大家好，今天小编关注到一个比较有意思的话题，就是关于linux系统下深度学习的问题，于是小编就整理了4个相关介绍Linux系统下深度学习的解答，让我们一起看看吧。
mac可以用来装Linux系统吗？
可以装的，用双系统或者虚拟机都行。我们公司刚创业那会儿，开发机为了不占地方，就买了一台macpro，然后装的centos，大家都在上面开发。也有装过arch系统，比较小，运行速度快
我连简单的c语言都不会，更何况像这种linux虚拟机技术。所以这个问题我就来打一打酱油，同时我也关注一下这个问题，看看有哪些大神能够完美的解决兼容的问题呢。
为啥要用mac装linux啊，macos本来就是unix家族的一员，linux上多数命令nacos本来就有啊。要是非要用linux，就用虚拟机（比如PD）,或docker吧
其实很多人是因为实在不想折腾linux系统了，而买的mac。因为macos是类unix系统，喜欢和习惯linux系统的人，可以很快很好的适应到macos中。并且，由于大公司的支持，把一些细节问题处理的很好，这类人就是实在受不了linux中那些啥事儿都要自己操心的烦躁，转而一步直接干到macos，还自己一片清净……可以把更多的精力集中在真正需要去面对的问题上。
所以回到你的问题，可以装吗？当然可以装。如果你是要学习linux，毋庸置疑需要装，一般虚拟机就够了。但是你如果是为了实用，建议还是别了吧……
我不清楚提问者用Mac安装Linux系统干嘛，如果只是写代码的需求，我建议直接用macOS就好了，毕竟macOS是Unix系统，Unix/Linux下的命令基本都是一致的，可能在包管理方面存在着一些差异，当然macOS还没有一个成熟的官方包管理工具。
可能因为日常工作或者学习需求，很多同学还是会涉及到安装Linux系统。但是考虑倒是Mac平台，所以我不建议在macOS物理机上安装Linux系统。物理机上安装目前没有比较好的双系统解决方案，Boot Camp Assistant目前只支持windows，而在macOS上，Parallel Desktop虚拟机的体验非常好，Vmware Fusion体验也不错。
今天讲Parallel Desktop下安装Linux
Parallel Desktop是目前macOS下最好的解决方案，没有之一！
这款软件的优点还是蛮多的，尤其是在物理机、虚拟机文件共享方面，而且支持Debian、Fedora的融合模式、画中画模式，这对于同时需要用多个系统的时候非常方便，虚拟机系统可以直接跟硬盘连接，非常便捷。
这款软件的缺点是，这款软件对于Windows的优化做得非常好，但是对于Linux发行版比较少，Linux发行版目前也只支持主流的一些发行版，比如Debian/Fedora/CentOS/Ubuntu几个主要的Linux发行版，甚至向Linux Mint，Manjaro这些发行版也没有很好的支持，更别说Arch Linux和Gentoo Linux这样的发行版，虽然大名鼎鼎，但终究因为用户量不够，得不到支持，这一点上相比于Virtual Box和VMware Fusion就差很多。
更重要的是，Parallel Desktop是一款好软件，但是这个公司的行为却非常恶心，这家公司经常发型新的商业版本，而这款软件是按照版本付费的，但是版本更新非常频繁，还美其名曰配合macOS的更新，获得更好的体验，其实软件更新以后并没有太多功能迭代，所以这一点很多用户是苦不堪言。
当然你要学习服务器来说，Linux当然是比较好的选择，而且要深度学习Linux，也是比较好的，毕竟macOS连个包管理工具目前都还没有官方的，现在还靠着homebrew这样的第三方工具。但是对于大多数开发者来说，macOS其实用起来一样很酸爽的，所以根本不用担心，也根本不用考虑用Linux，如果真的需要用Linux的话，我还是建议直接用普通的PC专门安装更好，而不用采用Mac来完成。
