㈠ 深度学习算法应用什么软件实现
使用 C 语言，用Code Blocks开发环境，因为这个开发环境是开源的，用户界面好，免费使用，适用的Windows版本比较多，而且，C 与 C++都可以。
㈡ 深度学习用什么软件最好
深度学习最主要的还是项目，以项目来带动知识点
㈢ 如何使用深度学习开发人工智能应用
人工智能技术应用的细分领域：深度学习、计算机视觉、智能机器人、虚拟个人助理、自然语言处理—语音识别、自然语言处理—通用、实时语音翻译、情境感知计算、手势控制、视觉内容自动识别、推荐引擎等。
1、深度学习
深度学习作为人工智能领域的一个应用分支，不管是从市面上公司的数量还是投资人投资喜好的角度来说，都是一重要应用领域。说到深度学习，大家第一个想到的肯定是AlphaGo，通过一次又一次的学习、更新算法，最终在人机大战中打败围棋大师李世石。
2、计算机视觉是指计算机从图像中识别出物体、场景和活动的能力。相关内容可以去51cto学院学习人工智能内容，计算机视觉有着广泛的细分应用，其中包括，医疗成像分析被用来提高疾病的预测、诊断和治疗；人脸识别被支付宝或者网上一些自助服务用来自动识别照片里的人物。同时在安防及监控领域，也有很多的应用……
3、语音识别
语音识别技术最通俗易懂的讲法就是语音转化为文字，并对其进行识别认知和处理。语音识别的主要应用包括医疗听写、语音书写、电脑系统声控、电话客服等。
4、虚拟个人助理
说到虚拟个人助理，可能大家脑子里还没有具体的概念。但是说到Siri，你肯定就能立马明白什么是虚拟个人助理。除了Siri之外，Windows 10的Cortana也是典型代表。
㈣ 如何让深度学习在手机应用上也能加速跑
进入360手机助手，按照提示进行，部分手机需要一键root！
㈤ 如何自己写tensorflow的android应用
在发布逾一周年之际，TensorFlow 终于将迎来史上最重大更新：TensorFlow 1.0。 对于不熟悉开源框架的读者，TensorFlow 是谷歌 2015 年底推出的深度学习框架，在开发者社区享有盛誉。去年，它已成为 GitHub 最受欢迎的机器学习开源项目。因其高度普及率，尤其是在 Python 生态圈中，TensorFlow 的功能变化会对全世界的机器学习开发者造成重大影响。 本月初，谷歌公布了 TensorFlow 1.0.0-alpha ，即 TensorFlow 1.0 的第一个草稿版本。近日，新的候选版本 TensorFlow 1.0.0-rc0 被发布出来，披露了更多技术细节，标志着我们离 完全体的 TensorFlow 1.0 更近一步。 雷锋网消息，1.0 版本不仅为 TensorFlow 机器学习函数库带来多重升级，而且为 Python 和 Java 用户使用 TensorFlow 做开发降低了难度。另外，新版本的漏洞修补也得到了改善。更有意思的是，由于对 TensorFlow 计算做优化的新编译器，在智能手机上运行基于 TensorFlow 的机器学习 APP 将成为可能。 强化对 Python 支持，加入 Java API 由于 Python 是最常用的机器学习开发语言，TensorFlow 1.0 对 Python 交互作了重点改进Python API 得到升级，TensorFlow 使用的语法和隐喻（syntax、metaphor）与 Python 的能更好吻合，提升两者之间的一致性。 雷锋网获知，该升级带来了一个坏消息：现有 Python 应用将无法兼容。TensorFlow 开发者们已经发布了一个能把旧 TensorFlow API 转化为新格式的脚本，但是该脚本无法解决所有问题很多情况下，开发者需要人工调整脚本。 TensorFlow 现已支持与 Python 3 兼容的 Docker 镜像。对于所有 Python 用户，TensorFlow 现在可以通过 Python 的原生软件包管理器 pip 来安装。这是提升 TensorFlow 可用性的关键一步，尤其对于那些使用原生 Python 应用分发、而非使用数据科学专用体系（比如 Anaconda）的用户。 