今天给各位分享机器学习用Mac还是linux的知识，其中也会对进行解释，如果能碰巧解决你现在面临的问题，别忘了关注本站，现在开始吧！
本文目录一览：
- 1、机器学习用java还是python?
- 2、python怎么学习?
- 3、...学习(深度学习用云计算)需要一台很厉害的电脑吗?(比如MacBook...
- 4、opencv是干什么的
- 5、为什么绝大多数深度学习包都基于linux
机器学习用Java还是Python?
机器学习用python更合适。机器学习不需要面向对象，不需要高可用，高并发等等。而这些是JAVA主打。那python的发展就契合数据分析和数据挖掘。
若要掌握机器学习，算法和，对学历以及数学，统计学，计算机功底要求就很高了。
从学习难度上来看，python更容易一些，很多转行的人都会选择从python入手。Python简单好上手，学习门槛低，更适合新手学员。当然了，j***a也有它的特点和优势，在性能上，J***a还是略胜一筹。
J***a 简单得多，而且有很多库可以使用。如果你想要快速地开发应用程序并且不想花费太多时间学习语言本身，那么 Python 可能是更好的选择。如果你想要开发大型应用程序并且想要更多的控制权，那么 J***a 可能是更好的选择。
python怎么学习?
学python的方法有制定学习***、视频学习、课后练习。制定学习*** 制定学习***，每天按***进行，可以观看B站的零基础学Python相关的***。
了解编程基础 在学习Python编程之前，可以先掌握编程基础知识，例如计算机的基本操作、编程概念、变量、循环、条件语句等等。学习Python基础语法 学习Python语言的基础语法，包括数据类型、控制流、函数、模块等等。
清楚学习目标 无论是学习什么知识，都要有一个对学习目标的清楚认识。只有这样才能朝着目标持续前进，少走弯路，从学习中得到不断的提升，享受python学习***的过程。
例如：让一个 J***a 程序员去学习 Python，他可以很快的将 J***a 中的学到的面向对象的知识 map 到 Python 中来，因此能够快速掌握 Python 中面向对象的特性。
基础入门 学好任何一门编程语言，首先需要掌握的是其基本语法、数据类型和流程控制语句。对于Python来说，这一部分并不难。Python的语法非常简单，而且可以通过在线编译器或者安装Python解释器轻松入手。
...学习(深度学习用云计算)需要一台很厉害的电脑吗?(比如MacBook...
1、Windows系统也能满足你的要求啊，要是你不嫌弃麻烦的话，学习Linux也是不错的。不觉得用MacBook Pro或Mac Pro之类的，除非你是要开发Mac OS软件。
2、你好！针对计算机网络空间安全专业深度学习，需要一台配置较高的笔记本电脑来满足你的需求。以下是一些适合的配置建议： 处理器（CPU）：选择一款高性能的多核心处理器，比如英特尔的i7 或者 AMD 的Ryzen 7 [_a***_]处理器。
3、学习计算机，尤其是云计算相关专业，Linux肯定跑不了，这就需要装虚拟机，吃内存的玩意。做个集群实验，开多台虚拟机是常有的事，所以16GB内存是正常要求了。屏幕：计算机专业学生建议选择高色域IPS屏。
4、就不必在内存瓶颈上兜转，浪费时间。主要任务：存放预处理的数据，待GPU读取处理，中间结果存放。深度学习需要强大的电脑算力，因此对电脑的硬件配置自然是超高的，那么现在普通的高算力电脑需要高配置硬件。
5、适合学生的MacBook电脑：MacbookAir 推荐理由：MacBookAir是苹果开创极致轻薄先河的笔记本系列。
opencv是干什么的
OpenCV是一款由Intel俄罗斯团队发起并参与和维护的一个计算机视觉处理开源软件库，支持与计算机视觉和机器学习相关的众多算法，并且正在日益扩展。OpenCV基于C++实现，同时提供python，Ruby，Matlab等语言的接口。
OpenCV是Intel开源计算机视觉库。它由一系列 C 函数和少量 C++ 类构成，实现了图像处理和计算机视觉方面的很多通用算法。重要特性 OpenCV 拥有包括 300 多个C函数的跨平台的中、高层 API。
OpenCV是一款由Intel公司俄罗斯团队发起并参与和维护的一个计算机视觉处理开源软件库，支持与计算机视觉和机器学习相关的众多算法，并且正在日益扩展。OpenCV基于C++实现，同时提供python， Ruby， Matlab等语言的接口。
OpenCV是一个用于图像处理、分析、机器视觉方面的开源函数库。无论你是做科学研究，还是商业应用，opencv都可以作为你理想的工具库，因为，对于这两者，它完全是免费的。
为什么绝大多数深度学习包都基于linux
1、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。
2、深度学习是机器学习领域中对模式（声音、图像等等）进行建模的一种方法，它也是一种基于统计的概率模型。
3、其中 4层J***a虚拟机、J***A应用程序对内存及CPU***要求非常高，这就是所谓Android系统对硬件要求高的主要原因。
4、Linux发行版有几大系列，主要区别就是软件包管理方式不同。Debian系列，完全社区开发，使用APT管理软件。很多版本基于Debian开发，比如国内的deepin，麒麟等，安全渗透的Kalilinux。
5、个人感觉不会有啥本质差别。如果有差别的话，那基本上就可能是：（1） 你用的底层数学库不一样，而这些底层数学库的速度不同。比如说Atlas和MKL，一般MKL完胜。（2） 你用的编译器优化能力不同。
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