alpha平台里的算力

⑴ 「alpha知識雲2.0」平台都有哪些人在用

只要有做知識付費需求的～知識大v、自媒體大咖、個人講師等

⑵ 阿爾法數字貨幣交易平台是怎麼回事

先看看他 什麼資質 在看看監管機構是哪裡 正規平台 有資質 有監管機構 出入金自由

⑶ alpha-go的計算能力等同於多少台伺服器

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這么說吧：1997年下贏國際象棋冠軍卡斯帕羅夫的「深藍」是一台超級計算機，而即將和李世石對決圍棋的AlphaGo卻是谷歌旗下公司DeepMind開發出來的人工智慧程序。強行把這二者拉在一起比較……少年我們還是來談談世界和平吧。不過AlphaGo作為程序，最終還是要運轉在計算機上才能去和人類比個高下的。所以把問題換成「即將和人類下圍棋的那台計算機到底比深藍厲害多少倍？」
我們還是能夠簡單計算一下給出大致答案的。畢竟在衡量計算機性能方面，我們已經有了一個相當統一的標准：每秒浮點運算次數，為了方便起見，我們下面一律稱之為「FLOPS」。
千萬別被「浮點運算」這個計算機術語嚇跑，說人話的話，浮點運算其實就是帶小數的四則運算，比如1.2加2.1就是一個典型的浮點運算。如果你的小學數學老師不是美國人的話，那麼我們估計這會兒你早就心算出結果是3.3了。不過這對計算機來說，這個問題沒那麼簡單。
我們知道，計算機是以0和1構成的二進制數字進行運算的，比如在基礎的二進制里，1就是1，2就變成了10，3是11，4是100……這種運算方式讓我們可以用最簡單的電路元件組裝出穩定有效的計算機器，但它也帶來一個問題：計算機能夠處理的數字只有整數。如果想不藉助任何其他的數學方法，用0和1表示一個0.1……少年我們真的還是來談談世界和平吧。
解決這個問題的辦法很簡單：0.1可以看成是1除以10的結果，我們想讓計算機計算一個帶小數點的數字，只要告訴CPU這是一個被1後面加了多少個0整除的整數就行了。不過這樣一來，計算機在處理小數點的時候，就多了好幾個運算步驟。所以進行浮點運算的速度也就成了衡量計算機性能的標准。
拿在國際象棋上擊敗人類的深藍來說，它的計算能力是11.38 GFLOPS，意思就是深藍能在每秒鍾里計算113.8億次帶小數的加減乘除。而在二戰期間幫助美國設計製造原子彈的第一台通用計算機ENIAC，它的性能只有300 FLOP。
在今天看來，深藍的性能怎麼樣？三個字：弱爆了。單就PC中使用的CPU來說，早在2006年，英特爾推出的第一代酷睿2就已經穩穩地超過了深藍。這還沒有算上顯卡里GPU帶來的效果加成，今天最普通的集成顯卡，其性能也已經超過了700 GFLOPS。如果真要在性能上比個高下，深藍這種上個世紀的超級計算機，就算組團也不一定能單挑你面前的這台筆記本電腦。
那麼今天的超級計算機已經達到了什麼樣的性能水平？我們國家的天河二號是世界最快的超級計算機，它浮點運算能力已經達到了33.86 PFLOPS。也就是說，深藍要在性能上增長到自身的30萬倍，才能和天河二號相提並論。
不過對於深藍來說，這樣的比較實在是太不公平。因為即便在當年，深藍也不是速度最快的超級計算機。相比之下，只有通過谷歌AlphaGo使用的電腦，我們才能比較出這20年裡，我們的計算機到底經過了怎樣驚人的發展。
根據谷歌團隊發表在《自然》雜志上的論文， AlphaGo最初是在谷歌的一台計算機上「訓練」人工智慧下圍棋的。按照論文里的描述，谷歌利用這台計算機，讓AlphaGo的圍棋水平提升到了與歐洲冠軍樊麾接近的地步。不過論文除了提到這台計算機裝有48個CPU和8個GPU之外，對計算機的性能連一個數字都沒有提到。好在AlphaGo是在雲計算平台上運行的，我們只要找來競爭對手的計算機數據比較，就可以了解到大概了。
比如說去年12月，阿里雲對外開放的高性能計算服務。按照阿里雲的描述，這些計算機的單機浮點運算能力是11 TFLOPS，而且同樣可以用來訓練人工智慧自行學習。如果谷歌的計算機性能與阿里雲接近的話，那麼AlphaGo所驅動的硬體，性能至少是深藍的1000倍。
但故事到這里還沒有完，AlphaGo並非只有「單機版」一個版本。為了達到更高的運算能力，谷歌還把AlphaGo接入到了1202個CPU組成的網路之中。聯網後的AlphaGo算力猛增24倍，一下子從「單機版」不到職業二段的水平，跳躍到了職業五段上下的水準。
所以AlphaGo比深藍厲害多少倍？估計這會你已經得出答案了：2.5萬倍。從這個角度，我們也能看出來，圍棋究竟是怎樣復雜的一種智力游戲，以至於計算機的性能需要20年的提高，才能在象棋上戰勝人類後，再在圍棋棋盤面前，坐到人類頂尖選手的對面。不過歸根揭底，AlphaGo最重要的成就並不是採用了性能多麼優秀的電腦，而是第一次讓程序可以以人類的方式思考、學習和提高。所以過幾天的比賽，無論誰輸誰贏，我們見證的都是一個嶄新紀元的開端。
當然別忘了關注新浪科技，我們到時候會在最前方，帶你迎接這個新紀元的第一道曙光。

