linux系统必须用h81主板吗？

一、linux系统必须用h81主板吗？

不是必须的。

因此安装Linux并没有严格的系统配置要求，只要Pentium以上的CPU、64MB以上的内存、1GB左右的硬盘空间即可正常安装基本的Linux系统并能运行一些系统服务；要顺畅地运行Linux的图形界面，建议内存要在128MB以上。

其它硬件支持上：Linux目前支持几乎所有的处理器（CPU）。另外要提一下，如果你手头的Linux版本较早的话，可能只支持很少的显卡、声卡类型，而一般现在所使用的版本，如你使用RedHat Linux9.0，就不需担心这些了 

二、机器学习系统安全吗

机器学习系统安全吗

随着人工智能和机器学习技术的快速发展，越来越多的企业和组织开始应用机器学习系统来处理各种复杂的任务。然而，随之而来的一个重要问题就是机器学习系统的安全性。在一个信息时代，数据是无处不在的，这也使得机器学习系统成为潜在的目标，可能会受到各种安全威胁。

机器学习系统安全性挑战

机器学习系统的安全性挑战主要体现在以下几个方面：

• 数据隐私泄露：机器学习系统需要大量的数据来进行训练和学习，在这个过程中，如果数据被泄露或者被恶意篡改，将会对系统的安全性造成严重影响。
• 对抗攻击：针对机器学习模型的对抗攻击是一个常见的安全威胁，攻击者可以通过精心设计的输入数据来欺骗模型，从而导致系统失效。
• 模型解释性：大多数机器学习模型都具有一定的黑盒性，这使得人们难以理解模型的决策过程，也增加了系统安全性的不确定性。

机器学习系统安全保障措施

为了提高机器学习系统的安全性，我们可以采取以下一些措施：

• 数据加密：对敏感数据进行加密处理，确保数据在传输和存储过程中得到保护。
• 模型验证：通过对模型进行验证和监控，及时发现并应对可能的攻击。
• 权限控制：建立严格的权限控制机制，限制不同用户对系统的访问和操作权限。
• 持续监控：建立完善的安全监控系统，及时发现潜在的安全威胁。

结论

综合来说，机器学习系统的安全性是一个复杂而重要的问题，需要我们不断探索和完善相关的安全保障措施。只有确保机器学习系统的安全性，才能更好地推动人工智能技术的发展和应用。

三、学习LINUX系统什么配置电脑好？

任何电脑都可以，Linux的优点就是不吃配置，但是你要确定你是否只用Linux系统，一般的建议是使用Windows或MacbookPro安装Linux虚拟机进行学习，平时的游戏、办公在Windows或mac上进行。

四、深度学习必须用英伟达gpu吗

深度学习必须用英伟达GPU吗？

在当今人工智能行业的蓬勃发展下，深度学习作为一种重要的技术手段，被广泛运用于各个领域，如自然语言处理、图像识别、智能驾驶等。而在进行深度学习模型训练时，选择合适的硬件设备至关重要，其中英伟达GPU因其强大的并行计算能力和优秀的性能而备受青睐。但是，深度学习必须使用英伟达GPU吗？这是值得讨论的一个话题。

首先，英伟达GPU作为深度学习的硬件加速器，的确在训练大规模模型时表现出色。其CUDA架构以及专门针对深度学习任务优化的Tensor Cores等技术，可以显著提升训练速度，加快模型收敛过程，从而节省时间和成本。尤其是对于复杂的深度神经网络，如ResNet、Transformer等，使用英伟达GPU往往能够取得更好的训练效果。因此，在追求高性能和效率的大规模深度学习项目中，选择英伟达GPU是一个明智的选择。

然而，并不是所有的深度学习任务都必须使用英伟达GPU。对于一些中小规模的模型或者对训练速度要求不高的应用场景，选择其他硬件设备也是可以的。比如，传统的CPU在进行一些简单的深度学习任务时，性能也是可以令人接受的，尤其是在预测阶段。此外，近年来，随着云计算和边缘计算的兴起，一些云服务提供商也推出了针对深度学习任务优化的实例类型，用户可以根据自身需求选择适合的硬件资源，无需一味追求英伟达GPU。

如何选择合适的硬件设备进行深度学习？

在选择硬件设备进行深度学习时，首先需要考虑自身的需求和预算。如果是一个个人项目或者小规模团队，可以先从自己已有的硬件资源出发，比如普通的CPU或者集显等，尝试运行一些简单的模型，了解自己的需求。如果发现需要更高的计算性能和加速效果，可以考虑购买一些中高端的GPU，比如英伟达GPU、AMD GPU等，在性能和价格之间进行权衡。

