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caffeonspark源码分析

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与sklearnkeras相比，sparkmllib提供了一些机器学习算法的分布式实现，是未来机器学习的主流；Scikitlearn是python中机器学习的开源库，通过它可以方便地调用机器学习算法来完成实际任务 。Keras是深度学习框架(更高级)；那么我们可以看到这三样东西各有侧重，都不能代表未来的主流，我们应该全部学会，此外，还有深度学习的分布式实现，如TensorFlowonSpark、PaddleonSpark和CaffeonSpark 。

1、编程开发都有哪些常用的开源框架?对于程序员来说，大部分都是在学习编程语言，编程一直是互联网软件开发领域的主流编程语言之一 。今天，我们来看看我们的生态系统中包含了哪些框架 。我们的生态环境是开放自由的 。在Sun/Oracle、Google、Apache、Eclipse Foundation等各大厂商以及科技巨头的共同努力下，我们的生态圈异常繁荣，各种优秀的开源框架层出不穷 。
【caffeonspark源码分析】
SpringCloudSpringCloud是基于SpringBoot的一套分布式系统下的微服务构建框架，包含了很多子项目，比如SpringCloudConfig，SpringCloudStream等等 。Hadoop/SparkHadoop是一个应用非常棒的大数据框架 ， 是大数据领域标志性的解决方案 。

2、北大青鸟java培训:编程开发都有哪些常用的开源框架?对于程序员来说，大部分都是在学习编程语言，编程一直是互联网软件开发领域的主流编程语言之一 。今天，我们来看看我们的生态系统中包含了哪些框架 。我们的生态环境是开放自由的 。在Sun/Oracle、Google、Apache、Eclipse Foundation等各大厂商以及科技巨头的共同努力下，我们的生态圈异常繁荣，各种优秀的开源框架层出不穷 。

SpringCloudSpringCloud是基于SpringBoot的一套分布式系统下的微服务构建框架，包含了很多子项目，比如SpringCloudConfig，SpringCloudStream等等 。Hadoop/SparkHadoop是一个应用非常棒的大数据框架 ， 是大数据领域标志性的解决方案 。

3、TensorFlow的优势和缺点有哪些很多神经网络框架已经开源很多年了，也有很多支持机器学习和人工智能的专有解决方案 。多年来，开发者在Github上发布了一系列可以支持图像、手写、视频、语音识别、自然语言处理和物体检测的机器学习框架，但没有一个能够完美解决你的所有需求 。那么如何选择最适合自己的开源框架呢？我希望下面这张带有描述和分析的图表能够启发您选择最适合您业务需求的框架 。

图片说明TensorFlowTensorFlow框架是Google的DistBeliefV2的前身，是Google大脑项目的深度网络工具库 。有人认为TensorFlow是由Theano重构而来 。Tensorflow一经开源，立刻吸引了大批开发者跟进 。Tensorflow广泛支持许多功能 ， 包括图像、手写、语音识别、预测和自然语言处理 。

4、sparkmllib和sklearnkeras比较,哪个是机器学习未来的主流sparkmllib提供了一些机器学习算法的分布式实现；Scikitlearn是python中机器学习的开源库，通过它可以方便地调用机器学习算法来完成实际任务 。Keras是深度学习框架(更高级)；那么我们可以看到这三样东西各有侧重，都不能代表未来的主流 。我们应该全部学会 。此外 ， 还有深度学习的分布式实现，如TensorFlowonSpark、PaddleonSpark和CaffeonSpark 。

5、如何在Windows环境下配置Caffe1 。配置环境我在笔记本里配置了caffe 。配置环境为:windows 764 bit cuda 6.5 opencv 2.49 vs 2013 。假设你在配置caffe之前已经准备好了这些 。本文将给出一些编译后的依赖库 。如果你也用Windows764 bitVS2013，可以直接用 。2.准备依赖库在Windows下配置caffe ， 一个很重要的问题就是依赖库的编译 。
接下来我介绍一下caffe需要的依赖库(如果你也是win764 bitVS2013 ， 可以直接用我提供的依赖库) 。2.1boostboost可以下载源码进行编译，也可以直接下载安装文件，我用的是后者 ， 方便快捷 。我用的是:boost_1.56_0msvc12.064.exe ， 请注意下载适合你配置环境的boost版本 ， 下载完成后，双击运行安装文件 。

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