买服务器怎么选？选哪个牌子的呢？深圳一般都有哪些牌子

企业应该如何选购服务器呢主要关注以下几方面：

一、服务器配置

服务器的配置，当然越高越好，但考虑到成本问题，中小初创型的企业，在选择服务器的时候，都会本着“不求最好性能，而是应用为先，实用就好”的思路出发。

应用为先，即在选择服务器的时候就要确定好服务器主要是运行什么软件，什么应用以确定好服务器的CPU、内存、硬件等配置大小。

以下为参考：

静态Web服务器，对服务器硬件的要求从高到低：网络系统、内存、磁盘系统、CPU

动态Web服务器，对服务器硬件的要求从高到低：内存、CPU、磁盘子系统和网络系统

终端服务器，对服务器硬件的要求从高到低：CPU、内存、磁盘和网络系统

邮件服务器，对服务器硬件的要求从高到低：内存、磁盘、网络系统、CPU

文件服务器，对服务器硬件的要求从高到低：网络系统、磁盘系统和内存

数据库服务器，分不出哪个优先级，因为它对于服务器各个方面，无论是CPU、内存还是磁盘等都要求都很高。

此外在考虑实用性的同时，也要适当的考虑服务器扩展性，对于很多中小企业来说，业务的发展都是不确定的，有可能在未来一段时间业务增长的比较快，这时原来的服务器无法满足，可能就会被淘汰替换，造成浪费。

二、服务器类型

服务器类型，常见的可分为通用型、人工智能、存储型服务器。

顾名思义，通用型即没有为某种特殊服务专门设计的、可以提供各种服务功能的服务器，企业需要支持的应用如果比较综合，就可以选择这类型的，当前大多数服务器是通用型服务器。

人工智能即专门为人工智能应用服务的服务器，这类型的服务器也可以叫GPU服务器，因为这类型的服务器都会加GPU卡辅助CPU并行计算。常见的应用有：语音识别、图像识别、人脸识别、智能视频分析、医疗影像等。

存储服务器和人工智能服务器绝都是为特定目标而设计，因此配置方式也不同。存储服务器即转为存储设计，一台通用型的服务器通常拥有五块以下的内部磁盘，但一台存储服务器至少会拥有6块内部磁盘，大多时候会达到12块到24块内部磁盘。

三、服务器厂商

对于服务器厂商的选择，尽量选择大品牌，比较有保障。目前全球排在前三的有浪潮、戴尔、惠普，也是销量最多三个品牌，具体可以根据企业情况进行选择。

其中，浪潮ai服务器是全球最大的厂商，在中国市场占有率超50%份额，如果是选择ai服务器，可以考虑选择浪潮服务器。目前十次方是浪潮在深圳唯一分销商，需要的用户可以咨询或者直接到十次方商城查看服务器产品信息。

例如浪潮畅销款NF5280M5服务器，它可以作为通用型服务器使用，也可以支持GPU卡，作为人工智能服务器使用。

企业应该如何选购服务器最重要的是要看企业实际业务情况进行选购，当然如果企业没有相应的技术人员，也可以咨询服务商，叫他们给你对应的方案。

人工智能算法需要强大的计算和存储资源，传统的个人计算机和服务器已经不能满足它们越来越高的需求。除此之外，高性能计算也需要比普通计算更高的耐用性和安全性，这正是运营商服务器的长处之一。运营商的服务器具备高性能、高存储容量、高稳定性和高安全性等优势，可以帮助企业快速搭建高性能的人工智能应用平台，而且它们还具有许多其他优点。首先，运营商的服务器通常具备更快的处理速度和更大的处理能力。这是因为它们使用的是更加先进的处理器，并且可以使用多个处理器同时处理数据和任务，从而提高处理速度和效率。其次，服务器通常具有不间断的电力供应和备用电源，这极大地减少了由于停电或停机造成的数据丢失或损坏的风险。此外，服务器还可以通过专用的软件进行自动备份和数据恢复，确保数据的安全性。最后，服务器通常可以承载更多的网络访问和用户请求，并能够更好地应对负载均衡的问题，从而提高应用程序的响应能力和稳定性。总之，运营商的服务器是进行人工智能开发的理想平台，拥有更加高端的硬件配置和优越的网络环境，这可以降低装备成本、提高应用性能、保证数据的安全性、提供更好的用户体验等。因此，运营商也为人工智能的开发和应用提供了很好的支持和保障。

