深度学习学生linux环境交流,深度linux优缺点-成都蓉杠电子技术开发公司

大家好，今天小编关注到一个比较有意思的话题，就是关于深度学习学生 linux 环境交流的问题，于是小编就整理了4个相关介绍深度学习学生Linux环境交流的解答，让我们一起看看吧。

为什么有人偏好在Ubuntu下进行「深度学习」呢？
如何深度学习Linux操作系统？有何技巧？
要想学会Kali linux事先需要掌握哪些知识？
大数据主要学习哪些内容？

为什么有人偏好在Ubuntu下进行「深度学习」呢？

深度学习主要依靠显卡的计算能力。在windows下你用的显卡可能几千块钱。做一个简单的手写体识别，可能花几个小时就搞定了。但是你要做一些复杂的功能大图像的识别处理。需要的算力非常大。这时候就要用到高性能的显卡，和显卡集群。这些高端的显卡从几万到几百万之间。但是这些显卡并不支持 Windows 系统。你在集群上需要一个小时跑完的东西在windows上可能需要几百年。所以你不用纠结，没有一个深度学习从业者会在windows下做研究。在linux下做深度学习，不是偏好而是必须，在win下做研究，连入门都入不了，仅限于了解知道这个东西。

所以当你提出来这个问题的时候，说明你并不适合做这个行业。

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（图片来源网络，侵删）

如何深度学习Linux操作系统？有何技巧？

Linux学习要做好长期准备，不是一蹴而就的，对于小白来说，首先安装一个桌面Linux系统是个不错的选择，这里推荐Ubuntu，因为Ubuntu系统网上资料最多，遇到什么问题也相对容易解决。桌面Linux系统和普通Windows系统有很多相似的地方，对于小白来说不至于完全陌生，然后可以从熟悉Linux系统操作命令开始学习，了解Linux系统的不同，再深入的话，可以学习Linux系统的API来了解如何做开发。再向底层走的话，还可以再学习Linux系统裁剪和配置，驱动开发，uboot等。

要想学会kali linux事先需要掌握 哪些 知识？

谢谢邀请，

算起来在linux上开发程序差不多有十几年的时间了，接触linux是从一本杂志上看到的，说到了linux系统如何的高效安全，于是在千方百计的搞了个linux系统盘，然后安装起来了，切换到命令行界面，然后用C语言编程写了个hello world程序，还洋洋得意了好几天，结果好景不长，在倒腾linux系统的时候，把之前windows盘的数据给破坏了，那份兴奋劲全没了，和linux结缘就是在这种喜悦和愤愤中开始的，为了显得更酷专门从图书馆借了本linux命令行的书，没事就在那练习敲命令，倒是在折腾中把linux环境中搞了底透。

（图片来源网络，侵删）

Kail linux前身是back track，算是一款定制版的linux系统，专注于安全领域的操作系统，特别是在高级渗透领域，目前主要给渗透测试人员和安全人员准备。算是在debian基础上做了一次深度的定制，只能进行单用户登录访问，为了安全默认还禁止了网络服务。还有专门的官方网站：***://***.kali.org/

学习编程最直接的办法直接阅读最原汁原味的文档，所以很多人喊着英文不好是不是会影响到学习编程，真要说影响这算是一点。所以母语是[_a***_]在学习编程方面会占据很大的优势。

kail定制的安全功能非常，基本上常见的渗透功能都具备了

（图片来源网络，侵删）

功能要全面落实到位的学习的确需要付出很多精力

1.首先学会安装kail linux安装的过程属于第一次的近距离的接触，先让自己有个大概印象，起码先混个基本的概念。

2.学习使用linux命令，掌握基本的linux操作命令，linux虽然多如牛毛，但常见的命令也就是几十个，可以学习《鸟哥的私房菜》这是公认的一本经典的linux入门书籍。

Kali Linux是基于Debian的Linux发行版，kail linux本身预装了很多的渗透测试软件，包括端口扫描神器nmap,抓包神器wireshrk,漏洞利用工具metasploit，作为开源系统，永久免费的kail备受安全工程师的喜爱，

预装工具有一下几类

01-信息收集

02-漏斗分析

03-Web程序

04-数据库评估软件

05-密码攻击

06-无线攻击

07-逆向攻击

08-漏洞利用工具集

感谢您的邀请!希望我的回答能帮到您!

1、KALI下载

可以到KALI***，目前最新版本是2018.4

2、渗透测试环境搭建

包括虚拟机VMware和KALI安装

3、VMware-tools增强工具安装

此工具可以实现物理机和虚拟机的完美交互，是对虚拟机功能的增强。

Kali Linux是一个基于 Debian 的 Linux 发行版，包括很多安全和取证方面的相关工具。Kali Linux 的前身是 BackTrack Linux，而 Back Track 是基于 Ubuntu 的一个 Linux 发行版。因此如果你要学习 Kali Linux 系统本身的话，需要学习一些 Linux 操作系统，特别是 Ubuntu 系统的相关知识，如 Linux 的发展和历史，Linux 系统的优势，Linux 工作环境的基本配置，Linux 常用 Shell 命令及 Shell 脚本编程，Linux 文件系统，Linux 设备挂载，Linux 用户及用户组的建立和管理，Linux 的网络配置，Linux 远程登陆，Linux 软件包管理等相关知识。这些知识中的大部分适用于一般的 Linux 系统，可以在一些介绍 Linux 的书籍，如《鸟哥的 Linux 私房菜》等中学到。至于软件包管理，则可以使用 Ubuntu 系统中最常用的高级管理工具 APT，如要更新软件包列表，只需执行命令：

