很多朋友对于deepmotod10plus怎么连手机和deepin20卡顿解决办法不太懂，今天就由小编来为大家分享，希望可以帮助到大家，下面一起来看看吧！
本文目录
- deepmotod10plus怎么连手机
- 有没有人用过deepin操作系统用起来怎么样能不能解决国产电脑系统的需求
- 你会选择体验做得越来越好的deepin系统吗
- 有没有什么可以节省大量时间的Deep Learning效率神器
deepmotod10plus怎么连手机
要连接deepmotod10plus与手机，首先需要打开deepmotod10plus的蓝牙功能。然后在手机的蓝牙设置界面中搜索设备并选择deepmotod10plus进行配对。若需要输入配对码，则输入0000即可。完成配对后，手机与deepmotod10plus就成功建立了蓝牙连接。此时可以通过深度掌控app来控制deepmotod10plus的运行状态，或者通过增加传感器来实现更多功能的拓展。
有没有人用过deepin操作系统用起来怎么样能不能解决国产电脑系统的需求
由于工作原因，从2013年至今，我都在使用deepin和windows双系统，期间也用过其他linux系列操作系统，比如ubantu、redhat等发行版本。早期deepinr的用户界面接近windows，到了deepin14以后的版本，初始操作界面看着又接近mac。但是，linux的用户界面是什么样子，并不重要，会一点linux知识的人就可以自定义。而且业界内人士普遍认为图形化的用户界面在linux中并不重要，linux高手们都明白这一点。
一、deepin用起来怎么样?
说起使用deepinlinux的感受，应该说“因人而异”，很难用一两句话来概括。
1、 对“电脑小白”而言。这里“电脑小白”是指没有多少使用计算机的经验，也不会使用命令行的人，使用计算机大概就是娱乐、文字处理或简单的表格计算。这些需求，deepin完全能满足需求。deepin图形化操作界面简单明了，和windows差不多，通过双击可以打开应用程序，中文支持很好。deepin内置了wps办公软件、QQ（linux版本）、深度影院、网易音乐等丰富的办公、影音娱乐软件，而且这些软件都是免费授权使用的，完全不用担心软件侵权的问题，对于新手使用来说，比昂贵的Mswindows、Msoffice划算得多，一套正版windows10专业版授权许可使用费就达890元，一套正版Msoffice2019专业版办公软件授权许可使用费则高达1899元，adobe系列考虑进去，其他专业软件考虑进去，你的电脑完全没有软件贵。
2、 经常用电脑的人。经常用电脑，一般熟悉的都是windows操作系统，用电脑来做文字办公、影音娱乐、玩游戏等。由于deepin上的操作和windows基本一致，所以迁移到deepin上一般不会有多少问题。但最大的问题，也是很多朋友不愿意使用deepin或其他linux操作系统的原因在于，对游戏的支持太差！很多游戏开发商直接是面对windows制作、发行游戏的，所以linux对游戏支持很差，应用商店里有一些单机游戏或一些网络游戏可供下载，但如果你在玩“英雄联盟”、“绝地求生”一类的主流网络游戏的话，那么目前deepin是做不到的。我以前喜欢玩魔兽争霸，于是想方设法在deepin下配置了wine，然后用命令行“$wineWar3.exe-opengl”成功运行了魔兽争霸之冰封王座1.4e版本，但画面质感和游戏的流畅性方面的体验还是不如windows。
如果说在为什么linux一直流行不起来，并不是linux做的不够好，而是因为“对游戏的支持差”这一点，被首先排除在操作系统选择的问题上。
3、 专业人员。亦即电脑大神，这里要分两种情况分别来讲。
（1） 从事电脑编程、网站运维、虚拟化服务器运维方面的专业人员。
