瓶頸問題演算法

1. CPU和內存與顯卡的瓶頸問題

CPU和內存沒什麼瓶頸的，搭配的還是蠻平衡的。你要是覺得很卡的話，在排除病毒影響的情況下，檢查是不是硬碟和顯卡出了瓶頸。方法很簡單：

硬碟燈狂閃爍甚至就直接一直亮著的情況下，瓶頸出在硬碟傳輸上無疑~

硬碟指示燈顯示硬碟負荷、工作均正常的情況下，多半是顯卡有瓶頸。

T系列的處理器，可見你的電腦是筆記本。一般而言，除非你是在玩游戲，否則筆記本主要瓶頸在於只有5400轉的硬碟，而不是顯卡。 另外樓上所說筆記本顯卡最大顯存位寬是64位？哼哼，笑而不語。

關於你的問題補充：
沒什麼演算法，短板理論而已。
沒必要升級的，何況筆記本升級也不方便。T5500+1G內存+945GM主板+GMA950顯卡，雖然不知道硬碟的型號，不過無所謂了，大游戲你就別打了，日常應用的話這個配置足夠了，包括CS、魔獸之類的老游戲。最多就是你用VISTA或者WIN7的話，加1G的內存罷了。

2. 什麼是馮諾依曼瓶頸

不知這是不是你想要的東東 呵呵.....

電腦有四個主要部分：中央處理器、存儲器、介面電路和外部設備，各部分之間的互連匯流排有：地址匯流排、控制匯流排、雙向數據線和輸入輸出線。電腦的信息數據採用二進制進行編碼，將數據輸入電腦時，是一個一個地按地址對號先後入座，經計算、處理，然後輸出結果，而不是將數據同時輸入電腦。將數據一個一個地輸入和處理的方式被稱為串列方式；將數據同時輸入和處理的方式，被稱為並行方式。串列方式比並行方式所需的各部件之間的互聯線數目大大減少，從而簡化了電路，使目前超大規模集成電路得以實現。但是，卻使電腦喪失了實時處理的能力，因為，串列方式延長了數據輸入和處理的時間，從而限制了電腦的計算處理速度，這就是所謂馮諾依曼"瓶頸"問題。如同滿瓶之水，只能從瓶頸慢慢地流出，使時間延長了。

3. 系統瓶頸問題

CPU的FSB是800的，要與雙通道的400內存剛好匹配
只有單通道，性能當然會降低，不過不會很大，大概10%

4. 轉行深度學習，如何解決瓶頸問題

深度學習作為機器學習的典範，在各領域顯示出了廣闊的前景。深度學習最大的特點在於從大量無關數據中獲取有用信息，已經在很多實際中得到應用：從Netflix著名的電影推薦系統到Google的無人駕駛，從創造藝術和文學寫作到各種預測，都在使用深度學習模型。
很多轉行人士在學習深度學習演算法時，往往會對演算法的數學推導感到吃力，無法理解具體核心參數表示的物理意義，等弄懂演算法原理後，面對實際問題，依然不知道如何利用演算法解決。
造成這種普遍現象的原因，主要在於學習者數學基礎不扎實、實踐經驗不足。
人工智慧是一個將數學、演算法理論和工程實踐緊密結合的領域，是數學、概率論、統計學、各種數學理論的體現。機器學習作為實現人工智慧的主流方法，最重要的基礎就是數學和編程。對於普通程序員，C /C++、Python等編程能力比較強，但數學基礎卻相對薄弱。數學作為表達與刻畫機器學習模型的工具，是深入理解機器學習演算法原理的基石，也是演算法創新的基礎技能。

5. 目前機器學習的瓶頸有哪些

機器究竟能否像人類一樣具有學習能力？通用的人工智慧又能否實現？
這些都涉及到機器學習的瓶頸問題。正如本題從2013年就開始被討論，現在已經是2017年，期間機器學習取得了很大進步，深度學習也被認為是最有希望的機器學習模型，但由於機器學習方法和人腦機制之間巨大的差異，機器學習距離人類思考方式還有很遠的距離，目前機器學習的瓶頸仍然顯著，尤其是單一的機器學習模型。
而竹間智能在構建NLU模型、多輪對話系統、人臉情緒識別系統的過程中，就採用多種機器學習演算法模型相配合的方法，從而彌補傳統NLP和NLU的不足。在此，竹間智能 自然語言與深度學習小組，對部分機器學習現存的瓶頸進行了一些分析和總結，同時對未來機器學習如何向「強大」和「通用」發展提出了一些建議，希望對大家有所幫助。如有不同觀點和補充，歡迎在評論中和我們一起討論。

6. 研究信息瓶頸演算法函數的性質有什麼意義

B/S是瀏覽器和伺服器計算模式。
特點：用戶可以直接通過輸入網址進行網頁的訪問（當然需要用戶安裝IE，或是FireFox的瀏覽器就行）。
當我們使用B/S計算模式時，我們開發的應用程序就是WEB應用程序。
優點：在C/S的基礎上有了提高，它便於維護。

7. 轉行深度學習，如何解決瓶頸問題比如說數學推導感到吃力

深度學習作為機器學習的典範，在各領域顯示出了廣闊的前景。

深度學習最大的特點在於從大量無關數據中獲取有用信息，已經在很多實際中得到應用：從Netflix著名的電影推薦系統到Google的無人駕駛，從創造藝術和文學寫作到各種預測，都在使用深度學習模型。

很多轉行人士在學習深度學習演算法時，往往會對演算法的數學推導感到吃力，無法理解具體核心參數表示的物理意義，等弄懂演算法原理後，面對實際問題，依然不知道如何利用演算法解決。

造成這種普遍現象的原因，主要在於學習者數學基礎不扎實、實踐經驗不足。

人工智慧是一個將數學、演算法理論和工程實踐緊密結合的領域，是數學、概率論、統計學、各種數學理論的體現。機器學習作為實現人工智慧的主流方法，最重要的基礎就是數學和編程。對於普通程序員，C /C++、Python等編程能力比較強，但數學基礎卻相對薄弱。數學作為表達與刻畫機器學習模型的工具，是深入理解機器學習演算法原理的基石，也是演算法創新的基礎技能。

為了幫助同學們突破瓶頸、更快地掌握深度學習技術，中公教育聯合中科院自動化研究所專家，強力推出人工智慧《深度學習》課程，讓大家學有所成、真正掌握機器學習模型以及演算法背後的原理。

7月6號首期開班，中科院自動化所專家全程直播教學，帶領大家體驗系統架構設計、關鍵演算法選取、核心模塊開發、識別效果測試等實際項目建設的全流程，並重點掌握核心AI模塊的開發環節，使大家在結業後能夠直接上手從事技術崗位工作，無需二次熟悉。

8. DIY瓶頸問題

以現在的情況來看:
CPU：都已經酷睿雙核了，資源極大浪費。我一般用用都永不倒百分之二十。技術發展高集成性、納米級半導體。。真是無法想像硬體發展如此迅猛
內存：1GB筆記本內存才130，真是白菜價，普通本本裝個2G完全用不掉，甚至很多人裝4G然後一般拿來虛擬硬碟。有錢燒的。
硬碟：目前看來，這算是瓶頸了，機械讀取，PATA/SATA匯流排傳輸。數據傳輸與讀取是瓶頸。但是固態硬碟眼看即將全面上線，數據讀寫應該可以提高2-3倍效率，但數據傳輸依然無法解決。SCSI價格依然居高。

總的看來，匯流排，數據傳輸將會成為接下來PC發展的最大瓶頸。