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人工智能主要包括的内容有：python基础与科学计算模块、AI数学知识、线性回归算法、线性分类算法、无监督学习算法、决策树系列算法、Kaggle实战、海量数据挖掘工具、概率图模型算法、深度学习原理到进阶实战、图像识别原理到进阶实战、图像识别项目、自然语言处理原理到进阶实战、自然语言处理、数据挖掘。
python基础与科学计算模块主要包括：
Python基础语法
科学计算模块Numpy
数据处理分析模块Pandas
数据可视化模块
AI数学知识主要包括：
微积分基础
线性代数基础
多元函数微分学
线性代数高级
概率论
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线性回归算法主要包括：
多元线性回归
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归一化
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线性分类算法主要包括：
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无监督学习算法主要包括：
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决策树系列算法主要有：
决策树算法
随机森林算法
Adaboost算法
GBDT算法
XGBoost算法
等等等等，因为内容太多就不一一介绍了。如果想了解，可以私信询问。
工智能是计算机科学的一个分支，它企图了解智能的实质，并生产出一种新的能以人类智能相似的方式做出反应的智能机器，该领域的研究包括机器人、语言识别、图像识别、自然语言处理和专家系统等。人工智能从诞生以来，理论和技术日益成熟，应用领域也不断扩大，可以设想，未来人工智能带来的科技产品，将会是人类智慧的“容器”。人工智能可以对人的意识、思维的信息过程的模拟。人工智能不是人的智能，但能像人那样思考、也可能超过人的智能。
而人工智能的主要应用领域有：
深度学习
深度学习作为人工智能领域的一个重要应用领域。说到深度学习，大家第一个想到的肯定是AlphaGo，通过一次又一次的学习、更新算法，最终在人机大战中打败围棋大师。
对于一个智能系统来讲，深度学习的能力大小，决定着它在多大程度上能达到用户对它的期待。
深度学习的技术原理：1构建一个网络并且随机初始化所有连接的权重； 2将大量的数据情况输出到这个网络中； 3网络处理这些动作并且进行学习； 4如果这个动作符合指定的动作，将会增强权重，如果不符合，将会降低权重； 5系统通过如上过程调整权重； 6在成千上万次的学习之后，超过人类的表现；
计算机视觉
计算机视觉是指计算机从图像中识别出物体、场景和活动的能力。计算机视觉有着广泛的细分应用，其中包括，医疗领域成像分析、人脸识别、公关安全、安防监控等等。
计算机视觉的技术原理：计算机视觉技术运用由图像处理 *** 作及其他技术所组成的序列来将图像分析任务分解为便于管理的小块任务。
语音识别
语音识别，是把语音转化为文字，并对其进行识别、认知和处理。语音识别的主要应用包括电话外呼、医疗领域听写、语音书写、电脑系统声控、电话客服等。
语音识别技术原理：1、 对声音进行处理，使用移动函数对声音进行分帧； 2、 声音被分帧后，变为很多波形，需要将波形做声学体征提取； 3、 声音特征提取之后，声音就变成了一个矩阵。然后通过音素组合成单词；
虚拟个人助理
苹果手机的Siri，以及小米手机上的小爱，都算是虚拟个人助理的应用。
虚拟个人助理技术原理：（以小爱为例）1、用户对着小爱说话后，语音将立即被编码，并转换成一个压缩数字文件，该文件包含了用户语音的相关信息； 2、由于用户手机处于开机状态，语音信号将被转入用户所使用移动运营商的基站当中，然后再通过一系列固定电 线发送至用户的互联网服务供应商(ISP)，该ISP拥有云计算服务器； 3、该服务器中的内置系列模块，将通过技术手段来识别用户刚才说过的内容。
自然语言处理
自然语言处理（NLP），像计算机视觉技术一样，将各种有助于实现目标的多种技术进行了融合，实现人机间自然语言的通信。
自然语言处理技术原理：1、汉字编码词法分析； 2、句法分析； 3、语义分析； 4、文本生成； 5、语音识别；
智能机器人
智能机器人在生活中随处可见，扫地机器人、陪伴机器人……这些机器人不管是跟人语音聊天，还是自主定位导航行走、安防监控等，都离不开人工智能技术的支持。
智能机器人技术原理：人工智能技术把机器视觉、自动规划等认知技术、各种传感器整合到机器人身上，使得机器人拥有判断、决策的能力，能在各种不同的环境中处理不同的任务。智能穿戴设备、智能家电、智能出行或者无人机设备其实都是类似的原理。
引擎推荐
淘宝、京东等商城，以及36氪等资讯网站，会根据你之前浏览过的商品、页面、搜索过的关键字推送给你一些相关的产品、或网站内容。这其实就是引擎推荐技术的一种表现。
Google为什么会做免费搜索引擎，目的就是为了收集大量的自然搜索数据，丰富他的大数据数据库，为后面的人工智能数据库做准备。
引擎推荐技术原理：推荐引擎是基于用户的行为、属性（用户浏览行为产生的数据），通过算法分析和处理，主动发现用户当前或潜在需求，并主动推送信息给用户的浏览页面。

你好，克隆不一样，克隆是指生物体通过体细胞进行的无性繁殖，以及由无性繁殖形成的基因型完全相同的后代个体。通常是利用生物技术由无性生殖产生与原个体有完全相同基因的个体或种群。
知识扩展：人工智能是计算机科学的一个分支，它企图了解智能的实质，并生产出一种新的能以人类智能相似的方式做出反应的智能机器，该领域的研究包括机器人、语言识别、图像识别、自然语言处理和专家系统等。
云技术是一种基于因特网的超级计算模式，在远程的数据中心里，成千上万台电脑和服务器连接成一片电脑云。

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