大家好，今天小编关注到一个比较有意思的话题，就是关于linux深度学习框架教程的问题，于是小编就整理了4个相关介绍Linux深度学习框架教程的解答，让我们一起看看吧。
linux内核深度解析？
理解Linux内核最好预备的知识点：
懂C语言
懂一点操作系统的知识
Linux内核的特点：
Linux内核的任务：
1.从技术层面讲，内核是硬件与软件之间的一个中间层。作用是将应用层序的请求传递给硬件，并充当底层驱动程序，对系统中的各种设备和组件进行寻址。
2.从应用程序的层面讲，应用程序与硬件没有联系，只与内核有联系，内核是应用程序知道的层次中的最底层。在实际工作中内核抽象了相关细节。
如何深度学习Linux操作系统？有何技巧？
Linux学习要做好长期准备，不是一蹴而就的，对于小白来说，首先安装一个桌面Linux系统是个不错的选择，这里推荐Ubuntu，因为Ubuntu系统网上资料最多，遇到什么问题也相对容易解决。桌面Linux系统和普通Windows系统有很多相似的地方，对于小白来说不至于完全陌生，然后可以从熟悉Linux系统操作命令开始学习，了解Linux系统的不同，再深入的话，可以学习Linux系统的API来了解如何做开发。再向底层走的话，还可以再学习Linux系统裁剪和配置，驱动开发，uboot等。
为什么绝大多数深度学习包都基于linux？
因为linux有很多开源版本，而绝大多数深度学习包都是开源项目，本着分享至上的开源精神，选取linux作为操作系统更为合适，影响力传播力都会更强；而对使用程序员来说，在哪个操作系统环境下开发程序差别并不大，且开源系统免去很多侵权的风险。
大数据的框架主要学习和使用什么呢？
你说的应该是大数据平台中的主流框架，我列举一下：
（一）Hadoop生态圈
- HDFS：分布式文件系统，解决大数据的存储
- Yarn（MapReduce）：分布式计算框架，解决大数据的计算
- Hive：Hadoop中的数据分析引擎，支持SQL
- HBase：基于HDFS的NoSQL数据库
- ZooKeeper：分布式协调服务，可以用于实现HA（高可用架构）
- 其他
- （二）Spark生态圈
- Spark Core：Spark的核心，用于离线计算
- Spark SQL：Spark的数据分析引擎，支持SQL语句
- Spark Streaming：Spark的流式计算引擎，但本质依然是离线计算
- MLlib：机器学习框架
- （三）Flink生态圈
- Flink DataSet：Flink批处理（离线计算）API
- Flink DataStream：Flink流处理（实时计算）API
- Flink Table&SQL：Flink的数据分析引擎，支持SQL语句
- MLlib：机器学习框架
消息队列很多：
1、RabbitMQ
RabbitMQ 2007年发布，是一个在AMQP(高级消息队列协议)基础上完成的，可复用的企业消息系统，是当前最主流的消息中间件之一。
2、ActiveMQ
ActiveMQ是由Apache出品，ActiveMQ 是一个完全支持JMS1.1和J2EE 1.4规范的 JMS Provider实现。它[_a***_]快速，支持多种语言的客户端和协议，而且可以非常容易的嵌入到企业的应用环境中，并有许多高级功能
3、RocketMQ
RocketMQ出自 阿里公司的开源产品，用 Java 语言实现，在设计时参考了 Kafka，并做出了自己的一些改进，消息可靠性上比 Kafka 更好。RocketMQ在阿里集团被广泛应用在订单，交易，充值，流计算，消息推送，日志流式处理等
4、Kafka
Apache Kafka是一个分布式消息发布订阅系统。它最初由LinkedIn公司基于独特的设计实现为一个分布式的提交日志系统( a distributed commit log)，，之后成为Apache项目的一部分。Kafka系统快速、可扩展并且可持久化。它的分区特性，可***和可容错都是其不错的特性。
到此，以上就是小编对于linux深度学习框架教程的问题就介绍到这了，希望介绍关于linux深度学习框架教程的4点解答对大家有用。
