大家好，今天小编关注到一个比较有意思的话题，就是关于深度学习 必须linux吗的问题，于是小编就整理了4个相关介绍深度学习 必须Linux吗的解答，让我们一起看看吧。
- 高中学历学Python难度有多大？
- python深度学习的学习方法或者入门书籍有什么？
- Linux开发入门需要具备哪些条件？
- 英伟达禁止使用GeForce显卡做深度学习，强推贵10倍的Tesla，GeForce和Tesla的差距有那么大吗？
高中学历学python难度有多大？
Python作为一个新手方面入门的脚本语言。相对于别的开发语言，在学习初期，难度较小。只需要记住一些关键词和语法即能上手。推荐新手入门学习时首选python(●°u°●) 」。
加油
容易是相对的，是各语言之间比较后的说法。比如，都说C难。
如果之前从没学过一种语言，学python的话，接受编码的抽象概念也不太容易。另外，语言只是解决问题的一个工具，不知道你以后选定的方向是什么，如果是想从事AI行业，单一个python脚本语言是远远不够的，有很多知识块要学。
当然，转行首要做到入门，入门可先学python（AI行业中有些用C++，不过用Python的较多），学python的过程中可像前辈请教，整理出一个能够做到入门要求的学习思路。
PS：我一个朋友刚转行AI，刚学完python基础，正在找项目实践，训练代码编写能力。我目前给他规划的入门学习思路：
1）python：基础+进阶+实践(考虑到学习面较多，小项目做2~3即可)；
2）Linux系统、数据结构、数据库、机械学习(*)、爬虫、数据分析、深度学习(*)、tensorflow
## 其实要学到什么程度算入门，我心里也不清楚，还在找前辈请教。不过，要从事这个行业，要有不停止学习的心里，无论入行前还是入行后。
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python深度学习的学习方法或者入门书籍有什么？
对于编程学习来说，实践性比较强，所以说看***是个不错的选择，边看***边操作，这样可以看清楚每个步骤的操作，以及具体的功能分析，都可以一目了然的展现出来。边看***边敲代码也会比边看书边敲代码更高效一些。
以前在 “ 如鹏网 ”上了解过Python的课程体系和学习路线，有深度学习的讲解，可以参考一下。
Linux开发入门需要具备哪些条件？
很高兴回答这个问题，入门linux入门需要具备的条件，要与4个方面来说：
①有大学C语言，java的基础，因为思维方式相似，解决问题的思路大同小异。
②学习欲望，对编程感兴趣。
④虽然说linux语言说是零基础，***可学，但其中知识点多而杂，耍融获贯通的话，要多实贱，多上机练习，比较，联想，边学习也总结才能真正掌握一木编程语言。
总知，作为一门以实用为主的编程语言，Linux作为应用手机电胎系统内核语言，需要开发者多联想，多总结，多实践才能掌握编程的灵魂，做出可实用，少bug，简洁便捷的实用编程程序。
希望我的回答对你有用。[微笑]
你好，一个嵌入式工程师回答你的提问，关于Linux开发的入门，我的回答如下：
笼统的说Linux开发，那个涉及的面太广了，从服务器、到大[_a***_]、到常用的嵌入式系统还有桌面软件，甚至是Android的开发也是Linux系统下的。所以第一步，找准一个你要学习的领域，比如嵌入式或者PC软件。
二、一般Linux开发的入门建议
1.先大体了解一下Linux操作系统，知道它包含哪些组件，有什么功能，大体的操作怎样的？这一步推荐《鸟哥Linux私房菜》，不要太仔细读，大体了解一下；
2.定位Linux开发层级，比如做应用开发或者系统内核本身开发，又或者是底层驱动开发等等。越是接近硬件，越要学习更多的微机原理和接口技术，以及常用的各种总线协议。
当然，不管做哪一层，Linux的多进程，多线程，内存管理，文件系统等都要了解一下，推荐《Linux应用开发完全手册》 ，做驱动的推荐《Linux设备驱动开发详解》。
三、Linux的学习进阶
等Linux的基础知识和操作理解了，应用开发相关软件也会设计了，最终都要走进内核的，Linux的魅力完全在于有一个完美强大的Kernel支撑，去解读一下源码的架构和设计之美吧，推荐《Linux内核源码分析》、《Linux源代码情景分析》和《深入理解Linux内核》等书籍。
总之，对于Linux的学习应该从一般概念认识入手，先了解它的轮廓和基础知识，然后弄清楚基本的软件开发，接着试着了解内核和驱动知识，进而走向内核源码分析。
谢邀。由于不了解具体情况，就说说基本原则和思路吧。
开发入门，首先需要解决的是“使用”。不会使用，也就谈不上开发。尤其对于Linux系统，其使用和开发之间的界限颇为模糊。
所以要入门Linux开发，同样要解决“使用”问题。先使用、再开发。
需要注意：Linux只是操作系统内核，使用Linux内核搭建而成的完整系统丰富多样，从不含显示设备的嵌入式系统、智能手机的Android到台式机、服务器、超级计算机，差别巨大。
从成本和难度综合考虑，可以优先使用桌面Linux或虚拟服务器（云服务器）Linux入门。发行版可考虑一些流行度高的系统，个人推荐Ubuntu、Debian、Arch、Gentoo（折腾程度依次提高）
先学会安装系统和日常使用。在使用的过程中，你就会主动或者被迫接触到一些Linux基本知识和脚本语言修改和编写。其中包含但不限于：Linux目录结构、proc和sys文件系统、正则表达式、shell、Makefile、CMake、systemd等等。
英伟达禁止使用GeForce显卡做深度学习，强推贵10倍的Tesla，GeForce和Tesla的差距有那么大吗？
GeForce和Tesla差距还是不小的。虽说在一些深度学习的场景下，高端GeForce和部分Tesla产品相比没有落后太多，不过在数据吞吐量和稳定性方面，Tesla依然具有优势。
英伟达最新的Tesla V100在深度学习场景的表现会更为突出，架构和制造工艺也会更好。
关于价格相差10倍的话题，其实稍微有些夸张，再者GeForce和Tesla本来就是面对不同场景的两个系列。之所以英伟达禁止在数据中心使用消费者级显卡GeForce做深度学习这个举动如此受到关注，这里认为有两方面的原因：
1、英伟达的问题。
GeForce和Tesla部分型号显卡使用了相同的架构，一些参数上也没有拉开大的档次。这种硬件核心相仿，主要通过软件来区分场景的做法本来就存在问题。或许是英伟达之前没有很好的分开图形GPU和用于机器学习GPU，也可能是英伟达为了省事儿。不过从长远来看，机器学习在专门设计的硬件上会有更好的表现，目前英伟达的做法也可能是进一步区分这不同的系列。
2、这个事情受到关注的背景。
比较早报道的相关消息来自日本媒体，大致看了下感觉文章中包含了不少情绪。这种情绪大致来自两个方面：
一家云服务公司之前使用的是titan x系列，英伟达这样一搞，他们手上的显卡肯定是不能用，很痛苦。
一些内容聚焦在反垄断上边，指出英伟达在机器学习领域非常强势的同时，也提到了日本知识产权的作用。
总之，该***一方面和英伟达日后的产品策略相关，受到波及的相关用户放大了英伟达这种策略的影响。
到此，以上就是小编对于深度学习 必须linux吗的问题就介绍到这了，希望介绍关于深度学习 必须linux吗的4点解答对大家有用。
