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1，数据库难么和数据结构比起来怎么样

看你要达到什么程度了， 如果是基础应用的话 不算难， 也是从语法学起。 要深入学习的话难度肯定加大
模式 模式：所有用户的公共数据视图，是数据库中全体数据的全局逻辑结构和特性的描述

数据库难么和数据结构比起来怎么样

2，学数据库方面好找工作还是数字图像处理方面啊 工资分别是多少啊

我是学计算机应用专业的。3年主修数据库，图像处理只学过一学期。 数据库不是很好学，要看你的逻辑能力，如果你很容易理解和操作，对数字结构，理科逻辑比较强，这个就不难。数据库的特点是 就学习方法途径来说，很多逻辑习惯都相似，学进去一门，其他的就易学易懂；就内容来说，数据库语言种类繁多，每年都在出新的语言，变化太快，而且许多命令在其他新兴起的语言中用不起，需要从头学起。 图像处理相对较容易简单，也是我的选择。 找工作图像处理比较容易，可以边学边熟练；数据库就比较实际了，一般都招能独立解决问题的人。 图像处理起初的工资大概1500左右，能升到3000左右。专业设计师就不止这个数了。

学数据库方面好找工作还是数字图像处理方面啊 工资分别是多少啊

3，看懂深度学习真的那么难吗

你这是拿华中师大的优势学科与华科和武大比较，当然有差别了，综合实力或者说工科实力华科和武大要比华中师大高一档次，但就华中师大的新闻学来说，这两所学校要略逊一筹!不能看批卷松紧来衡量一个学校把关，而是看这个学校出的考题是否千篇一律还是花样翻新?如果这个学校的考题和历年真题相差无几或者出题思路都一样的话那这个学校笔试要相对容易些，如果一个学校考题思路很难揣摩或者很有深度，那么你笔试准备起来要相对困难些。建议你分析一下这些学校的历年考试的真题。
如果在这个人工智能的时代，作为一个有理想抱负的程序员，或者学生、爱好者，不懂深度学习这个超热的话题，似乎已经跟时代脱节了。 但是，深度学习对数学的要求，包括微积分、线性代数和概率论与数理统计等要求，让大部分的有理想抱负青年踟蹰前行。那么问题来了，理解深度学习，到底需不需要这些知识？关子就不卖了，标题已经说明。 前段时间，编辑闲逛各大社区论坛，发现一篇非常适合初学者学习的深度学习的回复帖子，用风趣的白话和例子深入浅出的分析了深度学习的过程，非常通俗易懂。通过与在西门子从事人工智能领域的杨安国老师沟通，获得内容编辑授权，把内容重新整理修正，内容更加通俗易懂，希望人人都能够理解深度学习。 关于深度学习，网上的资料很多，不过貌似大部分都不太适合初学者。杨老师总结了几个原因： 1、深度学习确实需要一定的数学基础。如果不用深入浅出地方法讲，有些读者就会有畏难的情绪，因而容易过早地放弃。 2、中国人或美国人写的书籍或文章，普遍比较难一些。 深度学习所需要的数学基础并没有想象中的那么难，只需要知道导数和相关的函数概念即可。高等数学也没学过？很好，这篇文章其实是想让文科生也能看懂，只需要学过初中数学就完全可以。 其实不必有畏难的情绪，比较推崇李书福的精神，在一次电视采访中，李书福说：谁说中国人不能造汽车？造汽车有啥难的，不就是四个轮子加两排沙发嘛。当然，他这个结论有失偏颇，不过精神可嘉。