这类专业人一般不需要图形界面，对了，如同你在电影中看到的那些非常酷的黑客一样，他们的电脑界面通常是三四个黑漆漆的字符框，他们时不时在某个框里面输入几个字符，然后一大堆英文流淌出来……顺便科普一下，linux之父，芬兰人林尼斯就是一个编程怪才，linux就是他在大学时期开发的软件，到目前为止，林尼斯本人还在更新linux的内核。对这些人而言，linux是为他们不二的选择，到目前为止，互联网上的网络服务器操作系统仍以linux(unix)为主流，而Mswindowsserver系列始终难以抗衡linux(unix)。Linux中丰富的c/c++函数库更是程序员的最爱。当然，deepinlinux作为服务器使用或编程用来说，不见得比其他版本linix出色，但绝对比windows要好用得多。
（2） 从事3d制作、音乐影视后期制作、平面设计、erp集成系统管理等方面的专业人员。
这些专业人员所需要的软件完全不同于第一类专业人员，他们的软件就目前而言大部分还是运行在windows平台上，所以要想迁移到deepin上，并非易事。简单的就国内的财务erp软件而言，谈得上商业运用的只有windows版本的，要用erp软件，好吧，请你先装windows!在我工作的范围内，就用着一个非常奇葩的统计软件，除了windowsxp，其他系统一律不能正常运行，但是由于该软件在工作中又不不能不用，为此，买了新电脑的员工都是一边报怨，一边在新电脑上运行个windowsxp虚拟机,然后安装使用那个不可理喻的软件。
二、deepin能不能解决国产电脑系统的要求？
先深吸口气，要用deepin胜任“国产电脑系统”的角色，只能说“路漫漫其修远”！
1、从用户水平看，电脑小白不可能永远是小白，某一天会长成熟练的电脑应用者，同时又是游戏爱好者；再过一久也许会成为计算机专业领域的从业者。所以说，用deepin取代windows,来做为国产操作系统，还需要一个很长的过程。
2、从seepin的来源看，deepin只是linux的一个发行版本，而linux本身不是中国的，所以deepin也就不能算做“国产电脑系统”。刚才说过，linux是芬兰人林尼斯编写的内核，基于这个内核还有很多发行版本，比如redhat、ubantu、suse、arch等几十个品牌，deepin只是这些linux发行版本中的一个而已。
3、从游戏性能看，由于linux玩游戏很成问题，那么作为linux的一个支系，deepin也不会例外。由于很多人买个人电脑的初衷，就是为了痛快地玩游戏，deepin虽然也做出了自己的努力，甚至可以配置到双击图标来运行“魔兽争霸”，但配置过程本身就对用户要求具备一定的linux基本知识，配置好了，玩游戏的体验也不如windows那么畅快，所以想玩游戏的就不会考虑deepinlinux了，就是说80%以上个人新买的电脑不会选择安装deepin或者其他linux操作系统，所以短时期内deepin不会成为首先的电脑操作系统。
4、从专业运用领域看，deepin能出色的做好编程工作，一般的桌面应用也基本满足，但是在服务器领域相对于redhat等同类linux操作系统还显得有所不足；其他专业的软件需要专用的平台，比如erp软件系列、医学影像的某些专业软件、还有我刚才说的那么奇葩统计软件，就非得用windows才能运行。所以说，用deepin来作为国产电脑系统，还为时尚早。
你会选择体验做得越来越好的deepin系统吗
目前我们公司有2/3的电脑都运行深度Linux操作系统。主要的原因是因为我们是一家上市公司旗下的研发中心，所以说我们必须在所有的电脑上都安装正版的操作系统。
大家都知道，如果是安装windows操作系统的话，是需要额外付费的，但对于我们来说的话呢，不愿意支付这个费用，所以呢我们就使用深度Linux操作系统了。
深度Linux操作系统，在众多的Linux发行版本当中，相比较的话，并不是说做的特别优秀的。我们公司一开始有考虑使用archlinux系统，但后来发现大家对这个系统的上手度比较低一点，于是我们又换成了ubuntuLinux操作系统，相比较而言好了一些，但是依然是有众多的国产的软件，大家都不支持。
最终我们选择了深度Linux操作系统，因为深度Linux操作系统集成了WPS办公软件，还有QQ微信等等的常用的聊天软件，开箱即用，非常方便。