而对于大规模的深度学习项目或者对计算性能有较高要求的企业用户来说，选择英伟达GPU往往是更明智的选择。因为英伟达GPU在深度学习领域具有技术领先和丰富的生态资源，在大规模分布式训练、模型优化等方面拥有明显优势，可以为用户提供更好的支持和服务。

此外，在选择硬件设备时还需要考虑软件和生态支持。因为硬件只是深度学习系统中的一个组成部分，与之配套的软件框架和工具同样重要。目前，英伟达GPU在深度学习领域的软件支持较为完善，如CUDA、cuDNN等工具可以为用户提供更好的开发环境和性能优化。用户在选择硬件设备时，也需要考虑其与软件框架的兼容性和支持程度。

总结

综上所述，虽然在进行深度学习时选择英伟达GPU可以获得更好的性能和效率，但并不是所有的任务都必须使用英伟达GPU。用户在选择硬件设备时需要根据自身的需求和预算进行权衡，可以从现有的硬件资源出发，逐步升级和优化，选择最适合自己的硬件设备进行深度学习。

随着人工智能技术的不断发展和普及，硬件设备市场也将更加多样化和竞争激烈，用户在选择硬件设备时不妨多加了解和比较，选择适合自己的硬件设备，为深度学习任务提供更好的支持和性能。

五、安卓系统必须用java开发吗

安卓系统必须用java开发吗

在移动应用开发领域，安卓系统一直以其开放性和灵活性而闻名。而作为安卓应用的主要开发语言，Java一直被广泛采用。但是，安卓系统必须用Java开发吗？这个问题困扰着很多开发者。

事实上，虽然Java是安卓平台上的主流开发语言，但并不意味着安卓系统必须用Java开发。近年来，随着安卓生态系统的不断发展，越来越多的开发者开始尝试使用其他编程语言来开发安卓应用。

除了Java之外，开发者还可以使用Kotlin、C++、C#等语言来开发安卓应用。这些语言在安卓平台上也有很好的支持和表现。尤其是Kotlin，作为一种现代化的编程语言，已经成为安卓开发的热门选择之一。

虽然Java仍然是安卓系统上的主流开发语言，但随着新技术的不断涌现，安卓系统并不必须使用Java开发。选择合适的开发语言取决于开发者的需求、技术栈以及个人偏好。

对于新手开发者来说，Java可能是一个不错的选择，因为它有丰富的文档和资源可供学习。但是对于有经验的开发者来说，他们可以根据项目需求和技术背景来选择合适的开发语言。

总之，安卓系统并不必须用Java开发。虽然Java是一种强大且稳定的编程语言，但在选择开发语言时，开发者应该根据实际情况和需求来进行权衡和选择。

六、Linux怎么系统学习（自学）？

想白嫖？我直接上干货。

先推荐一个《 Linux 从零开始系列》的手册，内容不仅基础，还包括进阶、实战，内容详实。

图文并茂

步骤详实从虚拟机的安装到 Linux 系统的安装，教程都有一步步的截屏，并且提供所需要资料、软件的百度云链接。可以说是手把手带你学 Linux ！

软件安装、系统操作每一步操作步骤都有截屏，跟着一步一步来。

链接: https://pan.baidu.com/s/1O_Gj9qnyuGm2xHcX5ouS0g 密码: ptge虽然这本手册很多页，但是图文并茂，有大量截图，很快就看完了。当你跟着这本手册过完一遍 Linux，再去浏览下面这些教程就非常轻松了。不知道大家有没有一个习惯，想学点啥，先去 GitHub 上看看有没有教程、案例。

1. Linux 教程

学习 Linux 的第一步：当然是从 Linux 命令 入手了。这个项目包括 Linux 命令、运维管理、开发环境配置、中间件服务配置、服务器运维、Docker、Shell 脚本、Linux 相关资料整理、相关工具、开源镜像等等相关教程。

地址：https://github.com/dunwu/linux-tutorial

还有配套的教程，地址：https://dunwu.github.io/linux-tutorial/

2.Linux 命令

这个仓库搜集了 570 多个 Linux 命令，内容包含 Linux 命令手册、详解、学习，是一个非常值得收藏的 Linux 命令速查手册。这么多命令，每个都记住肯定不现实。

