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为什么绝大多数深度学习包都基于linux
因为要学习的话就要学的深入。而深入就要了解系统的内核！像微软和苹果的系统都是不公布内核代码的，所以没法深入学习。
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，在键盘上可以解决很多问题。
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。
深度学习,需要怎么做到?
要达到“三维目标”，语文教学不仅要让学生学到知识、掌握学习的方法和技能，更重要的是还要注重学习的过程及过程中的情感体验。这是深度学习的根本所在。
将以有的知识和先 没有意识到新知识是建立在先前工 前的经验联系起来。将课程内容 作上。简单的把课程内容作为考试 和生活实际联系起来。 的一部分来学。概括起来说：学生要达到深度学习至少实现三个目标。
学习，要懂得梳理自身学习情况，找出问题所在、最需要提高或最薄弱的地方；其次整理出可利用的时间，做出时间安排表，以每一天为单位；合理分配学习、复习时间，有针对性地制定学习***，逐一攻克。
人的深度学习要进行，是不是要对事物的本质，即内在逻辑了解清楚呢？比如说牛顿的万有引力定律的发现，他是从苹果掉地上的启发而来，从而寻根究底，探寻到这个规律。这与兴趣和韧性有关。
把神经网络以及深度学习所需的每一个知识点都从头到尾的推了一遍还是很不错的。（二）选择一个深度学习方向：深度学习现在来说有两个方向比较成功，一个是自然语言处理，另一个是计算机视觉。
如何在电脑上进行深度学习
开虚拟内存跑深度学习，可以通过在自己的电脑上安装虚拟机完成。虚拟内存是计算机系统内存管理的一种技术。
传统解决方式：CPU规格很随意，核数和频率没有任何要求。GPU要求 如果你正在构建或升级你的深度学习系统，你最关心的应该也是GPU。GPU正是深度学习应用的核心要素——计算性能提升上，收获巨大。
自己的电脑可以跑深度学习，但是对电脑还是要有点要求的，毕竟跑代码，以及深度学习很费时间的。
迁移学习（TransferLearning）中的学习率 在fast.ai课程中，在解决AI问题时，非常重视利用预先训练的模型。
清楚学习目标 无论是学习什么知识，都要有一个对学习目标的清楚认识。只有这样才能朝着目标持续前进，少走弯路，从学习中得到不断的提升，享受python学习***的过程。
独立的深度学习工作站（服务器）可以方便实现实验室计算***共享，多用户可以在个人电脑编写程序，远程访问到深度学习服务器上排队使用计算***，减少购买设备的开支并且避免了在本地计算机配置复杂的软件环境。
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