免费学习框架交流,免费框架软件

大家好，今天小编关注到一个比较有意思的话题，就是关于免费学习框架交流的问题，于是小编就整理了3个相关介绍免费学习框架交流的解答，让我们一起看看吧。

1. 深度学习框架都有哪些？
2. 元学习和认知框架的区别？
3. 学完servlet、jsp是不要要学习一些框架了呢？应该具体学习哪些呢？

深度学习框架都有哪些？

深度学习（Deep Learning）是机器学习中一种基于对数据进行表征学习的方法，深度学习的好处是用非监督式或半监督式的特征学习、分层特征提取高效算法来替代手工获取特征（feature）。目前研究人员正在使用的深度学习框架不尽相同，有 TensorFlow、Torch 、Caffe、Theano、Deeplearning4j等，这些深度学习框架被应用于计算机视觉、语音识别、自然语言处理与生物信息学等领域，并获取了极好的效果。

TensorFlow无疑是当前人气最高的明星产品：

TensorFlow是一款开源的数学计算软件，使用数据流图（Data Flow Graph）的形式进行计算。图中的节点代表数***算，而图中的线条表示多维数据数组（tensor）之间的交互。TensorFlow灵活的架构可以部署在一个或多个CPU、GPU的台式以及服务器中，或者使用单一的API应用在移动设备中。TensorFlow最初是由研究人员和Google Brain团队针对机器学习和深度神经网络进行研究所开发的，目前开源之后可以在几乎各种领域适用。

Data Flow Graph: 使用有向图的节点和边共同描述数学计算。graph中的nodes代表数学操作，也可以表示数据输入输出的端点。边表示节点之间的关系，传递操作之间互相使用的多位数组（tensors），tensor在graph中流动——这也就是TensorFlow名字的由来。一旦节点相连的边传来了数据流，节点就被分配到计算设备上异步的（节点间）、并行的（节点内）执行。

TensorFlow的特点：

机动性: TensorFlow并不只是一个规则的neural network库，事实上如果你可以将你的计算表示成data flow graph的形式，就可以使用TensorFlow。用户构建graph，写内层循环代码驱动计算，TensorFlow可以帮助装配子图。定义新的操作只需要写一个python函数，如果缺少底层的数据操作，需要写一些C++代码定义操作。

可适性强: 可以应用在不同设备上，cpus，gpu，移动设备，云平台等

自动差分: TensorFlow的自动差分能力对很多基于Graph的机器学习算法有益

多种编程语言可选: TensorFlow很容易使用，有Python接口和C++接口。其他语言可以使用SWIG工具使用接口。（SWIG—Simplified Wrapper and Interface Generator， 是一个非常优秀的开源工具，支持将 C/C++ 代码与任何主流脚本语言相集成。）

TensorFlow，Keras，PyTorch，MXNet，PaddlePaddle，Deeplearning4j，ONNX，Caffe，Theano

还有一些非主流的，比如MATLAB，Mathematica

国际上广泛使用的开源框架包括谷歌的 TensorFlow、脸书的 Torchnet 和微软的 DMTK等， 美国仍是该领域发展水平最高的国家。我国基础理论体系尚不成熟，百度的 PaddlePaddle、 腾讯的 Angle 等国内企业的算法框架尚无法与国际主流产品竞争。

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作为资深玩家的我，前后使用了theano、caffe、tensoflow、pytorch、mxnet，完全凭自己的记忆和领悟回答一下这个问题：

深度学习框架有哪些：

深度学习框架作为算法工程师的必备工具，好比软件工程师的开发语言，前后至少有50多个，比较有名气的10来个，经过近10年的开发和发展，至今主要有两个框架，一个是google的tensorflow，一个是Facebook支持的pyTorch。有人喜欢拿keras和pytorch比，但事实上tensoflow完全支持keras。

如何选择

首先看你是什么群体，如果你是学生党，建议使用pytorch，因为你不需要太关心底层的实现，你只需要关注每个网络层的用法就行，最终把更多的时间用在模型网络优化和参数调整上面，这样Pytorch便于学生理解NN算法和快速实践。如果你是职业算法工程师，那我就建议tensorflow了，工作中基本上你对算法也熟悉了，更应该关注算法落地实现能力，比如，QPS性能、通信网络时延、网络结构优化、权重参数调优等等与计算机基础算法相关的工程能力。因为tensorflow本身就是先有工程需求再重构设计的，一般google大牛的理念还是很前沿的，这个可以参考theano的设计。

