深度学习gpu主机

一、深度学习gpu主机

深度学习与GPU主机

二、小记星学习机价格？

价格1600左右。

朋友家孩子用的是小记星学习机，我带孩子爸爸去朋友家体验了一下，孩子爸爸感觉很不错，于是我就果断入手了一台小记星学习机，两个娃都喜欢的不得了。东西到家两个娃就迫不及待的打开了，孩子爸爸在电子产品上还是很有天赋的，自己对照说明书就把各个功能板块研究个七七八八了，还给我介绍使用呢。

这个学习机的课本点读和同步名师里的内容都是和孩子学校课本上的内容同步的，不仅有课本内容还有一些知识拓展，很多时候孩子在课堂上理解的不透彻的，在这台学习机上还能看到知识点解析和解题思路，哪里没理解就能立马学哪里。孩子爸爸很喜欢的是小记星学习机的护眼功能，以前我们家是不愿意让孩子使用电子产品的，总是顾虑会伤害孩子眼睛，小记星学习机在这方面也是下了不少功夫的，不仅可以过滤蓝光护眼，还会根据环境色温和亮度去自动调节，这样我们也不用担心孩子眼睛会受到伤害了。

三、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。

四、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。

五、入手主机是买整机好还是自己攒机好？

对于想要购买主机的用户来说，买整机和自己攒机都有各自的优缺点。买整机可以省去自己挑选配件的时间和精力，同时也可以享受到厂商提供的售后服务和保修。而自己攒机则可以根据自己的需求和预算来选择最适合的配件，同时也可以更好地掌控整个系统的性能和稳定性。总的来说，对于初学者或者不想花太多时间精力在挑选配件上的用户来说，买整机可能更为方便和实惠；而对于追求更高性能和更个性化的用户来说，自己攒机则更为适合。

六、小记办公学习软件

小记办公学习软件

在当今信息技术高速发展的时代，办公学习软件已成为现代人不可或缺的工具。无论是在办公场所还是在学校，这些软件都扮演着至关重要的角色。本篇博文将介绍一些常用的办公学习软件，帮助您提高工作和学习效率。

1. 办公软件

对于办公室工作，办公软件是必不可少的工具。其中最常见的软件包括：

• Microsoft Office - 这是最常用的办公软件套件之一，包括Word、Excel、PowerPoint、Outlook等应用程序。无论您是写文档、制作报表、设计演示文稿，还是管理电子邮件，Microsoft Office都能满足您的需求。
• Google Docs - Google Docs是一款基于云端的办公软件，允许用户在浏览器中创建、编辑和共享文档、表格和演示文稿。它的云存储功能使得多人协作变得更加方便。
• LibreOffice - LibreOffice是一款免费的开源办公软件套件，包含Writer、Calc、Impress等多个模块。它提供了几乎与Microsoft Office相当的功能，是一种非常好的替代选择。

2. 学习软件

现代学习离不开使用各种学习软件，下面是一些常见的学习软件：

• Anki - Anki是一款强大的记忆软件，支持创建卡片，并使用智能算法进行记忆训练。通过使用Anki，您可以更高效地学习各种知识和语言。
• Quizlet - Quizlet是一款在线的学习工具，提供了各种学习模式和测试功能。它也是一个社交平台，您可以在上面与其他用户共享学习资源。
• Mathway - Mathway是一款强大的数学学习工具，可以解决各种数学问题，包括代数、几何、微积分等。无论您是学生还是教师，Mathway都可以帮助您提高数学水平。

3. 学习管理软件

为了更好地管理学习过程，以下几款学习管理软件值得一提：

• Notion - Notion是一款全能的学习管理软件，支持创建笔记、列表、任务等多种类型的内容。它还具有多人协作和跨平台同步的功能，使得团队合作更加高效。
• Todoist - Todoist是一个简单实用的任务管理工具，可以帮助您轻松组织和追踪学习任务。它还提供了多设备同步和提醒功能，让您不再错过重要的学习事项。
• Evernote - Evernote是一个备受欢迎的笔记管理工具，可以帮助您收集、整理和分享学习资料。它的多平台支持和强大的搜索功能让您随时随地都能获取所需的学习资源。

