瓶颈问题算法

1. CPU和内存与显卡的瓶颈问题

CPU和内存没什么瓶颈的，搭配的还是蛮平衡的。你要是觉得很卡的话，在排除病毒影响的情况下，检查是不是硬盘和显卡出了瓶颈。方法很简单：

硬盘灯狂闪烁甚至就直接一直亮着的情况下，瓶颈出在硬盘传输上无疑~

硬盘指示灯显示硬盘负荷、工作均正常的情况下，多半是显卡有瓶颈。

T系列的处理器，可见你的电脑是笔记本。一般而言，除非你是在玩游戏，否则笔记本主要瓶颈在于只有5400转的硬盘，而不是显卡。 另外楼上所说笔记本显卡最大显存位宽是64位？哼哼，笑而不语。

关于你的问题补充：
没什么算法，短板理论而已。
没必要升级的，何况笔记本升级也不方便。T5500+1G内存+945GM主板+GMA950显卡，虽然不知道硬盘的型号，不过无所谓了，大游戏你就别打了，日常应用的话这个配置足够了，包括CS、魔兽之类的老游戏。最多就是你用VISTA或者WIN7的话，加1G的内存罢了。

2. 什么是冯诺依曼瓶颈

不知这是不是你想要的东东 呵呵.....

电脑有四个主要部分：中央处理器、存储器、接口电路和外部设备，各部分之间的互连总线有：地址总线、控制总线、双向数据线和输入输出线。电脑的信息数据采用二进制进行编码，将数据输入电脑时，是一个一个地按地址对号先后入座，经计算、处理，然后输出结果，而不是将数据同时输入电脑。将数据一个一个地输入和处理的方式被称为串行方式；将数据同时输入和处理的方式，被称为并行方式。串行方式比并行方式所需的各部件之间的互联线数目大大减少，从而简化了电路，使目前超大规模集成电路得以实现。但是，却使电脑丧失了实时处理的能力，因为，串行方式延长了数据输入和处理的时间，从而限制了电脑的计算处理速度，这就是所谓冯诺依曼"瓶颈"问题。如同满瓶之水，只能从瓶颈慢慢地流出，使时间延长了。

3. 系统瓶颈问题

CPU的FSB是800的，要与双通道的400内存刚好匹配
只有单通道，性能当然会降低，不过不会很大，大概10%

4. 转行深度学习，如何解决瓶颈问题

深度学习作为机器学习的典范，在各领域显示出了广阔的前景。深度学习最大的特点在于从大量无关数据中获取有用信息，已经在很多实际中得到应用：从Netflix着名的电影推荐系统到Google的无人驾驶，从创造艺术和文学写作到各种预测，都在使用深度学习模型。
很多转行人士在学习深度学习算法时，往往会对算法的数学推导感到吃力，无法理解具体核心参数表示的物理意义，等弄懂算法原理后，面对实际问题，依然不知道如何利用算法解决。
造成这种普遍现象的原因，主要在于学习者数学基础不扎实、实践经验不足。
人工智能是一个将数学、算法理论和工程实践紧密结合的领域，是数学、概率论、统计学、各种数学理论的体现。机器学习作为实现人工智能的主流方法，最重要的基础就是数学和编程。对于普通程序员，C /C++、Python等编程能力比较强，但数学基础却相对薄弱。数学作为表达与刻画机器学习模型的工具，是深入理解机器学习算法原理的基石，也是算法创新的基础技能。

5. 目前机器学习的瓶颈有哪些

机器究竟能否像人类一样具有学习能力？通用的人工智能又能否实现？
这些都涉及到机器学习的瓶颈问题。正如本题从2013年就开始被讨论，现在已经是2017年，期间机器学习取得了很大进步，深度学习也被认为是最有希望的机器学习模型，但由于机器学习方法和人脑机制之间巨大的差异，机器学习距离人类思考方式还有很远的距离，目前机器学习的瓶颈仍然显着，尤其是单一的机器学习模型。
而竹间智能在构建NLU模型、多轮对话系统、人脸情绪识别系统的过程中，就采用多种机器学习算法模型相配合的方法，从而弥补传统NLP和NLU的不足。在此，竹间智能 自然语言与深度学习小组，对部分机器学习现存的瓶颈进行了一些分析和总结，同时对未来机器学习如何向“强大”和“通用”发展提出了一些建议，希望对大家有所帮助。如有不同观点和补充，欢迎在评论中和我们一起讨论。

6. 研究信息瓶颈算法函数的性质有什么意义

B/S是浏览器和服务器计算模式。
特点：用户可以直接通过输入网址进行网页的访问（当然需要用户安装IE，或是FireFox的浏览器就行）。
当我们使用B/S计算模式时，我们开发的应用程序就是WEB应用程序。
优点：在C/S的基础上有了提高，它便于维护。

7. 转行深度学习，如何解决瓶颈问题比如说数学推导感到吃力

深度学习作为机器学习的典范，在各领域显示出了广阔的前景。

深度学习最大的特点在于从大量无关数据中获取有用信息，已经在很多实际中得到应用：从Netflix着名的电影推荐系统到Google的无人驾驶，从创造艺术和文学写作到各种预测，都在使用深度学习模型。

很多转行人士在学习深度学习算法时，往往会对算法的数学推导感到吃力，无法理解具体核心参数表示的物理意义，等弄懂算法原理后，面对实际问题，依然不知道如何利用算法解决。

造成这种普遍现象的原因，主要在于学习者数学基础不扎实、实践经验不足。

人工智能是一个将数学、算法理论和工程实践紧密结合的领域，是数学、概率论、统计学、各种数学理论的体现。机器学习作为实现人工智能的主流方法，最重要的基础就是数学和编程。对于普通程序员，C /C++、Python等编程能力比较强，但数学基础却相对薄弱。数学作为表达与刻画机器学习模型的工具，是深入理解机器学习算法原理的基石，也是算法创新的基础技能。

为了帮助同学们突破瓶颈、更快地掌握深度学习技术，中公教育联合中科院自动化研究所专家，强力推出人工智能《深度学习》课程，让大家学有所成、真正掌握机器学习模型以及算法背后的原理。

7月6号首期开班，中科院自动化所专家全程直播教学，带领大家体验系统架构设计、关键算法选取、核心模块开发、识别效果测试等实际项目建设的全流程，并重点掌握核心AI模块的开发环节，使大家在结业后能够直接上手从事技术岗位工作，无需二次熟悉。

8. DIY瓶颈问题

以现在的情况来看:
CPU：都已经酷睿双核了，资源极大浪费。我一般用用都永不倒百分之二十。技术发展高集成性、纳米级半导体。。真是无法想象硬件发展如此迅猛
内存：1GB笔记本内存才130，真是白菜价，普通本本装个2G完全用不掉，甚至很多人装4G然后一般拿来虚拟硬盘。有钱烧的。
硬盘：目前看来，这算是瓶颈了，机械读取，PATA/SATA总线传输。数据传输与读取是瓶颈。但是固态硬盘眼看即将全面上线，数据读写应该可以提高2-3倍效率，但数据传输依然无法解决。SCSI价格依然居高。

总的看来，总线，数据传输将会成为接下来PC发展的最大瓶颈。