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深度学习培训教程的问题,于是小编就整理了4个相关介绍Linux深度学习培训教程的解答,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小白,有什么书籍推荐,怎么学习入门?
- 大数据怎么入门学习好?
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,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小白,有什么书籍推荐,怎么学习入门?
学习路径:
1、Linux基础你得挑一个适合你的系统,然后在虚拟机安装它,开始使用它。 如果你想快速学会Linux,我有一个建议就是忘记图形界面,不要想图形界面能不能提供你问题的答案, 而是满世界的去找,去问,如何用命令行解决你的问题。在这个过程中,你最好能将Linux的命令掌握的不错,起码常用的命令得知道,同时建立了自己的知识库, 里面是你积累的各项知识。
2、Linux平台的C/C++开发,同时还有Bash脚本编程我推荐的书如下:C设计。 C语言,***当然更好。 C++推荐 C++ Primer Plus, 工具方面推荐VIM的官方手册,GCC中文[_a***_],GDB中文文档,GNU开源软件开发指导3、UNIX环境高级编程(APUE)
3、UNIX环境高级编程堪称神作,经典中的经典,一遍一遍的看,看10遍都嫌少,绝对是圣经一般的读物,即使是Windows程序员也从其中汲取养分,Google创始人的案头书籍,扎尔伯克的床头读物。)
网络方向:
UNIX环境高级编程再深读:尤其是进程,线程,IPC,套接字;
多核程序设计:Pthread一定得吃透了;
UNIX网络编程:卷一,卷二
TCP/IP网络详解:卷一,卷二
我只推荐我看过的,并且还不错的书籍,如果感兴趣可以看下。
有时候我们老同学坐一起聊天,经常会说做运维,道比术更重要。这里的道是生存之道,处事之道,如果与开发,测试处理不好关系,往往就容易做背锅侠。但是很多新人还没进来这一行,又怎么懂道呢?所以术也是至关重要的。
Linux入门篇:
如果是想快速入门Linux,或者熟悉shell的编写,那么可以参考下面的书籍;
《Linux命令行大全》
《Linux命令行大全》分为四部分:
《Linux命令行与shell脚本编程大全》
初学者看书真不如看***!
基础操作建议按照以下内容循序渐进地学习:
第一:常用命令
1,文件处理命令
2,权限管理命令
3,文件搜索命令
4,帮助命令
5,压缩解压命令
6,网络通信命令
7,系统关机命令
强烈推荐,鸟哥的linux私房菜 这本书,这个一个linux大神写的,深入浅出,零基础入门到精通,作者还有个人网站,所有的文章技术都在他的个人网站上有,你跟着学就行了,也可以不要买书的。
我以前也是通过这本书学习了解linux的,不吹不黑,真心推荐。
一定要看看哦,真的很不错,很用心的资料,绝对不会让你失望的。
大数据怎么入门学习好?
小编发现越来越多的人学习大数据,现如今大数据已经不是新型编程科目了,大数据有平台开发逐渐向大数据应用开发蔓延发展,这也是大数据开发落地实施的必然结果。现在大数据已然被***重视,在大学也设立了大数据专业,然而大数据专业毕业生也无法满足企业的需求量,有很大一部分大数据开发人才是通过大数据培训输出的。
小伙伴可以通过自学或参加大数据培训班来获得大数据知识。但是小伙伴一定要知道的是大数据是比较复杂且综合性比较强的编程语言,自学大数据的话,相应的得具备java、Python等编程语言基础,才能更容易接受大数据知识,如果是零基础的话,我建议通过大数据培训来系统学习技术知识,那大数据该如何入门学习呢?
