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GPU平台选择指南!

Datawhale亲测 主题:AI算力平台使用体验 引言:要做深度学习,必然需要 GPU,如何构建一个弹性的 GPU 环境是很多读者关心和常问的问题,今天主要分享关于云服务器的选择。...考虑到Datawhale读者在项目实践中对算力的需求,希望能推荐好用的算力平台。...除了训练速度快之外,平台提供了大量热门公开数据集,省去大家上传数据集的时间成本。...灵活算力,按需使用 基于GPU虚拟化技术,我们可以提供更灵活的算力选择,通过内置数十种算力规格,更准确的匹配您的算力需求,采用按需使用模型,使您最低成本获得高性能的计算服务。...快速集成 我们集成了 git 代码仓库,基于 S3 协议的云对象存储和 nfs 协议的文件存储,您的历史工作可以平滑过渡到平台上,免去迁移工作的烦恼。 最后 如果想了解其他GPU平台,也欢迎留言。

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    跨平台开发体验: Windows

    为了消除很多尚未接触过.NET Core的读者对未知世界的恐惧,我们先通过几个简单的Hello World应用让大家感受一下在Windows上的.NET Core全新的开发体验。...一、安装开发环境 .NET Core的官方站点介绍了在各种平台下安装开发环境的方式。总的来说,我们在不同的平台下开发.NET Core应用都需要安装相应的SDK和IDE。...虽然Visual Studio Code也不失为一个优秀的IDE,如果Windows依旧是我们主要的开发环境,我个人还是推荐使用Visual Studio。...Visual Studio Code是一个完全免费并且提供全平台支持(Windows、Mac和Linux)的IDE,我们可以直接在其官网(https://code.visualstudio.com/)上下载...和Visual Studio Code一样,Rider同样也是个跨平台的IDE,我们可以同时在Windows、Max OS X以及各种桌面版本的Linux Distribution上使用它。

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