看懂深度学习真的那么难吗

4，数据挖掘和深度学习哪个更有发展前景

数据挖掘可以分析现有数据中的隐藏信息，但我个人认为深度学习更有前景。数据挖掘主要研究收集大数据的方法，技术较深度学习成熟，属于发展较快的；深度学习是统计学和信息技术的交叉学科，侧重于如何分析运用已知大数据进行推理和建立新模型，近几年来开始受到外界重视。数据挖掘可能需要重复扫描大量数据以得出较为理想的信息，对算法要求较高；深度学习则是模仿人类神经网络的学习模式分析数据特征，以建立相应的模型。这些模型可以在被合理沿用的前提下解决一些未知的问题，但模型必须基于大量有用的学习数据，耗时较长。两者得出的结论皆可能与理想模型有差距，而且两者对提供的数据依赖较大。可以预见的是，未来很多领域遇到复杂问题会趋向于使用深度学习技术求出的结果作为参考，而不只是单纯地基于数据发掘。因为相对数据发掘而言，一个由深度学习得出来的通用模型可以解决相当多的问题。但是深度学习对编程技术和数据收集提出了更高的要求，因此成本比较高，目前深度学习的开发者多数来自大公司。【上述个人意见仅供参考】
数据挖掘，机器学习，自然语言处理三者的关系：1、数据挖掘、机器学习、自然语言处理三者之间既有交集也有不同，彼此之间既有联系和互相运用，也有各自不同的领域和应用。2、数据挖掘是一门交叉性很强的学科，可以用到机器学习算法以及传统统计的方法，最终的目的是要从数据中挖掘到需要的知识，从而指导人们的活动。数据挖掘的重点在于应用，用何种算法并不是很重要，关键是能够满足实际应用背景。而机器学习则偏重于算法本身的设计。3、机器学习通俗的说就是让机器自己去学习然后通过学习到的知识来指导进一步的判断。用一堆的样本数据来让计算机进行运算，样本数据可以是有类标签并设计惩罚函数，通过不断的迭代，机器就学会了怎样进行分类，使得惩罚最小。然后用学习到的分类规则进行预测等活动。4、自然语言处理是计算机科学领域与人工智能领域中的一个重要方向。它研究能实现人与计算机之间用自然语言进行有效通信的各种理论和方法。自然语言处理是一门融语言学、计算机科学、数学于一体的科学。因此，这一领域的研究将涉及自然语言，即人们日常使用的语言，所以它与语言学的研究有着密切的联系但又有重要的区别。自然语言处理并不是一般地研究自然语言，而在于研制能有效地实现自然语言通信的计算机系统，特别是其中的软件系统。因而它是计算机科学的一部分。自然语言处理（nlp）是计算机科学，人工智能，语言学关注计算机和人类（自然）语言之间的相互作用的领域。

5，哪些GPU更适合深度学习和数据库

图形处理器（英语：Graphics Processing Unit，缩写：GPU），又称显示核心、视觉处理器、显示芯片，是一种专门在个人电脑、工作站、游戏机和一些移动设备（如平板电脑、智能手机等）上图像运算工作的微处理器。用途是将计算机系统所需要的显示信息进行转换驱动，并向显示器提供行扫描信号，控制显示器的正确显示，是连接显示器和个人电脑主板的重要元件，也是“人机对话”的重要设备之一。显卡作为电脑主机里的一个重要组成部分，承担输出显示图形的任务，对于从事专业图形设计的人来说显卡非常重要。简单说GPU就是能够从硬件上支持T&L（Transform and Lighting，多边形转换和光源处理）的显示芯片，由于T&L是3D渲染中的一个重要部分，其作用是计算多边形的3D位置与处理动态光线效果，也能称为“几何处理”。一个好的T&L单元，能提供细致的3D物体和高级的光线特效；只不过大多数PC中，T&L的大部分运算是交由CPU处理的(这就也就是所谓软件T&L)，因为CPU的任务繁多，除了T&L之外，还要做内存管理和输入响应等非3D图形处理工作，所以在实际运算的时候性能会大打折扣，一般出现显卡等待CPU数据的情况，CPU运算速度远跟不上时下复杂三维游戏的要求。即使CPU的工作频率超出1GHz或更高，对它的帮助也不大，因为这是PC本身设计造成的问题，与CPU的速度无太大关系。希望我能帮助你解疑释惑。
nvidia gpu，amd gpu还是intel xeon phi?1. 用nvidia的标准库很容易搭建起cuda的深度学习库，而amd的opencl的标准库没这么强大。而且cuda的gpu计算或通用gpu社区很大，而opencl的社区较小。从cuda社区找到好的开源办法和可靠的编程建议更方便。nvidia从深度学习的起步时就开始投入，回报颇丰。虽然别的公司现在也对深度学习投入资金和精力，但起步较晚，落后较多。如果在深度学习上采用nvidia-cuda之外的其他软硬件，会走弯路。2. intel的xeon phi上支持标准c代码，而且要在xeon phi上加速，也很容易修改这些代码。这个功能听起来有意思。但实际上只支持很少一部分c代码，并不实用。即使支持，执行起来也很慢。tim曾用过500颗xeon phi的集群，遇到一个接一个的坑，比如xeon phi mkl和python numpy不兼容，所以没法做单元测试。因为intel xeon phi编译器无法正确地对模板进行代码精简，比如对switch语句，很大一部分代码需要重构。因为xeon phi编译器不支持一些c++11功能，所以要修改程序的c接口。既麻烦，又花时间，让人抓狂。执行也很慢。当tensor大小连续变化时，不知道是bug，还是线程调度影响了性能。举个例子，如果全连接层（fc）或剔除层（dropout）的大小不一样，xeon phi比cpu慢。预算内的最快gpu用于深度学习的gpu的高速取决于什么？是cuda核？时钟速度？还是ram大小？这些都不是。影响深度学习性能的最重要的因素是显存带宽。gpu的显存带宽经过优化，而牺牲了访问时间（延迟）。cpu恰恰相反，所用内存较小的计算速度快，比如几个数的乘法（3*6*9）；所用内存较大的计算慢，比如矩阵乘法（a*b*c）。gpu凭借其显存带宽，擅长解决需要大内存的问题。所以，购买快速gpu的时候，先看看带宽。

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