在使用的过程当中，深度Linux也是经常出现一些问题，但是实话实说这些问题呢都可以得到解决。虽然在Linux操作系统上来说的话，深度并不是说做得最好的，但是对于长期使用windows操作系统的人来说，切换成Linux操作系统的话，深度绝对是体验最好的一款Linux操作系统。
因为各个方面都没有什么使用上的障碍，直接上手使用，很快就能够熟悉了。如果你们没有太多的限制要求的话，我觉得深度Linux操作系统是能够完全替代windows操作系统，用来日常办公的。
以上文字只是我的个人观点，如果各位看官有不同的观点，欢迎在评论区中讨论留言。
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有没有什么可以节省大量时间的Deep Learning效率神器
你好。谢邀。
没有理解清楚你的问题中效率的概念。问题1可能是DeepLearning的训练加速推理加速？或者问题2可能是怎么快速上手DeepLearning？问题1可能不是那么一言两语才能回答完，回答2简单一些。
问题1DeepLearning的训练加速推理加速？
启用框架fuse技术进行算子融合算子融合之后训练起来减少了无效的拷贝时间，计算组织更加紧密，所以性能更好。
启用集合通信框架NvidiaNCCL等都提供这样的集合通信方法开启后，梯度的反向传播和平均等运算将大大加速。
配置多机多卡多机多卡训练会大大加速神经网络的计算。
启用垃圾回收等内存显存机制通过优化存储空间，使得更多计算在显存中或者内存中显然比在硬盘来回调度快的多。
通过tensorrt、openvino等进行推理针对英伟达和intel的计算单元进行了大量的软件优化，部署速度更快。官方也提供了相应的生态，部署起来按照文档也很容易操作。
问题1总结：用最先进的工具把最牛X的选项打开，把所有能利用的资源都利用了，自然训练速度和部署推理就会显著提高。
问题2怎么快速入手DeepLearning？
首先上结论：唯一的总神器就是数学。
DeepLearning本质上要学的是特征表示，多层神经网络的组织实际上是特征组合和空间变换。学过线性代数的人都会知道向量空间的概念，如果仔细想想点的组合就是线，线的组合就是面，面的组合就是空间。我们所谓的输入特征，无非就是空间中一个点的多维表示方法。
第一神器线性代数矩阵运算部分矩阵计算了如指掌，你就能轻松理解各种线性变换的概念，大部分的算子比如卷积Conv，循环神经网络算子LSTM等都不难理解。学好矩阵理论，别说DeepLearning，你就是去搞GPU神经网络并行计算也不在话下。
第二神器高等数学梯度部分神经网络能训练出来的第一功臣应该是BP（反向传播）算法吧，应该说没有BP就没有深度神经网络什么事情了，学好梯度的运算别说训练神经网络，你就是写个性能不那么好的神经网络框架也不在话下，pytorch/mxnet不过就是矩阵的前向和反向计算组合成的一个经过优化的工具包罢了。
第三神器概率论如果连基本的概率论都不懂，那么我请问你怎么搞清楚贝叶斯，怎么搞HMM隐马尔科夫模型，怎么搞条件随机场CRF，怎么搞BeamSearch剪枝，怎么搞CTC....一堆的怎么搞，头大了有木有。
高阶大神需要学的科目来了：离散数学图论大神必备科目，怎么才能让神经网络算的更快是架构师考虑的问题，这里面涉及大量的图优化问题，图论都没学过，怎么搞无依赖算子并行计算，这么搞算子合并优化，又是一堆的怎么搞？
问题2总结了解清楚原理和背后的数学知识什么时候都不晚，当有一天数学知识精进了，什么pytorch，tensorflow2.0，mxnet，paddlepaddle都不在话下，猛然发现这些所谓的牛逼框架，大多就是大学水平。硕士水平怎么也得搞个复数域神经网络。如果实在不想学数学，先从numpy搞起，试试各种API是怎么回事儿，鼓弄一下记住答案直接上手pytorch也未尝不可。大部分AI工程师数学真的很差，整天假装搞DeepLearning，实际上连矩阵乘法都不会，被计算框架宠坏了。
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