另外也要看你偏爱什么语言，虽然tensorflow和pytorch都有python接口调用，但tensorflow底层是c++写的，如果你很了解c++了，何必还去和只懂python的[_a***_]争论哪个好用呢，果断是tensorflow啊，哦不，你应该两个都懂。

最后表明一下我的立场，我喜欢tensorflow，有问题随时骚扰。

元学习和认知框架的区别？

1. 定义不同：元认知是指对自己的认知、评估和调节认知过程的能力，是对认知活动进行监控和控制的能力；认知是指人们对外部世界的感知、理解、思维和记忆的活动。

2. 认知过程不同：元认知是监控和控制认知过程的能力，它包括对认知任务和过程的规划、控制、评估和调节等方面；而认知是指具体的感知、理解、思维和记忆等活动。

3. 目的不同：元认知的目的是优化和提高认知过程的效率和精度，以达成更好的认知结果；而认知的目的是获取和理解外部世界的信息，以帮助人们适应外部环境和解决问题。

4. 可意识性不同：元认知的活动通常是有意识和自觉地进行的，而认知的活动往往可以是无意识和自动地进行的。

综上所述，元认知和认知虽然都涉及到人类认知活动，但是它们各自的定义、认知过程、目的和可意识性都不同。元认知是指对认知过程的监控和控制，是更高层次的认知能力。

学完servlet、jsp是不要要学习一些框架了呢？应该具体学习哪些呢？

在Java Web的技术体系中，Servlet和JSP是重要的组成部分，其中Servlet起到的主要作用是完成功能的“导航”，而JSP的主要作用是完成内容的呈现，当然JSP也可以完成一些逻辑操作，虽然并不推荐这么做。另外，在标准的J***a Web开发体系中，还有一个重要的组成部分就是代表业务逻辑封装的J***aBean，这样一个较为完整的Web开发方案就形成了。

***用Servlet、JSP和J***aBean的组合是早期J***a Web开发的主要解决方案，Servlet充当控制器（Control），JSP充当视图（View），而J***aBean充当模型（Model），这就是早期J***a Web开发的MVC解决方案，也被称为“Model2”解决方案。这种方案虽然技术路线比较清晰，但是问题也比较明显，就是当业务规模比较大时，有两个明显的弊端，第一个弊端是Servlet会变得非常臃肿，第二个弊端是性能扩展性较差。

所以在J***a Web开发体系当中通常需要***用框架来解决这两个问题，框架开发虽然不是必须的，但是通过框架能够明显提升团队的开发效率，这也是框架被广泛***用的重要原因。从目前J***a开发框架的应用情况来看，Spring几乎能解决大部分问题，可以说Spring经过多年的发展，已经形成了一个一站式解决方案。对于初学者来说，学习Spring是个不错的选择。

Spring早期的主要作用是解决传统Model2开发体系结构中的性能问题，对标的是EJB体系结构，Spring的主要优点是“轻”，虽然在某些方面的表现不如EJB体系，但是从开发者的角度来看，并不愿意把百分之九十的时间浪费在可能出现几率比较小的问题上（比如异质异构数据库的事务处理）。因此，Spring框架得到了广泛的使用。

目前Spring已经形成了一个庞大的生态体系，包含了众多解决方案。对于初学者来说，建议从Spring Boot开始学起，进而能够了解SpringMVC以及SpringCloud相关解决方案。SpringBoot是Spring推出的一个简化版Spring方案，对于开发者来说，可以更加方便的完成Web开发。

我从事互联网行业多年，目前也在带计算机专业的研究生，主要的研究方向集中在大数据和人工智能领域，我会陆续写一些关于互联网技术方面的文章，感兴趣的朋友可以关注我，相信一定会有所收获。

如果有互联网方面的问题，也可以咨询我，谢谢！

到此，以上就是小编对于免费学习框架交流的问题就介绍到这了，希望介绍关于免费学习框架交流的3点解答对大家有用。

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