⑷ 「alpha知識雲2.0」平台的保密性怎麼樣

線上付費教育最大的敵人的就盜版、偷錄，alpha知識雲2.0有視頻加密防翻錄、防破解的功能，課程視頻有保護、儲存加密保證數據安全，多個措施保護機構的課程資源安全。

⑸ 「alpha知識雲2.0」平台如何收費

有一半的年費模式可以做伺服器託管，這樣做成本比較低，也可以採取買斷模式。

⑹ alpha知識雲平台是做什麼的

這個平台挺智能的，特別適合做自己的專屬直播教學平台，基本上是保姆式平台，自己都不用太操心。

⑺ Intel，Alpha和SPARC平台分別指什麼

主流的平台包括

Intel平台(
以至即將推出的IA-64)、Mac的PowerPC平台、Sun Sparc平台、Compaq Alpha平台、IBM的
大型主機s/390

Intel就是我們常用的P4,以及AMD的系列CPU平台，通常使用x86，CISC技術。一般使用Windows操作系統

而Mac,SUN,以及COmpaQ,IBM的平台都是基於RISC架構，一般運行UNIX操作系統的平台。

除了Mac使用自己的Mac OS之外，其他的都是運行UNIX,或者Linux系統的平台。

⑻ 「alpha知識雲2.0」平台的數據統計准嗎

alpha知識雲2.0的數據統計大概分為店鋪數據概況、課程分析、交易分析三大方面，數據都是電腦系統自動記錄的，分析採取了智能AI演算法，可以幫助分析店鋪的交易情況、學員情況，哪些學員有消費潛力，課程應該怎麼銷售能達到利益最大化等，總體而言是蠻好用的一個功能。

⑼ alpha知識雲2.0平台是做什麼的

是做知識付費的平台，打個比方如果你有某方面特別擅長的知識，可以通過這個系統做一個自己的直播網課、小程序、pc網頁、公眾號都可以，然後把自己的課程賣出去，這個平台主要是幫你解決技術上和管理運營上的事。

⑽ alpha版和beta版有什麼區別

alpha版和beta版的區別就是beta版會向外公開，而alpha版不會。

--Alpha(α)：預覽版，或者叫內部測試版；一般不向外部發布，會有很多Bug；一般只有測試人員使用。

--Beta(β)：測試版，或者叫公開測試版；這個階段的版本會一直加入新的功能；在 Alpha版之後推出。

拓展資料：

α、β、λ 常用來表示軟體測試過程中的三個階段。

-- α 是第一階段，一般只供內部測試使用；

--β是第二個階段，已經消除了軟體中大部分的不完善之處，但仍有可能還存在缺陷和漏洞，一般只提供給特定的用戶群來測試使用；

--λ是第三個階段，此時產品已經相當成熟，只需在個別地方再做進一步的優化處理即可上市發行。

參考資料：軟體版本_網路