linux小白，有什么书籍推荐，怎么学习入门？
有时候我们老同学坐一起聊天，经常会说做运维，道比术更重要。这里的道是生存之道，处事之道，如果与开发，测试处理不好关系，往往就容易做背锅侠。但是很多新人还没进来这一行，又怎么懂道呢？所以术也是至关重要的。
Linux入门篇：
如果是想快速入门Linux，或者熟悉shell的编写，那么可以参考下面的书籍；
《Linux命令行大全》
《Linux命令行大全》分为四部分：
学习路径：
1、Linux基础你得挑一个适合你的系统，然后在虚拟机安装它，开始使用它。 如果你想快速学会Linux，我有一个建议就是忘记图形界面，不要想图形界面能不能提供你问题的答案， 而是满世界的去找，去问，如何用命令行解决你的问题。在这个过程中，你最好能将Linux的命令掌握的不错，起码常用的命令得知道，同时建立了自己的知识库， 里面是你积累的各项知识。
2、Linux平台的C/C++开发，同时还有Bash脚本编程我推荐的书如下：C语言程序设计。 C语言，***当然更好。 C++推荐 C++ Primer Plus， 工具方面推荐VIM的官方手册，GCC中文文档，GDB中文文档，GNU开源软件开发指导3、UNIX环境高级编程（APUE）
3、UNIX环境高级编程堪称神作，经典中的经典，一遍一遍的看，看10遍都嫌少，绝对是圣经一般的读物，即使是Windows程序员也从其中汲取养分，Google创始人的案头书籍，扎尔伯克的床头读物。）
网络方向：
UNIX环境高级编程再深读：尤其是进程，线程，IPC，套接字；
多核程序设计：Pthread一定得吃透了；
UNIX网络编程：卷一，卷二
TCP/IP网络详解：卷一，卷二
强烈推荐，鸟哥的linux私房菜 这本书，这个一个linux大神写的，深入浅出，零基础入门到精通，作者还有个人网站，所有的文章技术都在他的个人网站上有，你跟着学就行了，也可以不要买书的。
我以前也是通过这本书学习了解linux的，不吹不黑，真心推荐。
一定要看看哦，真的很不错，很用心的资料，绝对不会让你失望的。
第一:常用命令
1,文件处理命令
2,权限管理命令
3,文件搜索命令
4,帮助命令
5,压缩解压命令
6,网络通信命令
7,系统关机命令
windows10如何再装一个Linux系统？
三种方法
第一种：物理机安装
第二种：虚拟机安装
第三种：Microsoft Store
下载好Linux ISO镜像
关注我，可以在我之前的答案中找到双系统安装。
下载好Linux ISO镜像
选择你觉得不错的虚拟软件：Hyper-V、VMware Workstation Pro、VirtualBox等等。
现在虚拟机安装，教程已经烂大街了，除了类似Arch Linux需要手动安装字符界面下进行安装，但是也有脚本自动安装，基本全部都是傻瓜式的。
您可以关注我，可以找到我过去发布的 虚拟机安装Mac OS。
win10有自带的虚拟机hyper-v，在控制面板里程序卸载有功能开启，开启就行了。
还有记得开启硬件虚拟化，要cpu支持的，一般在BIOS设置里打开。
当然家庭版默认是不支持的，想开启的话，私信给你找我开启的脚本。
如果仅仅是日常使用，不涉及深度学习，装虚拟机即可满足需求。如果用于深度学习，需要安装显卡驱动，编译相关环境，需要安装双系统，通过u盘生成系统镜像，将u盘作为启动项进行安装，再进行驱动安装和环境配置。安装过程一定要细心
两种方法，一种是开启Windows10自带的虚拟机—Hyper-V，一种是安装VMware虚拟机，下面我简单介绍一下实现过程：