4. 总结

无论是在办公场所还是在学校，办公学习软件都在极大地提高了工作和学习效率。从办公软件到学习软件，从学习管理软件到协作工具，我们每个人都可以根据自己的需求选择适合自己的软件。

希望本篇博文能为您介绍了解和选择办公学习软件提供一些帮助。

七、电脑主机深度多少？

这个得根据机箱的深度决定！不同的电脑有不同的尺寸，没有规定必须的尺寸

八、如何系统地学习电脑攒机知识?

这东西本来就没有系统化的教学，它只是一些零散知识的堆叠，想要学，就得常泡各大贴吧、论坛。另外还得有一定的金钱基础，或者周围朋友有旺盛的装机需求，这样才能用知识以实践

我说说我窜一台台式机的思路：

对话：

你预算多少？——5000——拿来干啥用？——玩游戏——都玩什么游戏？——使命召唤，战地，以及....——好了好了我知道了，那么外观有什么要求吗？——没有，不难看就行——显示器要多大的？——24最好吧！——对外设有要求吗？——没要求——对NVIDIA或AMD没什么信仰吧？——什么，你说啥？——哦，没事，你等会吧——好的

然后陷入深深的思考：

5000，玩游戏

那么需要好些的显卡，大些的内存，不差劲的cpu

肯定要先从大头入手，既然是游戏机，那么各部件按价格从高到低依次是：

显卡 cpu 主板 内存或SSD 电源 HDD

所以要先看cpu+显卡

而cpu其实是和主板紧密结合的，每颗cpu都有最适合它的主板。所以实际顺序是cpu-主板-显卡

一般一台游戏用台式机，cpu+主板占总价的40%以内,

那么1800左右能买的cpu+主板组合，一共就那么几种：

E3+B85

I5+Z97/B85

i7三代+Z77

I7四代就别想了

什么，AMD是啥？

对于显卡，有一个很纠结的事就是1000-1400价位新卡是一个空白，几乎所有显卡在这个价位的性价比都特别低，不是中端卡的阉割版本，就是低端卡的扩容超频版本

然而5000价位台式机的显卡合理价格恰好就在这个区间

所以好尴尬啊

接着对话：

大哥，你最高能拿出多少钱吧——5500吧，再高就得卖身了——行...那你要SSD么——SSD？——就是固态硬盘——哦，要，听说这个能让电脑变快——哦

既然多了500预算，那么可以上一个1500左右的中端卡了。那么没跑了，肯定是960了

而对于一种芯片型号确定的显卡，不同厂家不同型号的产品性价比都大同小异，偶尔有华硕这种实力雄厚的厂商能把一款卡做出接近比它高一档次的卡的性能来，但价格也是死贵...所以，我一般是随便挑一个一线大厂的中端型号

SSD最好能配，视预算决定，如无特殊要求，128G的普通货足够了

内存应该是价格变动最大、最快的产品了，今天可能还400多一条，明天也许就降到200多了（没错我说的就是最近的单条8G@1600）可能后天又涨回400了

所以配内存前先查一下价格，以目前来看，8Gx2也就500块钱，果断配之

电源是一个经常被新手忽略的配件，其实电源很重要

一台稳定、效率高、用料足的电源，可以让你的电脑噪音更低、功耗更小、系统更稳定、更省电，使用寿命也更长

所以这方面一定要选知名品牌的中端货

如果不知道哪些好，去查口碑好了

对于5000价位，我一般用XXX XXXX这个型号

至于硬盘...随意了

机箱也是一个容易被忽视的部件，它的钢板厚度、内部设计，对散热、变形、拆装难易等影响还是挺大的，而且山寨机箱的利润很大，很容易中招，不过如果没要求，200+的品牌机箱足够用了

