㈠ 深度學習演算法應用什麼軟體實現
使用 C 語言，用Code Blocks開發環境，因為這個開發環境是開源的，用戶界面好，免費使用，適用的Windows版本比較多，而且，C 與 C++都可以。
㈡ 深度學慣用什麼軟體最好
深度學習最主要的還是項目，以項目來帶動知識點
㈢ 如何使用深度學習開發人工智慧應用
人工智慧技術應用的細分領域：深度學習、計算機視覺、智能機器人、虛擬個人助理、自然語言處理—語音識別、自然語言處理—通用、實時語音翻譯、情境感知計算、手勢控制、視覺內容自動識別、推薦引擎等。
1、深度學習
深度學習作為人工智慧領域的一個應用分支，不管是從市面上公司的數量還是投資人投資喜好的角度來說，都是一重要應用領域。說到深度學習，大家第一個想到的肯定是AlphaGo，通過一次又一次的學習、更新演算法，最終在人機大戰中打敗圍棋大師李世石。
2、計算機視覺是指計算機從圖像中識別出物體、場景和活動的能力。相關內容可以去51cto學院學習人工智慧內容，計算機視覺有著廣泛的細分應用，其中包括，醫療成像分析被用來提高疾病的預測、診斷和治療；人臉識別被支付寶或者網上一些自助服務用來自動識別照片里的人物。同時在安防及監控領域，也有很多的應用……
3、語音識別
語音識別技術最通俗易懂的講法就是語音轉化為文字，並對其進行識別認知和處理。語音識別的主要應用包括醫療聽寫、語音書寫、電腦系統聲控、電話客服等。
4、虛擬個人助理
說到虛擬個人助理，可能大家腦子里還沒有具體的概念。但是說到Siri，你肯定就能立馬明白什麼是虛擬個人助理。除了Siri之外，Windows 10的Cortana也是典型代表。
㈣ 如何讓深度學習在手機應用上也能加速跑
進入360手機助手，按照提示進行，部分手機需要一鍵root！
㈤ 如何自己寫tensorflow的android應用
在發布逾一周年之際，TensorFlow 終於將迎來史上最重大更新：TensorFlow 1.0。 對於不熟悉開源框架的讀者，TensorFlow 是谷歌 2015 年底推出的深度學習框架，在開發者社區享有盛譽。去年，它已成為 GitHub 最受歡迎的機器學習開源項目。因其高度普及率，尤其是在 Python 生態圈中，TensorFlow 的功能變化會對全世界的機器學習開發者造成重大影響。 本月初，谷歌公布了 TensorFlow 1.0.0-alpha ，即 TensorFlow 1.0 的第一個草稿版本。近日，新的候選版本 TensorFlow 1.0.0-rc0 被發布出來，披露了更多技術細節，標志著我們離 完全體的 TensorFlow 1.0 更近一步。 雷鋒網消息，1.0 版本不僅為 TensorFlow 機器學習函數庫帶來多重升級，而且為 Python 和 Java 用戶使用 TensorFlow 做開發降低了難度。另外，新版本的漏洞修補也得到了改善。更有意思的是，由於對 TensorFlow 計算做優化的新編譯器，在智能手機上運行基於 TensorFlow 的機器學習 APP 將成為可能。 強化對 Python 支持，加入 Java API 由於 Python 是最常用的機器學習開發語言，TensorFlow 1.0 對 Python 交互作了重點改進Python API 得到升級，TensorFlow 使用的語法和隱喻（syntax、metaphor）與 Python 的能更好吻合，提升兩者之間的一致性。 雷鋒網獲知，該升級帶來了一個壞消息：現有 Python 應用將無法兼容。TensorFlow 開發者們已經發布了一個能把舊 TensorFlow API 轉化為新格式的腳本，但是該腳本無法解決所有問題很多情況下，開發者需要人工調整腳本。 TensorFlow 現已支持與 Python 3 兼容的 Docker 鏡像。對於所有 Python 用戶，TensorFlow 現在可以通過 Python 的原生軟體包管理器 pip 來安裝。這是提升 TensorFlow 可用性的關鍵一步，尤其對於那些使用原生 Python 應用分發、而非使用數據科學專用體系（比如 Anaconda）的用戶。 