# apt-get update

如要安装某个软件包，只需执行命令：

# apt-get install xxx

但是 Kali Linux 不同于一般 Linux 发行版的地方在于 Kali Linux 是许多优秀的安全工具的集合，在其中集成了精心挑选的渗透测试和安全审计的工具，其主要目的是用来供渗透测试和安全设计人员使用。如果你使用这个操作系统，那么你将会运行着一个缺乏安全保障的系统，因为 Kali Linux 被设计为以 root 权限运行。总的来说，它是一个攻击型工具，而不是一个防御型工具。因此你必须要有计算机及网络安全方面的知识，并且还需要有一定的法律意识，知道怎么用它做正确的事情。小心地使用 Kali，充分利用它的巨大优势，它会给你带来难以置信的好处。但是对不会使用或者不能正确使用的人，它也可能会产生很大的麻烦。

大数据主要学习哪些内容？

这是一个非常好的问题，作为一名IT从业者，同时也是一名教育工作者，我来回答一下。

大数据经过多年的发展，已经逐渐形成了一个比较庞大且系统的知识体系，整体的技术成熟度也已经比较高了，所以当前学习大数据技术也会有一个比较好的学习体验。

由于大数据涉及到的内容比较多，而且大数据技术与行业领域也有比较紧密的联系，所以在学习大数据的时候，既可以从技术角度出发，也可以立足行业来学习大数据。对于学生来说，可以从大数据技术体系来学习，而对于职场人来说，可以结合自身的行业和岗位任务来学习大数据。

不论是学生还是职场人，要想学习大数据都需要掌握以下几个基本内容：

第一：计算机基础知识。计算机基础知识对于学习大数据技术是非常重要的，其中操作系统、编程语言和数据库这三方面知识是一定要学习的。编程语言可以从Python开始学起，而且如果未来要从事专业的大数据开发，也可以从Java开始学起。计算机基础知识的学习具有一定的难度，学习过程中要重视实验的作用。

第二：数学和统计学基础知识。大数据技术体系的核心目的是“数据价值化”，数据价值化的过程一定离不开数据分析，所以作为数据分析基础的数学和统计学知识就比较重要了。数学和统计学基础对于大数据从业者未来的成长空间有比较重要的影响，所以一定要重视这两个方面知识的学习。

第三：大数据平台基础。大数据开发和大数据分析都离不开大数据平台的支撑，大数据平台涉及到分布式存储和分布式计算等基础性功能，掌握大数据平台也会对于大数据技术体系形成较深的认知程度。对于初学者来说，可以从Hadoop和Spark开始学起。

我从事互联网行业多年，目前也在带计算机专业的研究生，主要的研究方向集中在大数据和人工智能领域，我会陆续写一些关于互联网技术方面的文章，感兴趣的朋友可以关注我，相信一定会有所收获。

如果有互联网、大数据、人工智能等方面的问题，或者是考研方面的问题，都可以在评论区留言，或者私信我！

我有幸做了七八年的大数据吧，从技术角度谈谈自己的看法，大数据都有哪个领域，都需要学习什么技术。

第一，首先要把这些大数据都可靠的存储起来，经过多年的发展，hdfs已经成了一个数据存储的标准。当然还有其他的存储，比如kudu，hbase等，都是适合不同领域的存储。

第二，既然有了这么多的数据，我们可以开始基于这些数据做计算了，于是从最早的MapReduce到后来的hive，spark，都是做批处理的。

第三，由于像hive这些基于MapReduce的引擎处理速度过慢，于是有了基于内存的olap查询引擎，比如impala，presto。

第四，由于批处理一般都是天级别或者小时级别的，为了更快的处理数据，于是有了spark streaming或者flink这样的流处理引擎。

第五，由于没有一个软件能覆盖住所有场景。所以针对不同的领域，有了一些特有的软件，来解决特定场景下的问题，比如基于时间序列的聚合分析查询数据库，inflexdb opentsdb等。***用预聚合数据以提高查询的druid或者kylin等，

第六，还有其他用于数据削峰和消费订阅的消息队列，比如kafka和其他各种mq

第七，还有一些其他的组件，比如用于***管理的yarn，协调一致性的zookeeper等。

第八，由于hdfs 处理小文件问题不太好，还有为了解决大数据update和insert等问题，引入了数据湖的概念，比如hudi，iceberg等等。

第九，业务方面，我们基于大数据做一些计算，给公司的运营提供数据支撑。做一些推荐，给用户做个性化推荐。机器学习，报警监控等等。

到此，以上就是小编对于深度学习学生linux环境交流的问题就介绍到这了，希望介绍关于深度学习学生linux环境交流的4点解答对大家有用。

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