深度学习linux分盘,深度linux分区

大家好，今天小编关注到一个比较有意思的话题，就是关于深度学习linux分盘的问题，于是小编就整理了5个相关介绍深度学习Linux分盘的解答，让我们一起看看吧。

1. linux内核深度解析？
2. 如何深度学习Linux操作系统？有何技巧？
3. 为什么有人偏好在Ubuntu下进行「深度学习」呢？
4. 如何学习android上的linux kernel，从哪学起，怎么样循序渐进地看不同的部分？
5. linux除了服务器，还有哪些日常应用？

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。

如何深度学习Linux操作系统？有何技巧？

Linux学习要做好长期准备，不是一蹴而就的，对于小白来说，首先安装一个桌面Linux系统是个不错的选择，这里推荐Ubuntu，因为Ubuntu系统网上资料最多，遇到什么问题也相对容易解决。桌面Linux系统和普通windows系统有很多相似的地方，对于小白来说不至于完全陌生，然后可以从熟悉Linux系统操作命令开始学习，了解Linux系统的不同，再深入的话，可以学习Linux系统的API来了解如何做开发。再向底层走的话，还可以再学习Linux系统裁剪和配置，驱动开发，uboot等。

为什么有人偏好在Ubuntu下进行「深度学习」呢？

深度学习主要依靠显卡的计算能力。在Windows下你用的显卡可能几千块钱。做一个简单的手写体识别，可能花几个小时就搞定了。但是你要做一些复杂的功能大图像的识别处理。需要的算力非常大。这时候就要用到高性能的显卡，和显卡集群。这些高端的显卡从几万到几百万之间。但是这些显卡并不支持windows系统。你在集群上需要一个小时跑完的东西在windows上可能需要几百年。所以你不用纠结，没有一个深度学习从业者会在windows下做研究。在linux下做深度学习，不是偏好而是必须，在win下做研究，连入门都入不了，仅限于了解知道这个东西。

所以当你提出来这个问题的时候，说明你并不适合做这个行业。

如何学习android上的linux kernel，从哪学起，怎么样循序渐进地看不同的部分？

不清楚楼主从事哪方面的工作，一般做Android系统剪裁或者驱动开发， 需要学习内核部分。

我的想法，可以从2方面进行。

1. 研究一下linux内核 0.1版

此版是学习linux系统原理的经典，只有几百K。

可以自己尝试编译运行linux 0.1版，以下是别人的分享

通过此版的研究（虽然功能单一），你能对操作系统有进一步的理解。

2. 研究Android内核

从加电power on启动流程分析 入手，然后到init进程，然后到binder，匿名内存共享等学习。

一步一个脚印，做好笔记，提升肯定会很快。

▲这里本人推荐一本关于学习人工智能[_a***_]存操作程序步骤的书籍，你可以循序渐进的学习。本书由工程师撰写,介绍机器学习中需要的主要数学知识,以及机器学习算法的实现和应用场景,为机器学习初学者制定了如何夯实基础的方案。本书以机器学习的算法为主线,深入剖析算法的概念和数学原理,以通俗形象的语言进行介绍,让读者无需了解太多前置数学知识,就能看懂数学公式的表达意思,从而深度掌握机器学习的思想和原理。主要内容包括:首先介绍机器学习基本概念及工具,然后从概念、原理、Python实现、应用场景几个方面,详细剖析机器学习中主要的算法,如线性回归算法、逻辑回归算法、KNN、木素贝叶斯、决策分类、支持向量机分类、K-means聚类、分类、集成学习等。

▲这是一本介绍机器学习的书,按常理来说,我应该首先介绍学习机器学习的重要性。可是,有必要吗?我记得约五年前,机器学习还是一个很有科幻色彩的术语,而现在技术学习圈几乎整版都换成了机器学习的各种模型,国内很多大学已经开始设立人工智能,机器学习当仁不让地成为核心课程。据说相关学者已经将该知识编制成课本,即将走入中学课堂。机器学习的火热,连带着让长年不温不火的Python语言也借机异军突起,甚至掀起一阵Python语言的学习热潮。机器学习已经成为“技术宅”的一种技能,因此,实在没必要再占篇幅介绍它的重要性。但是,学习机器学习的路途是坎坷和颠簸的,不缺的就是让你半途而废的借口。机器学习的成就是站在巨人的肩膀上取得的,因此,当你终于下定决*习机器学习时,很多人给你开出一串长长的学习清单:机器学习涉及大量向量和矩阵运算,所以线性代数是肯定要学的;机器学习的很多模型算法都以统计知识作为背。

linux除了服务器，还有哪些日常应用？

linux的主要应用领域如下:

1.服务器领域。linux在企业级服务器领域使用的非常广泛，很多网站和app都是部署在linux系统中。

2.个人pc领域。传统的linux主要是命令行的界面，但是目前linux在个人桌面方面已经支持非常好了，也有很多的软件已经支持linux桌面。但是生态比之windows还是有一定距离。

3.嵌入式领域。由于linux系统开放源代码，广泛的支持多种硬件设备，在路由器，交换机，各种智能家电领域应用广泛。当然最著名的还是android系统，是基于linux内核打造的。

到此，以上就是小编对于深度学习linux分盘的问题就介绍到这了，希望介绍关于深度学习linux分盘的5点解答对大家有用。