当你学过一遍常用的命令后，这个项目就派上用场了，你可以在这个项目中快速查询你想要的 Linux 命令。

和上个项目一样，这个项目也生成了一个 web 网站，方便大家查询使用。网站：http://wangchujiang.com/linux-command/

3.Java 程序员眼中的 Linux

如果你是一个 Java后端开发者，具有了一定的 Linux 基础。这个 GitHub 项目你不能错过。

4. Linux工具快速教程

Linux 下有很多命令行工具供我们使用，每个工具总是提供了大量参数供我们选择；实际工作中，我们用到的工具，最常用的总是那么几个参数组合。

为此，项目作者写了这本相对实用的书。这本书专注于 Linux 工具的最常用用法，以便读者能以最快时间掌握，并在工作中应用。这本书分为三个部分：

1. 第一部分为基础篇，介绍我们工作中常用的工具的高频用法

2.第二部分为进阶篇，介绍的工具更多的适合程序员使用，分为程序构建、程序调试及程序优化

3.第三部分是工具参考篇，主要介绍实用工具的用法和实例；相比第一二部分，这里针对每个工具的介绍更全面同时，这个教程也可当作Linux命令手册使用，使用左边栏的目录和搜索栏可以很方便的查阅；

开源地址：https://github.com/me115/linuxtools_rst

在线手册：https://linuxtools-rst.readthedocs.io/zh_CN/latest/

七、如何学习Linux系统安装软件？

没用过deepin，但是用过半年Ubuntu，之后买了MacBook，就没再用过了。

基于我半年linux的折腾经验，来答一波。

1. 使用命令行包管理器，deepin的话应该也是apt，我小白阶段最喜欢用的工具。
2. deb包安装，很多软件官网都会提供，和windows下安装很像，不多说了。
3. 从源代码/二进制文件安装。这个是最通用的方法。一般流程都是tar解压到/usr/local或者/opt下，然后把软件中的可运行文件bin目录写到你shell环境变量中。

如果是个人使用的话，我一般是这三个按顺序来，第一个不行再第二个再第三个。但大多数时候我都止步于第一个。

因为apt的软件实在是太多了啊！

八、机器视觉系统需要学习吗

机器视觉系统需要学习吗

机器视觉系统与机器学习的关系

机器视觉系统是一种能够让计算机“看”的技术，它使计算机能够识别图像中的物体、人物或场景，并进行相应的处理和分析。而虽然从名字上看，机器视觉系统似乎应该是“直接”可以看到东西，但实际上，它并不具备像人类眼睛那样的直观感知能力。相反，机器视觉系统需要通过机器学习来“学习”如何理解和处理图像数据。

为什么机器视觉系统需要学习

在现实世界中，图像和视觉数据的复杂性与多样性令人难以想象。如果要求计算机视觉系统仅靠固定的规则和算法来处理和理解所有这些数据，那几乎是不可能的任务。因此，通过机器学习让机器视觉系统具备学习和适应不同环境的能力，成为了必然。

通过机器学习算法，机器视觉系统可以从大量的图像数据中学习特征、模式和规律，不断提升自身的识别准确性和处理效率。这使得机器视觉系统在面对新的场景或任务时，能够灵活地调整模型和算法，取得更好的性能表现。

机器学习在机器视觉中的应用

在机器学习领域，深度学习是目前应用最广泛且效果最好的方法之一。在机器视觉系统中，深度学习算法可以通过构建深层神经网络，实现对图像数据的高级特征提取和复杂模式识别，从而实现更精准的图像识别和分析。

除了深度学习，还有许多其他机器学习算法被广泛应用于机器视觉系统，如支持向量机、决策树等。这些算法在不同的场景和任务中发挥着重要作用，为机器视觉系统的不断进步和优化提供了坚实基础。

机器视觉系统与未来发展趋势

随着人工智能技术的不断发展和应用，机器视觉系统在各个领域的应用也变得愈发广泛和重要。从智能监控系统、自动驾驶汽车、医疗影像诊断到智能家居，机器视觉技术正在深刻改变着我们的生活和工作方式。

在未来，随着数据量和计算能力的不断提升，机器视觉系统将会变得更加智能化和高效化。同时，机器学习算法的不断创新和改进也将推动机器视觉技术迈向新的高度，为实现更多的人工智能应用奠定坚实基础。

总的来说，机器视觉系统需要通过机器学习来不断学习和优化，以更好地适应复杂多变的视觉环境，并实现更精准、高效的图像识别和分析。这种融合了人工智能和图像处理技术的技术趋势，将为未来的科技发展带来更多创新和可能性。

九、石膏必须用机器搅拌吗？

大面积施工作业，石膏必须用机器搅拌。因为石膏凝固时间很短，如果搅拌不均匀，会出小疙瘩，刮到顶面或墙面会马上凝固。用砂纸打磨不动，出现表面不平整，刷完乳胶漆影响美观。

十、n卡机器学习装什么系统？

很多基于机器学习的都要跑CUDA，不管是视觉计算还是大数据计算，很多都要基于这个环境。所以就记录以下这一系列套件的安装。

先说我电脑配置Ubuntu18.04、GTX1060 6G、16G RAM、i7-8750h。