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1、硬件設備：香港芯中心科技使用了各種類型的硬件設備，如圖形處理器（GPU）、云服務器、高性能計算機等，用于進行深度學習算法的訓練和優化。軟件工具：為了加速開發和部署人工智能產品，芯中心科技采用了各種軟件工具和框架，例如TensorFlow、Caffe、PyTorch等，用于構建和測試深度學習模型。
1、網絡環境：雖然網吧提供了高速的網絡連接，但這種網絡環境并不適合深度學習任務。深度學習訓練過程中需要頻繁地讀寫大量數據，對網絡的穩定性和速度有很高的要求。網吧的網絡是為游戲設計的，可能會有波動和延遲，這會影響深度學習任務的效率和穩定性。
2、高中畢業可以學校的技術非常的多，要選擇就業好的自己喜歡的專業，推薦學習 人工智能應用工程師 人工智能工程師是指從事與人工智能相關算法、深度學習等多種技術的分析、研究、開發，并對人工智能系統進行設計、優化、運維、管理和應用的工程技術人員。
3、大學生大多喜歡玩游戲，而買臺式機的想法無疑也是出于這項考慮，畢竟臺式機一方面性價比更高，另一方面在散熱和屏幕尺寸大小方面還有著筆記本不可比擬的優勢。但大學生活并不只有游戲，不管你愿意或不愿意，必然都要用到電腦進行大量的學習任務，尤其是到了大四階段。
4、在網吧和游戲多開場景中，x99提供了低功耗的CPU選項，如e5 2630l v3，以及豐富的PCIe通道數，能支持低成本的高性能搭建。對于深度學習任務，x99的40多條PCIe通道和高穩定性，甚至可以支持雙卡訓練。
最后，搭建環境的具體步驟包括安裝Anaconda3+CUDA+cuDNN+PyTorch，以及可能的版本兼容問題和IDE選擇，如PyCharm（需注意版本激活和配置）、VS Code（支持Python和C++）和Visual Studio（主要為C++環境）。遇到問題時，如安裝過程中遇到特定庫的編譯問題，需要查找解決方案。
盡管兩者各有優劣，但都支持自定義和擴展。PyCharm適合習慣了IDE風格的用戶，而VS Code則通過插件系統提供了靈活性和適應性。如果你正在尋找一個輕便且功能豐富的代碼編輯器，VS Code可能是一個更好的選擇，尤其是對于資源有限的設備或小型項目。
Pycharm篇 首先，打開您的Pycharm IDE。在界面的左側菜單欄中，找到并點擊“設置”選項。在彈出的窗口中，切換至“Plugins”（插件）頁面。在這里，您將看到一個搜索框。輸入“通義靈碼”并按下回車鍵，系統將自動為您找到并推薦這個插件。點擊安裝按鈕，等待安裝過程完成。
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