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Windows和linuxs做深度学习哪个好
Windows系统 优点：对比其他的服务器操作系统来说，是非常简单易用的，级大程度降低了使用者的学习成本。缺点：对服务器的硬件要求比较高，而且稳定性不是很好。应用：主要应用于中、低档服务器中。
如果您需要使用某些专有软件或游戏，Windows可能是更好的选择。但如果您需要进行编程、服务器管理或其他需要更高的自定义和控制的任务，Linux可能是更好的选择。
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。
可以只用键盘完成一切操作，新手入门较困难，需要一些学习和指导。【可定制性】Windows之前算是全封闭的，系统可定制性很差；Linux你想做就怎么做，Windows能做到的它也能，Windows做不到的，它依旧能做到。
大数据都需要学什么?
1、我认为大数据技术主要学这些：学习的课程主要有：《程序设计基础》、《Python程序设计》、《数据分析基础》、《Linux操作系统》等。是结合国家大数据、人工智能产业发展战略而设置的新兴专业。
2、大数据专业是一项技术的学习方向，该专业是交叉性学科，学习内容涵盖较广，其中以统计学、数学、计算机为三大支撑柱学科，并以生物、医学、环境科学、经济学、管理学等作为辅助拓展。
3、大数据专业学什么 数据科学与大数据技术属于交叉学科：以统计学、数学、计算机为三大支撑性学科；生物、医学、环境科学、经济学、社会学、管理学为应用拓展性学科。
4、大数据技术主要学：编程语言、Linux、SQL、Hadoop、Spark等等。编程语言：要学习大数据技术，首先要掌握一门基本的编程语言。
如何在电脑上进行深度学习
参加课外活动和实践项目：参加与课程相关的课外活动和实践项目，以提高你的技能和经验。这可能包括编程竞赛、实习机会等。保持学习动力：保持对学习的热情和动力至关重要。
开虚拟内存跑深度学习，可以通过在自己的电脑上安装虚拟机完成。虚拟内存是计算机系统内存管理的一种技术。
可行。使用自己的笔记本搭建虚拟机建深度学习模型是可行的，但需要对硬件和软件进行一定的优化和调整，以满足深度学习模型的计算要求。如果您需要进行大规模的深度学习训练，建议选择云端计算平台或专门的深度学习工作站。
第三是编程，深度学习在目前阶段，是需要很大的计算机来支持的，对于实用的场景，分布式和GPU都是需要涉及到的，C/C++肯定会涉及，Python也无法避免。之后才能算是进入到深度学习的阶段当中来。
深度学习的电脑[_a***_]要求：数据存储要求 在一些深度学习案例中，数据存储会成为明显的瓶颈。做深度学习首先需要一个好的存储系统，将历史资料保存起来。主要任务：历史数据存储，如：文字、图像、声音、视频、数据库等。
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