本篇文章给大家谈谈linux下深度学习，以及深度Linux操作系统对应的知识点，希望对各位有所帮助，不要忘了收藏本站喔。
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linux下opencv
1、Opencv-Python是用于Opencv的PythonAPI，结合了OpencvC++API和Python语言的最佳特性。
2、linux系统下qt加入opencv下的人脸识别数据库需要从网络上下载。就是数据的准备，你要从网络上下载一些人脸库，后面用来训练人脸识别模型。人脸检测模型opencv是自带的，但是识别模型需要自己训练。
3、这下子代码插入了。现在我们做的就是该怎么找到opencv库了：首先打开这个文件，在最后一行添加一句话，当然它也可能是空的，没影响。
4、主要问题是 /usr/local/include 文件夹中的结构是 include/opencv4/opencv2，把 opencv2 创建一个软链接到父目录即可。
5、冲突的可能性也许是因为用了同一个库。 例如opencv用了x_1lib ffmpeg用了x_12lib， 那么由于一个编译的时候makefile写了环境变量导致另一个无***常链接，你不把错误信息摆上来很难说清楚。
有没有配置好深度学习开发环境的Linux镜像推荐
1、配置环境我在自己的笔记本配置的caffe，配置的环境为：Windows 7 64位 + cuda5 + Opencv49 +VS2013。***设在配置caffe之前，你已经准备好这些。
2、如果配置不错，虚拟机运行有保障当然可以用虚拟机研究，没有风险又容易恢复；配置弱的话上传统桌面Linux可能会比较吃力（不上桌面当然没问题）。不过依然建议装双系统，虚拟机想多做就多做几个，完全没关系的。
3、左侧功能区域的应用管理这里，是挺重要的一个项目。他把wordpress、宝塔面板、CentOS系统等等都看作是一个应用，根据个人选择安装了应用，在应用之上就可以建站了。这里说太详细了新手就会迷糊的。
4、处理器（CPU）：选择一款高性能的多核心处理器，比如英特尔的i7 或者 AMD 的Ryzen 7 系列处理器。这样可以提供足够的计算能力来处理深度学习任务。 内存（RAM）：推荐选择至少 16GB 的内存。
5、发行版作为一个轻量级 Linux 环境，就非常适合作为 Docker 基础镜像，Docker 官方也推荐使用 Alpine 而不是 Debian 作为基础镜像，未来大量的现有官方镜像也将会迁移到 Alpine 上。本文所有镜像都将以 Alpine 作为基础镜像。
6、而且使用dockerfile使镜像构建透明化，不仅仅开发团队可以理解应用运行环境，也方便运维团队理解应用运行所需条件，帮助更好的生产环境中部署该镜像。
为什么绝大多数深度学习包都基于linux
因为要学习的话就要学的深入。而深入就要了解系统的内核！像微软和苹果的系统都是不公布内核代码的，所以没法深入学习。
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。
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。
Linux实际上是一种开放源代码的操作系统内核，通常我们说的Linux指的是基于Linux内核的操作系统。
neural network）只是深度学习中的一种算法，并且由于Lenet_5等模型的原因目前应用较为广泛。
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