Java 是機器學習領域的另一個主流語言平台。此前，TensorFlow 並沒有對其支持，更沒有一系列對 Java 的捆綁，而新的 1.0 版本引入了一個 Java API。但雷鋒網提醒，它還遠未成熟，隨時可能會有變化。而且，你需要 Linux 或者 Mac OS 平台上的來源來開發 TensorFlow（你可以把這作為 Windows 端 TensorFlow 是二等公民的另一個證據）。 TensorFlow 1.0 的最大變化或許不是新語言支持或者新演算法，而是 XLA 全稱 Accelerated Linear Algebra，意為加速線性代數，是一個針對 TensorFlow 中線性代數運算的試驗性質編譯器。它通過生成既能運行於 GPU、又能在 CPU 運行的機器代碼，來加速數學計算。目前， XLA 只支持英偉達 GPU，但這與當下機器學習應用對 GPU 支持的現狀是一致的。 XLA 提升了 TensorFlow 的移動性。現有的、未經調整的 TensorFlow 程序只需創建一個後端即可在新硬體平台上運行。這么做的意義非同尋常 此前， IBM 就為它的 PowerAI 機器學習硬體解決方案加入了對 TensorFlow 的支持，前者由 Power8 CPU 和 GPU 混合運行。 TensorFlow 的工程師已經縮減了它的整體內存佔用和 APP 的存儲空間佔用。這些優化對各類硬體運行環境都有好處，但對於移動平台尤其重要。此前的 TensorFlow 版本已經加入了對安卓、iOS 和 Raspberry Pi（樹莓派微型電腦）硬體平台的支持，使得 TensorFlow 能在這類設備上處理諸如圖像分類之類的任務。 關於機器學習的討論往往會涉及高端硬體機器學習，尤其是深度學習，是發展高端硬體的重要推動力量，不管是定製 CPU、GPU 陣列、FPGA 還是支持雲端壞境的規模化硬體。但有理論認為，創造出能在普通智能手機上運行的機器學習模型，而無需 24 小時每時每刻的雲端支持，將會孵化出一系列新型應用。這便是TensorFlow 1.0 的野心之一。 viainfoworld
㈥ 深度學習是否能應用到APP開發領域
深度學習的基本思想基於聯結主義：盡管機器學習模型中單個生物性的神經元或者說是單個特徵不是智能的，但是大量的神經元或者特徵作用在一起往往能夠表現出智能。我們必須著重強調神經元數量必須很大這個事實。
相比20世紀80年代，如今神經網路的精度以及處理任務的復雜度都有一定提升，其中一個關鍵的因素就是網路規模的巨大提升。在過去的30年內，網路規模是以指數級的速度遞增的。然而如今的人工神經網路的規模也僅僅和昆蟲的神經系統差不多。由於規模的大小對於神經網路來說至關重要，因此深度學習需要高性能的硬體設施和軟體實現。
㈦ 怎麼在移動端用深度學習做實時的物體檢測
首先要明確移動端使用深度學習的問題所在：內存、運行速率以及代碼體積。知道這些就可以思考這些問題了。
因為跑深度學習多用比較好的GPU，而手機端明顯不如電腦，所以需要專門優化代碼，這一點可以去借鑒已有的移動端深度學習開發框架，如caffe2、Mxnet、ncnn、mtl等。
如果使用深度學習框架的話，可能就要考慮代碼體積和權重大小了，如果你不會網路壓縮的話，建議使用小型網路，這樣的話權重文件也就不會太大。只與代碼體積，網路或者騰訊開源的框架已經降到了幾百K。
以上都是基於移動端離線跑的，如果使用雲端，那就不用考慮這些了。
㈧ 請問怎麼用C++或者C語言編寫一個小軟體
首先是電子元件的數據傳進來通過什麼方式，比如你說的串口，如果你用的工具是VC，那可以在網上搜索一下VC串口編程的資料和代碼。其次是數據的格式，輸入是什麼格式，輸出又要保存成什麼格式？例如xml格式的。那麼你傳進來的數據通過串口接收之後，用C/C++程序進行解析，之後再組合成你要輸出的xml文件格式。至於說是實時處理，那要看怎麼個實時法。比如你只要求傳進來是實時的，而輸出可以不是實時的。那麼數據在傳進來的時候，你可以做一個隊列來接收你的數據先，並把接收數據處理的優先順序提高。則可以在接收完數據之後再進行格式轉化的處理。請問怎麼用C++或者C語言編寫一個小軟體