В этом видео я описываю каким должен быть рабочий компьютер для решение задач, связанных с DataScience и конкретно с компьютерным зрением. Рассказываю, как я собирал компьютер, какие ошибки допустил. Обосновываю выбор i9-14900K и RTX4090. А во второй половине видео, на примерах из области компьютерного зрения, сравниваю свой старый компьютер i7-7700K + RTX3070 с новым.
Надеюсь после просмотра этого видео все специалисты в компьютерном зрении и DataScience найдут ответ на вопрос, каким должен быть рабочий компьютер. Главное, когда будете собирать компьютер для себя, то не повторите ошибки с выбором памяти и корпуса.
Таймкоды:
00:00 | Введение
00:55 | История страданий с неподходящим компьютером
01:47 | Общие требования к компьютеру DataScience (Computer vision)
04:05 | Выбор видеокарты
07:23 | Выбор процессора
11:15 | Выбор оперативной памяти
12:30 | Выбор материнской платы
13:36 | Выбор SSD, HDD
16:52 | Выбор блока питания
17:18 | Выбор системы охлаждения
18:18 | Выбор корпуса и его доработка
20:52 | История как покупал видеокарту и выбирал производителя
22:50 | Настройка системы, и обнаруженные проблемы
27:13 | Сравнение параметров старого и нового компьютера
28:12 | Эксперимент 1. Задача сегментации с помощью Yolo
34:02 | Не появляется ошибка “out of memory” на новом компьютере
36:23 | Эксперимент 2. Классификация
40:26 | Эксперимент 3. Edge Detection с Canny
43:34 | Заключение
