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在AI编写代码的时代，开发者可以扮演什么角色以生存？本文对为何如今像Django这样的集成框架再次变得重要提供了深刻的见解。

从GPT-4o到o1-pro，比较分析ChatGPT Enterprise的AI模型，指导各模型的自动化及内容利用战略。

分析DGX Spark和RTX 4090的AI基础设施性能与效率。提供选择本地AI基础设施时需考虑的要点和行业应用指南。

NVIDIA DGX Spark 是为本地 AI 基础设施设计的紧凑型 GPU 服务器，是优化边缘 AI 和本地推理环境的高性能 AI 系统。

整理了使用 Conda 管理虚拟环境和包所需的核心命令，以表格形式展示，方便查看。

什么是Conda？Anaconda与Miniconda的区别，venv的比较，以及安装方法等，整理了入门Conda环境的核心概念。

本文详细说明了如何在Ubuntu上安装CUDA和cuDNN以构建AI深度学习开发的GPU环境。适合初学者的实用指南。

CUDA是NVIDIA的并行计算平台，是利用GPU进行快速运算的关键技术。本文介绍其概念和结构。

应该学习深度学习和TensorFlow吗？探索一种在利用AI API进行快速开发与直接构建模型的技术能力之间的现实方法，为想制作自己AI的开发者提供方向。

学习使用TensorFlow的深度学习概念及线性回归模型的实现。通过实践了解张量和计算图的原理、数据预处理、模型选择、学习与优化过程。

本文整理了AI、机器学习和深度学习的区别，并介绍了如TensorFlow、PyTorch、Keras等主要深度学习框架，帮助读者了解各框架的特征和应用实例，选择合适的深度学习工具。