linux操作系统论文3000字，关于国产Linux论文2000字

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发展我们的国产操作系统，有没有必要从内核写起deepin到底属不属国产操作系统

发展国产操作系统，没必要从0开始，如果从内核开始写操作系统，那么必败无疑。

对行业外的人来说，从内核开始写操作系统才是真的牛叉，但对行业内的人来说，这是真正的傻叉行为，因为完全没有考虑到操作系统的兼容和成本开发问题。

从0开始写操作系统，门槛以十亿美元计

微软在2005年发布的WindowsVista操作系统，代码超过5000万行，开发费用超200亿美元，这个数字超过了人类迄今最牛叉的科学计划“阿波罗登月计划”。

别忘了，WindowsVista还不是从0开始写的，而是前代Windows的迭代。如果现在有哪家公司想从0开始写操作系统，就算你招募的都是天纵英才，被你伟大的理想感召，花钱比微软少，怎么也得十亿美元起步吧。

写到这里，估计有网友会拿Linux操作系统说事：它不就是芬兰在校生林纳斯.托瓦兹单枪匹马写出来的么？

真实的情况是，林纳斯只写了大概1万行代码，然后将它发布到网上，和全球10万程序员一点一点完善，才有了今天的开源Linux系统，这笔成本换算成金钱，超过10亿美元轻轻松松。

微软数次进入手机操作系统，均以灰头土脸失败告终，不是缺钱，也不是缺人，而是在生态（兼容上）干不过iOS和安卓。

反过来，用脚趾头也可以想明白，如果从0开始写操作系统轻松、简单、低廉，谷歌、阿里这些互联网大厂何必用Linux内核，自己写一个不就得了？

从0开始写操作系统，还会面临兼容难题

从0开始写，意味着你的操作系统完全是另起炉灶，也意味着对硬件制造商、软件开发商来说，你的操作系统是一个陌生的存在。你怎么劝说他们适配你的操作系统？

历史上，Windows比麦金塔系统（后来的MacOS）臃肿，UI设计也没品味（乔布斯说的），动不动就蓝屏死机（苹果机很少这么干），但一样把苹果机打得满地找牙，从最高超过8成的市占率，降到后来的差点退出电脑市场，到现在苹果电脑也没恢复到巅峰状态。

Windows何德何能？靠的就是兼容。

总之，发展国产操作系统，完全没必要（这条路也很难走通）从0开始写内核。至于说deepin属不属于国产操作系统，当然算啊。

原创回答，搬运必究。

半个月可以写出一个电脑操作系统吗

作为一名计算机专业的同学回答这个问题：可以个锤子。理由如下：windows7操作系统，据微软官方给出的数据，就有超过5000万行代码，并且这套操作系统是微软的平均约40人的25个研发小组历时三年研发出来了，这还只是常规固定的研发团队，但据微软的数据，其实参与到这项工作中，并且是主力研发人员和支持工程师其实已经超过了2500人，研发投入超过了20亿美金，要知道在windows之前已经有了windowsXP和windowsvista的技术积累，而且windows很多核心代码其实并没有推到windowsvista等技术重建。

医学专业能用Linux系统做什么

可以任意修改其源代码。

开源机器学习系统mxnet有什么特点

MXNet介绍

MXNet是亚马逊（Amazon）选择的深度学习库，并且也许是最优秀的库。它拥有类似于Theano和TensorFlow的数据流图，为多GPU配置提供了良好的配置，有着类似于Lasagne和Blocks更高级别的模型构建块，并且可以在你可以想象的任何硬件上运行（包括手机）。

MXNet是一个全功能，灵活可编程和高扩展性的深度学习框架，支持深度学习模型中的最先进技术，包括卷积神经网络（CNN）和长期短期记忆网络（LSTM）。

MXNet由学术界发起，包括数个顶尖大学的研究人员的贡献，这些机构包括华盛顿大学和卡内基梅隆大学。「MXNet是在卡内基梅隆大学中诞生的，它是我所看到的最完美的深度学习可扩展框架，它可以让计算机科学更加美好。让不同学科，不同工作的人们团结在一起。我们对亚马逊选择MXNet感到兴奋，MXNet将由此变得更加强大。」卡内基梅隆大学计算机科学系主任AndrewMoore说道。

MXNet缩放

深度学习框架在多核心处理器中的运行效率是其性能的重要指标。更高效的缩放（Scaling）可以让训练新模型的速度显著提高，或在相同的训练时间内大幅提高模型的复杂性。这正是MXNet的优势：我们正在使用越来越多的GPU训练图像分析算法Inceptionv3（在MXNet中实现并在P2实例上运行）。MXNet不仅具有所有已知库中最快的吞吐量（每秒训练的图像数量），而且吞吐量提高几乎与用于训练的GPU数量成正比（比例为85％）。

用MXNet进行

开发除了高可扩展性，MXNet还提供混合编程模型（命令式和声明式），同时兼容多种编程语言（包括Python、C++、R、Scala、Julia、Matlab和JavaScript）的代码。

MXNet中的高效模型和可移植性

计算效率很重要（并且与可扩展性紧密相关），但是内存使用量也同样重要。在运行多达1000层的深层网络任务时，MXNet只需消耗4GB的内存。它还可以跨平台移植，并且核心库（具有完整功能）可以整合进单个C++源文件中，并为Android和iOS进行编译。你甚至可以使用JavaScript扩展在浏览器中运行它。