而是对知识所承载的文化精神的学习。同时，通过与学生的想象、情感的紧密联系，达到对知识的意义建构。从广度，到深度，再到关联度，学生认知的过程是逐层深化的。所谓意义建构，即从公共知识到个人知识的建立过程，都需要建立在知识学习的深度和关联度之上。

九、深度学习入门？

深度学习是一种基于人工神经网络的机器学习方法，它可以通过学习输入和输出之间的关系来自主地进行模式识别和数据分析。要入门深度学习，你需要掌握线性代数、微积分、概率统计等数学知识，熟悉编程语言如Python、C++、MATLAB等，并了解常见的深度学习框架如TensorFlow、Keras、PyTorch等。建议通过阅读深度学习相关书籍和课程，参加在线或线下的讲座和实践，与其他从业者进行交流和合作来不断提高自己的技能。

十、linux常用开发环境？

当然直接在linux下开发了，linux环境下有很多kde的，比如说java开发用eclipse的linux版本 C++开发用qt的linux版本等，另外每个作大型开发的公司都有自己的平台的，原始的使用vi/vim,但是不智能慢慢的就退出视线了，这都不是事，关键看的是技术。