标签：视频 推荐 之前 学习 课程 cuda https 深度 安装
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前言
纯小白，以下都是自己的探索，希望对你有用
一、心理建设
自我介绍的原因是想节约大家宝贵的时间，如果你跟我情况类似希望能给你一些小经验吧。
因为自己走了很多弯路浪费了很多时间，所以想写下自己的探索历程，希望能帮到了你。o(￣▽￣)ブ
自我介绍：普本，大二，女生，大数据专业。
上大学前基本没怎么玩过电脑（不玩游戏，其实最主要是也不太会，尝试了几次，无能狂怒，总的来说真的就是纯小白了
所以，不用害怕啦，深度学习也不是很神秘，遥不可及，试试嘛，才能了解自己喜不喜欢，在选择要不要坚持呀~
二、环境安装
如果是英伟达的显卡，笔记本价位在我的之上的（可以看看我的第一篇）应该就没问题
1.关于cuda
环境安装我走了很多弯路，最后还是在朋友的指导下才完成了
（卑微）
- 如果可以的话不用看太多的博客，我就是看了很多每种方法还都不太一样，大佬们写的都很好，但是我这种小白看下来真的是脑子里乱的一批
- 推荐一个视频，跟着这个视频，绝对没问题！不知道点击能不能直接跳转再放一个链接https://www.bilibili.com/video/BV1XZ4y1M7L2（感谢up）
你可能有的一些疑惑：
1.个人认为如果已经安装了anaconda的话可以先卸载，跟着这个视频来
2.cuda不用单独安装了，这个方法的anaconda里已经配置了cuda环境
3.如果你不知道什么是镜像：因为这些安装包一般都是国外的源，而镜像可以加速。
4.如果你以前都是用jupyter写代码，但是安装一个pycharm吧，以后跟着其他视频的老师学习会很方便的
2.推荐课程
1.还是推荐吴恩达老师的课程入门，我是有高代数分基础的，但是推导看起来还是觉得很心累（也因为课程是英文授课，听起来有些吃力，又要看字幕，又要看推导过程）/(ㄒoㄒ)/~~，到后来发现其实也不是很重要，所以，如果很困难的话，可以选择看一下有个印象，记住公式和结论比较重要。
视频的话，有很多资源，这里给大家推荐一个整理好的笔记链接如下：
https://blog.csdn.net/wuzhongqiang/article/details/89702268（感谢博主）
2.理论也不要看太多，我大概是看来三十节课就看不下去了。实战经验非常重要，听说吴恩达老师coursera开了一个实践课，能跟下来效果不错，但是苦于我不会翻墙，知乎上查过之后好像有上课和旁听两种形式，而且一不小心就会点错，还有可能会扣钱，怕了┭┮﹏┭┮，B站也有搬运，大家可以看看适不适合自己
这里我还是推荐北大的一个入门课程，有实践，老师提供代码，跟着老师，跑一跑程序还是很快乐的：https://www.bilibili.com/video/BV1B7411L7Qt?from=search&seid=3838628530648450168
总结
提示：这里对文章进行总结：
例如：以上就是今天要讲的内容，本文仅仅简单介绍了pandas的使用，而pandas提供了大量能使我们快速便捷地处理数据的函数和方法。
标签：视频,推荐,之前,学习,课程,cuda,https,深度,安装 来源： https://blog.csdn.net/weixin_46320197/article/details/113407806
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