Java 是机器学习领域的另一个主流语言平台。此前，TensorFlow 并没有对其支持，更没有一系列对 Java 的捆绑，而新的 1.0 版本引入了一个 Java API。但雷锋网提醒，它还远未成熟，随时可能会有变化。而且，你需要 Linux 或者 Mac OS 平台上的来源来开发 TensorFlow（你可以把这作为 Windows 端 TensorFlow 是二等公民的另一个证据）。 TensorFlow 1.0 的最大变化或许不是新语言支持或者新算法，而是 XLA 全称 Accelerated Linear Algebra，意为加速线性代数，是一个针对 TensorFlow 中线性代数运算的试验性质编译器。它通过生成既能运行于 GPU、又能在 CPU 运行的机器代码，来加速数学计算。目前， XLA 只支持英伟达 GPU，但这与当下机器学习应用对 GPU 支持的现状是一致的。 XLA 提升了 TensorFlow 的移动性。现有的、未经调整的 TensorFlow 程序只需创建一个后端即可在新硬件平台上运行。这么做的意义非同寻常 此前， IBM 就为它的 PowerAI 机器学习硬件解决方案加入了对 TensorFlow 的支持，前者由 Power8 CPU 和 GPU 混合运行。 TensorFlow 的工程师已经缩减了它的整体内存占用和 APP 的存储空间占用。这些优化对各类硬件运行环境都有好处，但对于移动平台尤其重要。此前的 TensorFlow 版本已经加入了对安卓、iOS 和 Raspberry Pi（树莓派微型电脑）硬件平台的支持，使得 TensorFlow 能在这类设备上处理诸如图像分类之类的任务。 关于机器学习的讨论往往会涉及高端硬件机器学习，尤其是深度学习，是发展高端硬件的重要推动力量，不管是定制 CPU、GPU 阵列、FPGA 还是支持云端坏境的规模化硬件。但有理论认为，创造出能在普通智能手机上运行的机器学习模型，而无需 24 小时每时每刻的云端支持，将会孵化出一系列新型应用。这便是TensorFlow 1.0 的野心之一。 viainfoworld
㈥ 深度学习是否能应用到APP开发领域
深度学习的基本思想基于联结主义：尽管机器学习模型中单个生物性的神经元或者说是单个特征不是智能的，但是大量的神经元或者特征作用在一起往往能够表现出智能。我们必须着重强调神经元数量必须很大这个事实。
相比20世纪80年代，如今神经网络的精度以及处理任务的复杂度都有一定提升，其中一个关键的因素就是网络规模的巨大提升。在过去的30年内，网络规模是以指数级的速度递增的。然而如今的人工神经网络的规模也仅仅和昆虫的神经系统差不多。由于规模的大小对于神经网络来说至关重要，因此深度学习需要高性能的硬件设施和软件实现。
㈦ 怎么在移动端用深度学习做实时的物体检测
首先要明确移动端使用深度学习的问题所在：内存、运行速率以及代码体积。知道这些就可以思考这些问题了。
因为跑深度学习多用比较好的GPU，而手机端明显不如电脑，所以需要专门优化代码，这一点可以去借鉴已有的移动端深度学习开发框架，如caffe2、Mxnet、ncnn、mtl等。
如果使用深度学习框架的话，可能就要考虑代码体积和权重大小了，如果你不会网络压缩的话，建议使用小型网络，这样的话权重文件也就不会太大。只与代码体积，网络或者腾讯开源的框架已经降到了几百K。
以上都是基于移动端离线跑的，如果使用云端，那就不用考虑这些了。
㈧ 请问怎么用C++或者C语言编写一个小软件
首先是电子元件的数据传进来通过什么方式，比如你说的串口，如果你用的工具是VC，那可以在网上搜索一下VC串口编程的资料和代码。其次是数据的格式，输入是什么格式，输出又要保存成什么格式？例如xml格式的。那么你传进来的数据通过串口接收之后，用C/C++程序进行解析，之后再组合成你要输出的xml文件格式。至于说是实时处理，那要看怎么个实时法。比如你只要求传进来是实时的，而输出可以不是实时的。那么数据在传进来的时候，你可以做一个队列来接收你的数据先，并把接收数据处理的优先级提高。则可以在接收完数据之后再进行格式转化的处理。请问怎么用C++或者C语言编写一个小软件