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本文目录一览：
- 1、为什么做深度学习的人很多都用Linux
- 2、什么叫做深度学习框架,其作用是什么
- 3、为什么绝大多数深度学习包都基于linux
- 4、软件工程与软件外包的区别
- 5、机器视觉软件有哪些?
- 6、如何在linux系统下安装深度学习的caffe框架
为什么做深度学习的人很多都用Linux
开源 首先就是他的开源，任何人都是可以查看他的源代码的，这使得他特别的安全，而windows则不开源，所以你要经常的打补丁，修补漏洞之类的。
本书的第一部分在Linux或Windows平台上学习都可以，但第二部分和第三部分介绍了很多Linux操作系统的原理以帮助读者更深入地理解C语言，只能在Linux平台上学习。
多用户是指系统***可以同时被不同的用户使用，每个用户对自己的***有特定的权限，互不影响。
如果配置不错，虚拟机运行有保障当然可以用虚拟机研究，没有风险又容易恢复；配置弱的话上传统桌面Linux可能会比较吃力（不上桌面当然没问题）。不过依然建议装双系统，虚拟机想多做就多做几个，完全没关系的。
Linux也广泛应用在嵌入式设备上，如手机、平板电脑、路由器、电视和电子游戏机等。在移动设备上广泛使用的Android操作系统就是创建在Linux内核之上。
什么叫做深度学习框架,其作用是什么
当年深度学习的老大。最初是一个强大的图像分类框架，是最容易测试评估性能的标准深度学习框架，并且提供很多预训练模型，尤其该模型的复用价值在其他框架的学习中都会出现，大大提升了现有模型的训练时间。
深度学习框架是用于构建和训练神经网络的工具。要快速理解深度学习框架，可以遵循以下步骤： 学习基本概念：首先，了解深度学习的基本概念，如神经网络、激活函数、损失函数、优化器等。这些概念是理解框架的基础。
百度CNN是指百度公司的一个开源的深度学习框架，它是一个用于图像识别、自然语言处理、语音识别等领域的深度学习框架。
为什么绝大多数深度学习包都基于linux
1、深度学习是机器学习领域中对模式（声音、图像等等）进行建模的一种方法，它也是一种基于统计的概率模型。
2、码农喜欢用linux环境。个人觉着还是工作效率的问题，使用linux基本就不需要鼠标了，在[_a***_]上可以解决很多问题。
3、Linux发行版有几大系列，主要区别就是软件包管理方式不同。Debian系列，完全社区开发，使用APT管理软件。很多版本基于Debian开发，比如国内的deepin，麒麟等，安全渗透的Kalilinux。
4、Caffe需要预先安装一些依赖项，首先是CUDA驱动。不论是CentOS还是Ubuntu都预装了开源的nouveau显卡驱动（SUSE没有这种问题），如果不禁用，则CUDA驱动不能正确安装。以Ubuntu为例，介绍一下这里的处理方法，当然也有其他处理方法。
软件工程与软件外包的区别
软件外包是指确定软件的需求和接口标准，把软件具体的开发工作承包出去。 软件工程是指将系统化的、严格约束的、可量化的方法应用于软件的开发、运行和维护，即将工程化应用于软件。
软件工程服务外包特指承包国外项目，属于软件工程的一种类型。 简单来说，就是外国人觉得某个项目如果自己做的话人力成本太高，就让中国的廉价劳动力去做。但是所给的报酬对中国人来说已经挺高了。
服务外包主要是学编程，重视你的写代码能力，软件工程不仅要学常用的编程语言，还要学习软件工程这门课，关注的是软件工程从需求到研发计划、测试等的时间安排、人员安排，就想修路建楼一样的工程实施。
外包如今发展很好，但是较软件工程来说，对外语的水平要求高点。我学的就是后者。
机器视觉软件有哪些?
以Halcon，VisionPro为代表的传统机器视觉软件，通过调用各种算法因子，针对目标特征，定制化设置各种参数。其擅长解决以测量为主的定量问题，和判断有无的简单问题，但对复杂检测类的需求，漏检率/误检率较高。
目前可以开发机器视觉的相关计算机语言有C，C#，JAVA，python等，甚至简单的php和JAVASCRIPT也可以开发相关的功能。
CK Vision。创科公司的软件包，相对前面几个工具包来说价格优势比较明显，另外机器视觉需要的功能也基本都有，所以在国内自动化设备特别是批量设备同时需要保护版权的企业而言，用量很大，推广也不错。
LabVIEW用于机器视觉 美国NI公司的应用软件LabVIEW机器视觉软件编程速度是最快的。LabVIEW是基于程序代码的一种图形化编程语言。
LabVIEW+Matlab。LabVIEW具有强大的数据***集功能，在自动化测试方面在国外占据了60%的市场份额，国内还没有发展起来。它对很多摄像机有很好的支持，它带有NI Vision视觉开发模块，能方便呃实现很多功能。
LabVIEW：NI的工具图形化开发平台，开发软件快，特别是做工控行业或者自动化测试行业的很多工程师，由于使用labview进行测试测量的广泛性，所以都有labview的基础，再调用NI的Vision图像工具包开发，开发周期短，维护较为容易。
如何在linux系统下安装深度学习的caffe框架
1、准备工作首先，你需要一个深度学习框架。常见的深度学习框架有TensorFlow、PyTorch、Caffe等等。在本文中，我们将以TensorFlow为例。其次，你需要一个Python编程环境。深度学习框架通常使用Python作为编程语言。
2、在系统上安装Composer。让我们创建一个名为“Myapp ”使用Composer命令下方的CakePHP 项目。composer create-project --prefer-dist cakephp/App MyApp 现在设置适当的权限为您的项目文件。
3、而且运行必须在python目录下。***设当前目录是caffe根目录，则运行：# cd python# sudo python classify.py ../examples/images/cat.jpg result.npycaffe bene怎么读？第 通过音标 [k_fbi：n]第 通过构词法。
4、首先目前是不能在Linux上直接安装、运行.net程序的。微软正在致力于把.net framework移植到Linux和Mac上。个人觉得微软不会真心的、大力的推进这个项目，谁会挖自己的墙角呢？所以不要期望过高。
5、打开深度Linux软件中心，可以看到软件左侧对软件类型进行了详细的分类，根据需求找到要安装的软件。也可以在搜索栏里，按软件名或软件描述进行快速搜索。找到所需软件，直接点击安装，等待进度条完成后，软件安装完毕。
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