目前24寸的显示器价格在1000左右

算下来：

cpu+主板 1800

cpu散热器 80

显卡 1500

内存 500

SSD 350

1T硬盘 300

电源 300

机箱 250

显示器 1000

键盘鼠标耳机鼠标垫 150

总计6230

超了730

这个时候就得做减法了

cpu+主板 能省吗？能，因为这哥们不会超频，所以要Z97也没用，所以如果采用I5+B85，可以省掉100元，还能省掉散热器

显卡，能省吗？不能了，再便宜的就一下掉到1000以内级别了

内存，能省吗？能，如果只配1条8G，可以省200多，但性能会有比较大的折扣

SSD，能省吗？便宜的120GSSD也有300元的，性能略差，可以考虑

硬盘，能省吗？不能了

机箱？最好别省

电源？最好也别省

显示器，再低没法要了

于是

cpu+主板 减180

内存 减250

SSD 减50

总价5750

哥们，你卖个身吧...有点超预算了。——额，超了多少？——二百五。——都什么配置？——I5四核，8G内存，960独显，120G固态硬盘，1T机械硬盘，24寸显示器——还能再便宜吗？——那有两个选择，一是不要SSD，一是显卡换低端——都有什么区别？——前者少花300，启动速度慢点，后者少花600，玩游戏慢一点——那我不要SSD了吧！——行...

于是总价5450拿下...

九、迁移学习和深度学习区别？

迁移学习和深度学习都是机器学习的重要分支，但它们在处理数据和问题时有所不同。

深度学习是一种机器学习方法，它通过多层神经网络来自动学习特征，并从数据中预测结果。深度学习通常用于解决图像分类、语音识别和自然语言处理等问题。它需要大量的数据来训练模型，并且需要高性能的计算机来进行计算。深度迁移学习属于深度学习，它利用了深度学习的思想，通过在已经训练好的模型上进行微调，来解决新的问题。深度迁移学习可以利用已经训练好的模型，以减少训练所需的数据量和时间，并且可以在较低的计算成本下实现较高的准确率。

迁移学习是另一种机器学习方法，它通过相关的、类似的数据来训练模型，以实现模型本身的泛化能力。迁移学习的主要目的是将学习到的知识从一个场景迁移到另一个场景。例如，在图像识别中，从白天到晚上，从冬天到夏天，或者从识别中国人到识别外国人等，这些都属于迁移学习的范畴。

总的来说，深度学习和迁移学习都是机器学习的重要分支，它们在处理数据和问题时有所不同。深度学习需要大量的数据和高性能的计算机，而迁移学习则更注重将学习到的知识从一个场景迁移到另一个场景。在实际应用中，这两种方法可能会结合使用，以实现更高效的解决问题。机器学习是一种人工智能的分支领域，它研究如何使计算机能够通过数据学习和改进性能，而无需明确地编程指令。机器学习的目标是通过训练算法来构建模型，使其能够从数据中自动学习并做出预测或做出决策。

机器学习算法可以根据其学习方式分为监督学习、无监督学习和强化学习三种主要类型。

- 监督学习：通过给算法提供标记好的训练数据集，让算法学习输入和输出之间的映射关系。常见的监督学习任务包括分类和回归。

- 无监督学习：在无监督学习中，算法只能从输入数据中学习，而没有给定的输出标签。无监督学习的目标通常是发现数据中的模式、结构或关联。

- 强化学习：强化学习是通过与环境的交互来学习最优的行为策略。在强化学习中，算法通过尝试不同的行动并根据环境给出的奖励或惩罚来学习如何做出最佳决策。

机器学习在各个领域都有广泛的应用，例如图像和语音识别、自然语言处理、推荐系统、金融预测等。通过机器学习，计算机可以从大量的数据中学习，并根据学习到的知识做出智能的决策和预测。

十、电脑主机组装难度大吗？新手自己攒机的？

会有点难度，要注意防静电，然后到网上看看大概的先后顺序再动手；装内存条的CPU时注意方向，部分型号的CPU风扇也有些难装，一般主板上的孔都可以配大/小机箱的，有的小机箱对显卡高度有限制；不过如果你买的是大板的话，建议用大机箱，散热相对要好。

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