1.这个直接在“控制面板”->“程序”->“开启或关闭Windows功能”中勾选“Hyper-V”就行，如下，安装完成后，需要重启电脑才能生效：
如果是Win10家庭版的话，没有Hyper-V选项，这里我们新建一个bat文件，复制如下内容到文件中（网上有），直接双击运行，就会安装Hyper-V：
2.重启电脑后，我们就可以打开“Hyper-V管理器”安装Linux虚拟机了，如下，点击“新建”，开始安装：
3.接着按着步骤一步一步来就行了，设置内存、配置网络、指定Linux镜像和安装位置等就行，如下：
安装完成后，就可以启动Linux虚拟机，进行安装了，如下：
深度操作系统作为国产操作系统中的典范，在近几年国产操作系统中，走出了蒸蒸日上的步伐。Deepin 是一个基于 Linux 的操作系统，专注于使用者对日常办公、学习、生活和娱乐的操作体验的极致，适合笔记本、桌面计算机和一体机。现在深度官方已经开发了包括应用商店、音乐播放器、视频播放器、截图、游戏中心、录音、录屏、终端、翻译、桌面环境等等。
而且在网上看好多开发团队都直接用deepin进行生产开发，所以我也决定先在虚拟机里面试用下整体的体验如何。下面我们开始安装。
Step 1.下载文件，安装虚拟机软件
新建虚拟机
选择类型不是很懂就直接选典型
选择下载好的iso安装包
选择客户端为Linux 使用Ubuntu 64位
自己定个名字和虚拟机存放的位置
选择虚拟硬盘的大小
下一步，完成。新建虚拟机完成
想自学大数据，不知道从哪里学起，有什么书籍和学习路线推荐么？
学习大数据需要掌握多种技能和工具，包括数据处理、数据存储、数据分析、数据可视化等方面的知识。以下是一些书籍和学习路线的推荐，供您参考：
- 《大数据时代》：这本书是大数据领域的经典著作之一，作者维克托·迈尔-舍恩伯格(Viktor Mayer-Schönberger)和肯尼斯·库克罗(Arnold Kenneth Cukier)详细介绍了大数据的概念、应用、挑战和机遇等方面的知识。
- 《大数据处理与分析》：这本书介绍了大数据处理和分析的基本概念、技术和工具，包括Hadoop、Spark、MapReduce等。
- 《数据可视化实战》：这本书介绍了数据可视化的概念、原理和实践技巧，包括数据图表、交互式可视化等方面的知识。
- 《Python数据分析实战》：这本书介绍了使用Python进行数据分析和处理的基本技术和工具，包括NumPy、Pandas等。
- 《数据科学家的工具箱》：这本书介绍了数据科学家需要使用的各种工具和技术，包括编程语言、数据处理和分析工具、机器学习算法等。
学习大数据的路线可以分为以下几个阶段：
- 学习编程基础：了解编程语言的基本概念和语法，掌握基本的编程技巧和工具。
- 学习数据处理和分析技术：了解大数据处理和分析的基本概念、技术和工具，包括Hadoop、Spark、MapReduce等。
- 学习数据可视化技术：了解数据可视化的概念、原理和实践技巧，包括数据图表、交互式可视化等方面的知识。
- 学习机器学习和深度学习技术：掌握机器学习和深度学习的基本概念、原理和应用技巧，包括算法、模型、框架等。
- 实践项目：通过实践项目来巩固和应用所学知识，提高实际工作能力。
以上是大数据学习的一些基本路线和参考书籍，希望对您有所帮助。
大数据学习可以从最基础的java语言入手，然后去学习Linux&Hadoop生态体系，一些分布式的技术理念，再然后就是学习机器学习，深度学习算法。
（1）Java语言基础
Java开发介绍、熟悉Eclipse开发工具、Java语言基础、Java流程控制、Java字符串、Java数组与类和对象、数字处理类与核心技术、I/O与反射、多线程、Swing程序与集合类
（2）JavaWeb和数据库
数据库、JavaWeb开发核心、JavaWeb开发内幕
推荐书籍：