1.掌握Java、Python等相关编程基础
如果自学大数据,你需要在网上搜罗一些相关JAVA、Python等编程语言***来了解学习基础知识,能达到初步入门即可;在大数据培训一般都会设有针对零基础的教学模块,等基本掌握了一些编程基础,才开始教学大数据的相关知识。
2.以用为学
小伙伴在学习大数据的时候,可以根据各大招聘网站上企业对大数据人才的技术需求,去着重学习相关技术知识,同时结合实战项目练习,来学习巩固大数据技术编程知识,以用为学,提高学习效率,提升自身职业价值。
3.多交流,多练习
无论小伙伴通过哪种学习方式来获得大数据知识,在学习过程中必不可少的是多交流和勤加练习敲代码,在交流和练习的过程中捋顺自己对编程思维的认知,培养自己的编程思维。
最后,大数据如何入门学习,除了编程基础的学习,还需要小伙伴端正自己的学习态度,不断探索适合自己的学习方法,提高学习效率,成功入行大数据行业。
大数据技术想要入门是比较难的,如果是零基础的学员想要入门大数据的还是不太可能事情,最好是找一家靠谱的大数据培训机构进行系统的学习大数据基础,但是大数据的学习也不是谁都可以的,零基础的最好是本科的学历,因为大数据培训学习需要的逻辑思维分析能力比较强,也涉及到一些大学的数学算法,所以学历要求会高些,如果是有J***a基础的哪就另当别论了,大数据技术的培训学习,基本都是以J***a为基础铺垫的的,有一些J***a基础的话,相对来说就容易一些了,如果是直接想学大数据开发的话,Linux基础要有一些,然后就是大数据相关组件的学习和使用,以及他们之间各个有什么作用,数据***集聚合传输处理,各个组件在什么位置,有什么作用等,
一般都是Hadoop+zookeeper+Hive+Flume+Kafka+HBase+Spark+Flink
大数据培训内容:
1、基础部分:J***A语言 和 LINUX系统。
2、大数据技术部分:HADOOP、HIVE、OOZIE、WEB、FLUME、PYTHON、HBASE、KAFKA、SCALA、SPARK、SPARK调优等,覆盖前沿技术:Hadoop,Spark,Flink,实时数据处理、离线数据处理、机器学习。
大数据学习是一件值得大家投资自己的事情,也是一件从长远发展来看比较不错的行业,但是咋这里小编还是要体提醒大家在决定大数据学习之前,一定要先对大数据和自己都有一个明确的认知,这样更有利于后期大数据的学习。
2020大数据学习路线
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先给大家来张大数据体系学习图:
基本内容:
1、Linux命令基础实战
Linux基本操作
在回答题主的问题之前看了一下其他楼主的回答,突然感觉要入门大数据要学习的内容好多好杂,对于一个普通人来说可能至少要话三四年的时间全身心投入才可能入门,不知题主是否也有同样的疑问!难道学习大数据真的是从入门到放弃么?其实我觉得不是。
首先在学习大数据之前应该了解什么是大数据,大数据这个概念又是如何产生的呢?数据这个概念是在有计算机时便诞生了,而现在无非就是加了一个“大”,所谓大即在随着互联网越来越发达,网络传输效率从2G走到现在的5G,从原先的互联网走向现在的物联网时代,每个人每个物产生的数据爆炸式产生,传统的数据库(如:oracle、db2等)已无法满足现有数据的存储开销与计算效率,故而产生了现在的大数据平台(如:MPP架构的华为高斯DB和Hadoop生态)来满足对不断增长的数据存储与计算,也就是说大数据就是海量数据存储与计算,题主可以选择一种架构的大数据平台如针对性学习。
在了解了什么是大数据后题主可以选择一种架构的大数据平台进行学习,比如现在最流行的hadoop平台。
根据题主的问题可以了解到题主应该是想快速入门,那怎么才能快速入门呢?我觉得这才是题主最关心的问题吧!
所谓欲速则不达,门其实就在眼前只是不知如何去敲。那该怎么敲呢?首先得了解大数据平台架构分哪些模块吧!(如hadoop平台基础模块分hdfs、yarn、mapreduce),其次得了解每个模块得功能是什么吧,(如:hdfs是分布式文件存储系统,是用来存储数据的),再就是得明白给个模块之间的联系以及各个模块得实现原理了。
到此为止题主应该算是入门了,如果题主觉得光了解概念及原理还不够可自行搭建开源CDH平台进行学习试炼。结合网上大神们分享的搭建与开发经验找一个小小的案例进行练习,题主就算上道了,至于道上的车速如何,需要题主自己把控!
大数据相比较于J***a、Python等编程语言来说,确实是入门比较难的,不过如果想自学也没毛病,只要你了解大数据的学习路线图,跟着学习路线图来学习,不会走偏,那么,想学习还是很容易的哦!
学习大数据,也需要一些编程语言要基础,之后还要学习Hadoop、spark等技术栈,在加上一些项目实战,就可以找工作喽!
可掌握的核心能力
•掌握企业级ETL平台的kettle
•掌握BI的可视化平台Superset
•掌握Kettle ETL处理设计思想
•掌握大数据企业开发中最常见的linux的操作
•掌握一款主流数据库客户端工具DataGrip
•掌握企业MySQL的调优方案
•掌握大数据分析中数据全量及增量同步解决方案
到此,以上就是小编对于linux深度学习培训教程的问题就介绍到这了,希望介绍关于linux深度学习培训教程的4点解答对大家有用。