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現在電腦實在太多了不知道要怎麼挑
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想了很多最後礙於金錢跟時間的考量我還是選擇買了【主機+無線網路攝影機超值組】acer XC-780 i5四核Win10電腦(i5-6400-4G-128G SSD-W10)
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【主機+無線網路攝影機超值組】acer XC-780 i5四核Win10電腦(i5-6400-4G-128G SSD-W10)
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Facebook和微軟搞瞭一個AI“開放生態”，卻沒帶Google玩
美國人工智能業界，今天起風瞭。
三大領軍企業Facebook、微軟和 Google 之間的關系發生瞭重大的變化：Facebook 和微軟結盟，推出一套開放的神經網絡交換格式 (Open Neural Network Exchange, ONNX)，提升兩傢公司所主導的神經網絡框架格式之間的互通性。
已確認支持 ONNX 的三種深度學習框架：Caffe2、CNTK 和 PyTorch
給非神經網絡專業人士盡量簡單滴解釋一下具體怎麼回事：人工智能的實現技術主要是深度學習神經網絡→而神經網絡訓練和使用（推理）通常采用一種主流的深度學習框架或庫→主流的框架或庫和他們的主導者、主要支持者有以下這些： TensorFlow (Google)、Caffe/Caffe2 (Facebook)、CNTK（微軟）、MXNet（亞馬遜為主）、PyTorch 等等。
不同的框架有不同的優勢。比如 PyTorch 出現很早，學術界擁躉很多，用它訓練神經網絡取得的性能更好，用專業術語來說叫做 state-of-the-art（目前水平最好的）。PyTorch 是 Facebook 主導的，FAIR（Facebook 人工智能研究院）都用它。但 Facebook 還有一個學術大神、知乎上活躍度很高的賈揚清帶隊開發的 Caffe2 框架，這個框架的極限性能並不一定最出眾，但優勢是非常適合在終端設備（比如手機甚至嵌入式設備）上運行。Facebook 的產品很多都將依賴 Caffe2。
這些框架之間的互通性過去並不好，大部分基本沒有。為什麼需要框架之間的互通性？情況一：有時候另一個框架或庫裡的某一個模型性能更好，但它和你的整體項目不兼容；情況二：因為框架 A 表現很好，你用它訓練瞭一個神經網絡，結果你公司的生產環境用的是框架 B，這意味著你的研究成果沒法投產。你想，在 Facebook 一傢公司內部就有兩種主流框架，工作起來能不累嗎？
如果你還不太能理解這種尷尬：想象你寫一個程序，大部分的代碼都用 A 語言來寫，但某一個很重要的組成部分已經有現成的開源，用的是 B 語言，但這兩種語言之間沒有一個很好的互通機制，沒法共同工作，所以你隻能繼續用 A 自己寫，結果就是不僅累而且效率低。
而 Facebook 和微軟今天合作就是為瞭解決這個問題。根據雙方透露的情況，在 9 月內，CNTK、Caffe2 和 PyTorch 都會發佈更新支持新的互通格式 ONNX。Facebook 和微軟說，他們期待人工智能的學術研究和工業生產的世界是一個開放的生態，而 ONNX 是我們走向這個開放生態的第一步。
如果你信瞭，那你可能太年輕瞭：這次合作並沒有 Google 什麼事兒。
因為 Google 是 TensorFlow 框架的核心貢獻者和主導者，而 TensorFlow 作為目前業界最為主流，在 GitHub 上最受歡迎、已經建立的生態健全程度相對更高的框架——並沒有也不會加入 ONNX 支持（至少目前沒有）。
這就好比你說要在森林裡建立動物王國，卻忘瞭讓食物鏈頂端的老虎出席講話……
這也是為什麼 Facebook 和微軟的這次合作在我看來更像是為瞭對抗 Google/TensorFlow 而結成同盟，對抗 Google。聯吳抗魏你能懂吧？
但這並不意味著 Google 和其他公司沒法參與到其中。ONNX 是一個開源項目，而非 FB、微軟兩傢內部的機密項目，所有代碼都公開且允許第三方提交貢獻。這意味著 Google 如果願意讓那些用瞭其他框架還覬覦 TensorFlow 的科研人員好過一點的話，它可以跟 Facebook、微軟商量一下，然後也發個聲明昭告天下：TensorFlow 強勢加入 ONNX 套餐。相信一定是讓人大快所有人心的大好事。
同樣，其他框架的開發者也可以加入其中。那才是真正的開放和互通的“人工智能生態”。
這則新聞說完瞭。所以 ONNX 對吃瓜群眾有什麼好處？
答案是沒什麼直接的好處，但ONNX 的推出讓人工智能變成消費者能直接使用的產品的過程更簡單、更方便瞭；我們使用的人工智能產品性能也可能會有微小的提升。
Google 的程序員看著 Facebook 和微軟的新聞，現在心裡想的一定是：小樣兒，戲挺多的啊……
筆記型電腦推薦2017
來源：Facebook、微軟、ONNX GitHub
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