《Effective Java中文版》（第2版）
这本书是学习java必备书籍，看完这本书也就掌握了入门的基础知识。
阶段二、 Linux&Hadoop生态体系
随着互联网的发展，大数据开发是一个比较不错的选择，未来的发展趋势是大数据人工智能，而大数据开发有两个发展方向：一是大数据平台开发，二是大数据应用开发。由于大数据所需要的技术知识比较复杂，想要自学大数据是比较困难的。
其实，零基础小伙伴想学习大数据开发技术，大数据培训是一个比较不错的选择，当然了，小伙伴可以根据自身的基础条件来选择适合自己的学习方式，小伙伴想要自学大数据开发，好的学习路线是必不可少的。
1.学习大数据相关基础知识
学习大数据开发对于零基础小伙伴来讲，在初级阶段肯定是要积累基础知识学习的，学习大数据开发技术知识，需要java、Python等编程语言基础，着几种编程语言都是比较容易入门的。
小伙伴通过什么方式学习基础知识呢？小伙伴可以通过大数据视频的搜索来获取相关视频进行学习，为什么不推荐看书学习呢？在书本上只是学习到了相关的知识结构，并没有大数据视频讲的细致，而且还能做到交叉知识点的讲解。
2.学习相关大数据开发知识
小伙伴学习入门了编程基础，接下来的阶段是相关大数据开发平台的知识学习，建议小伙伴可以从Hadoop和Spark开始学起，这两个平台的应用是比较广泛的。在学习大数据开发过程中，小伙伴还需要了解Linux系统的学习，企业对大数据开发人员的要求是熟练掌握Linux系统。
3.项目实战的练习
小伙伴在学习大数据开发过程中，不能只学习基础知识，更重要的是项目实战案例的练习，小伙伴可以通过项目实战来深入理解大数据开发技术知识。
大数据是一个比较复杂的编程学科，不仅需要有编程基础，还需要有较强的思维逻辑能力能力，是比较适合理工科学习的一项编程技术，当然也并不是说理工科外的小伙伴不能学，两者的差距是接受能力的强弱。尚硅谷大数据培训是全程面授教学，以理论实践相结合的教学方式传授大数据开发技术知识，让小伙伴在学习大数据开发技术知识的同时，积累更多的项目实战经验。
作为一名IT从业者，同时也是一名教育工作者，我来回答一下这个问题。
首先，要自学大数据还是具有一定难度的，大数据不仅内容比较多，难度比较高，同时还需要学习者具有一定的场景支撑，比如数据中心等等，所以初学者自学大数据通常需要按照三个阶段来安排学习计划。
学习大数据的第一个阶段要根据自身的知识基础和发展方向来完成一些基础知识的学习，不论是从事大数据开发还是大数据分析，都需要具有一定的程序设计基础，初学者从Java和Python开始学起都是不错的选择。Java的前期学习难度要大一些，Python则要相对简单一些，而且目前Python语言在大数据领域的应用前景也比较广阔。
学习大数据的第二个阶段是掌握大数据平台的相关知识，大数据领域的诸多岗位任务都离不开大数据平台的支撑，所以学习大数据平台是学习大数据技术的重要环节。学习大数据平台可以从Hadoop和Spark开始学起，一方面这两个平台是开源平台，另一方面这两个平台的应用范围也比较广泛，相关的学习案例也比较多。
相对于编程语言来说，大数据平台的内容相对比较多，而且也具有一定的难度，往往还需要初学者具备一定的Linux操作系统知识，所以如果自身的计算机基础知识比较薄弱，那么也可以从Linux操作系统开始学起。
学习大数据的第三个阶段就是实践阶段，实践阶段最好能够在实习岗位上来完成，一方面实习岗位能够提供场景支撑，另一方面在实习岗位上也更容易与有经验的技术人员进行交流学习。
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！
到此，以上就是小编对于linux系统下深度学习的问题就介绍到这了，希望介绍关于linux系统下深度学习的4点解答对大家有用。
