本篇文章给大家谈谈深度学习环境linux验证外包，以及Linux测试环境部署对应的知识点，希望对各位有所帮助，不要忘了收藏本站喔。
本文目录一览：
- 1、linux下opencv
- 2、为什么做深度学习的人很多都用Linux
- 3、为什么绝大多数深度学习包都基于linux
- 4、linux运维工程师的主要工作是什么?
- 5、如何在后台部署深度学习模型
- 6、深度学习在linux和windows下存在差别?
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、opencv中的imread函数用法为：Mat imread（const string filename， intflags=1 ）；其中第一个参数是载入图片名，第二个参数是int类型的flags，为载入标识，它指定一个加载图像的颜色类型。
4、使用cmake编译opencv静态链接库（静态库），配置环境变量（动态库和静态库一样），复制dll文件。将这三个dll分别***到C：\windows\System32和C：\Windows\SysWOW64目录下。配置包含目录：视图-其它窗口-属性管理器。
5、进入目录opencv-0，然后cmake生成makefile：先把我的安装历史纪录给大家看下吧，大家也好心里有数 [html] view plain copy make .然后 [html] view plain copy make && make install 这下子代码插入了。
6、OpenCV是一个基于BSD许可证授权（开源）发行的跨平台计算机视觉库，可以运行在Linux、Windows和MacOS操作系统上。是人工智能。
为什么做深度学习的人很多都用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。
Linux是用来学习的，Linux上面是没有windows的游戏的。安全性也好，一些网络公司就用他，因为它可以避免很多病毒的攻击。
学习操作系统知识可以从Linux操作系统开始学起，一方面原因是Linux操作系统有广泛的应用，另一方面Linux操作系统是开源的，未来可以通过阅读其源代码来深入学习。
开源 首先就是他的开源，任何人都是可以查看他的源代码的，这使得他特别的安全，而windows则不开源，所以你要经常的打补丁，修补漏洞之类的。
多用户是指系统***可以同时被不同的用户使用，每个用户对自己的***有特定的权限，互不影响。
个人感觉不会有啥本质差别。如果有差别的话，那基本上就可能是：（1） 你用的底层数学库不一样，而这些底层数学库的速度不同。比如说Atlas和MKL，一般MKL完胜。（2） 你用的编译器优化[_a***_]不同。
为什么绝大多数深度学习包都基于linux
1、应用程序 —— 播放器、浏览器等 其中 4层Java虚拟机、JAVA应用程序对内存及CPU***要求非常高，这就是所谓Android系统对硬件要求高的主要原因。
2、程序开发 ，对于程序员来说，几乎的程序开发环境都可以在Linux中搭建起来，并且绝大多数，在Linux下的开发效率是要比在Windows下开发要容易和高效的，因为Linux有着极其强大的自由性。
3、PyBrain 一个灵活，简单而有效的针对机器学习任务的算法，它是模块化的Python机器学习库。它也提供了多种预定义好的环境来测试和比较你的算法。PyML 一个用Python写的双边框架，重点研究SVM和其他内核方法。
4、Torch，PaddlePaddle的上手难度低得多，且拥有非常优秀的业界特征，包括NLP和推荐等应用场景、对RNN很好的支持、高质量代码、以及分布式训练等，已经足以满足大多数AI场景的需求。且PaddlePaddle更加务实，可解决实际问题。
linux运维工程师的主要工作是什么?
研究先进运维理念、模式，确保业务持续稳定、有序。
linux云计算运维是做评估产品需求及发展需求，设计网站架构的。涉及的工作有***购服务器、安装系统、配置服务、服务器IDC上架、优化系统及服务、上线代码、配合研发搭建环境等。
互联网Linux运维工程师是一个融合多学科（网络、系统、开发、数据库、安全、存储等）的综合性技术岗位，甚至还需要沟通、为人处世、培训、销售、管理等非技术能力，这给运维工程师提供了一个广阔的发展空间。
Linux运维工程师 主要负责具体的产品运维工作，需要具有一定的开发能力，需深入了解业务，能够判断系统架构的优劣对比，对业务的掌控决定了相应运维工程师在业务发展中的作用，该职业长期发展方向是成为大型系统架构师。
Linux运维工程师的岗位职责4 职责：负责服务台排班，管理服务台日常运营，业务及时上传下达。保证服务台服务提供效率，及时发现问题、解决问题。负责服务***及突发***的处理工作。
linux运维工程师的主要工作是：每天登陆系统查看系统运行的负荷如何，有无报错日志或报警日志。操作系统故障排除 依据操作系统故障日志分析出现该报警或报错的原因，从而解决问题，保证操作系统的高可用性。
如何在后台部署深度学习模型
1、该小程序部署神经网络模型方法如下：确定神经网络模型：选择一个已经训练好的神经网络模型，可以使用TensorFlow或Keras等深度学习框架进行训练。
2、利用Web框架加载卷积神经网络模型。目前，许多Web框架都支持将深度学习模型部署到Web端，如TensorFlow.js和Keras.js等。通过这些框架，我们可以轻松地将CNN模型部署到Web浏览器中。创建Web页面并利用JavaScript调用模型。
3、首先随便写一个pytroch模型并转为onnx模型。其次创建Native C++项目。最后检查输入，安卓部署深度学习模型时即可构建输入数据。
4、实验室没有服务器可以用Googlecolab跑深度学习模型。具体操作步骤如下：创建colab文件：进入Google云盘后，创建一个colab文件。第一次使用，会存在colab选项不显示的情况，点击关联更多应用即可。
深度学习在linux和windows下存在差别?
你用的底层数学库不一样，而这些底层数学库的速度不同。比如说Atlas和MKL，一般MKL完胜。（2） 你用的编译器优化能力不同。
Linux完全在处理器保护模式下运行，并且开发了处理器的所有特性。Linux可以 直接访问计算机内的所有可用内存，提供完整的Unix接口。而MS-DOS只支持部 分Unix的接口。 就使用费用而言，Linux和MS-DOS是两种完全不同的实体。
linux和windows的区别体现在：服务类型不同、架构不同、用户界面不同、兼容性不同、安全性不同等。服务类型不同 Linux具有高度的自由度和可定制性，因此被广泛应用于服务器、嵌入式系统和移动设备等领域。
那么这种识别便可以理解为语音识别。而类比来理解，如果说将机器学习算法类比为排序算法，那么深度学习算法便是众多排序算法当中的一种（例如排序），这种算法在某些应用场景中，会具有一定的优势。
缺点：Linux系统需要学习一段时间才可以掌握，难度也高一些。应用：Linux系统适用于中、高档服务器中。
Linux与其他操作系统有什么区别： Linux可以与 MS-DOS、 OS/ Windows等其他操作系统共存于同一台机器上。它 们均为操作系统，具有一些共性，但是互相之间各有特色，有所区别。
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