本篇文章给大家谈谈为什么机器学习用linux，以及对应的知识点，希望对各位有所帮助，不要忘了收藏本站喔。
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机器学习与linux操作系统有关系吗
优势三：多用户多任务 和Unix系统一样，Linux系统是一个真正的多用户多任务的操作系统。
通俗来讲，就是一款操作系统。跟你用的windows、苹果mac OS系统、手机安卓系统一样。区别在于，Linux系统是开源的，免费的，主要运用在服务器端。也就是公司的服务器上。
它支持32位和64位硬件，能运行主要的Unix工具软件、应用程序和网络协议。Linux继承了Unix以网络为核心的设计思想，是一个性能稳定的多用户网络操作系统。
为什么绝大多数深度学习包都基于linux
深度学习是机器学习领域中对模式（声音、图像等等）进行建模的一种方法，它也是一种基于统计的概率模型。
码农喜欢用linux环境。个人觉着还是工作效率的问题，使用linux基本就不需要鼠标了，在键盘上可以解决很多问题。
Caffe需要预先安装一些依赖项，首先是CUDA驱动。不论是CentOS还是Ubuntu都预装了开源的nouveau显卡驱动（SUSE没有这种问题），如果不禁用，则CUDA驱动不能正确安装。以Ubuntu为例，介绍一下这里的处理方法，当然也有其他处理方法。
YLMF就更明显了，是一个尽量仿Win的桌面Linux系统（之前红旗也在个人版干过类似的事情，结果即争取不到Win用户也不受绝大部分Linux玩家青睐，而且还要钱……）。
Slackware Linux的另一个突出的特性也符合KISS原则：Slackware没有如RPM之类的成熟的软件包管理器。Slackware的软件包都是通常的tgz（tar/gzip）格式文件再加上安装脚本。
达内linux培训完,可以进阶机器学习么?
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还可以学习Linux用户及权限基础、Linux系统进程管理进阶、linux高效文本、文件处理命令、shell脚本入门等知识。学好这些知识后就可以对上层的应用和服务进行深入学习，在学习过程中可在电脑上边练习边学。
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然后学学Qt，熟悉一下图形界面，可以把你的终端下的QQ完全改成图形界面下的。估计到这个时候，你差不多在Linux下进行像样的开发了吧。
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