2020-07-03 10:33发布
不管是前端技术框架还是后端技术框架以及在深度学习技术框架，我们在决定使用前，都需要考虑以下几个方面，也就是我们在选型上通用的依据，这里以深度学习框架选型举例子：
1）性能方面
性能方面一部分主要由实现该框架的语言决定，还有一小部分原因该框架的实现的架构决定。理论上说，运行最快的仍旧是C或C++一类，离着CPU指令近些语言效率要高很多。
之前有篇文章专门介绍过深度学习流行的框架比较，有Torch，TensorFlow，Caffe等多种框架，在相同的条件下Torch运行速度要快很多，而TensorFlow在这几个框架中是比较慢的，但是在真正的工程应用中造成差距大大多来自于样本的数量和网络设计等方面，这个方面的差距往往是10倍或者100倍，而语言的效率与其相比几乎可以忽略不计了。所以语言的性能就不是最主要的参考标准了。
2）社区的活跃度
这些技术框架，各自的社区的活跃度是个非常重要的参考因素。活跃的社区就意味着很多人在使用这个框架，会有更多人贡献代码，提交bug，修复bug，因此用它做起项目的风险就非常小，而我们学起来也比较容易，因此也会少踩很多坑。
3）深度学习语言
深度学习框架几乎都支持Python的“驱动“”，或者俗称之为接口。也不排除少部分框架只支持原生接口，例如Torch只支持Lua脚本，CNTK只支持C++。。。
综上所述：应该说TensorFlow在这些方便做的都是非常不错的：
1）有着非常活跃的社区
2）来自于世界最大软件公司谷歌支持开发和维护，比较有保障
2）语言Python,性能虽然并不快，但是满足目前绝大多数工作已经非常足够了，往往那种数量级效率的提升是无法通过变更一个框架实现的。
所以总的来讲TensorFlow应该是现有深度学习框架中比较适合用来进行工程应用的
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就业面广不广主要看深度学习的应用程度：其实咱们的实际生活中已经有很多应用深度学习技术的案例了。比如电商行业，在浏览淘宝时，页面中有很多都是符合你的爱好并且最近有意向购买的商品，这种个性化推荐中就涉及到深度学习技术，还有就是在购物界面能和你进...
深度学习是相对比较专业的一种描述，在生活中更多的场景下被直接称为了人工智能(当然在技术领域人工智能和深度学习的范畴是有差异的)，从国家政策到产业驱动，已经凸显了它的一个发展趋势政策加码支持撬动万亿蓝海 2018世界人工智能大会将以人工智能赋能新...
以后都是智能化社会，学好这些技术，找工作高薪就业没问题的
人们的生活变得越来越便利，未来都是人工智能的天下了~
作为一种人工智能的AlphaGo，和IBM在上个世纪打败国际象棋大师卡斯帕罗夫的深蓝超级计算机，以及当代的苹果Siri、GoogleNow有着显著的区别。 要了解AlphaGo，首先我们需要了解AlphaGo背后到底是一个什么东西。 它背后是一套神经网络系统，由Google2...
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python。python是人工智能的首选语言，功能强大，可以实先快速开发，在大数据和人工智能领域都可以运用，并且python是深度学习课程的基础。
建议先学下高级编程语言语言比如Python作为编程基础，然后再学习深度学习相关知识。
现在已经有很多人作了关于深度学习以及其如何重要的讲座，我非常同意他们的看法。工作在深度学习这个领域是让我觉得最接近魔法师的事，我觉得未来三年内很多软件的重要部分都会由深度学习推动前行。不过，现在好像深度学习还非主流，因此我想分享些优秀的开发...
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3）深度学习语言
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