但不知道为什么，一说起某系统是基于linux而来，很多网友就瞧不起，并且会觉得这不算国产系统，算是linux。
但其实我们真没这么看，源自于linux其实很正常的，比如安卓也是源自linux，iOS也是源自于unix，而近日大家津津乐道的华为自研操作系统鸿蒙也是源自于linux。
但你能说，安卓也是linux，不算是谷歌拥有自主知识产权的产品么？你能说华为的自研系统，也不算是国产系统，是linux么？
可见，源自于linux并不是其是不是自主操作系统，或者说算不算国产系统的判断标准。甚至可以说以后的大部分的操作系统，均会是以linux为基础的。
至于为什么华为要基于linux来开发自研操作系统，其实很容易理解，一是可以很好的兼容安卓的APP，毕竟安卓也是基于linux来开发的，这样在生态的问题解决了很大一部分了。
另外，鸿蒙是一个集电脑、手机、汽车等设备于一体的大一统的系统，目前linux在电脑领域的应用生态也不错的，基于linux来开发，在电脑领域的应用生态，也解决了很大一部分了。
毕竟对于一个全新的系统来讲，生态才是成功的关键因素，一旦生态已经有现成的了，自然就容易成功了。
另外linux是开源的，不存在授权问题，另外大家对linux的理解已经很深了，这样基于linux来开发也相对容易些。
当然，基于linux并不意外着就容易了，安卓开发容易么？谷歌这么多人，开发了这么多年，才做到现在的成就。
华为的鸿蒙也是如此，别看是基于linux开发的，但难度一样非常大，并不是谁都可以开发出来的。想一想这个系统最快今天秋天就可以见到了，你是不是有点激动？
不可以吗？我14年和国产操作系统，国产cpu打过一次交道。时隔几年，中兴被制裁后，国产CPU和国产系统又再一次被提上日程。从中兴被制裁后，我的工作内容中又多了一项国产化，有幸对国产系统，国产CPU，国密有了更多了解，本文主要介绍一下国产系统和国产CPU的情况。首先，回答题主的问题，国产操作系统对于政府，军队，科研等方面的安全可控是非常有必要的。安全和可控是2个独立的概念，既要保证操作系统不会有危害信息安全的隐患，又要保证系统是高度...
目前操作系统市场基本已被微软windows、谷歌安卓、苹果iOS瓜分完毕，国产新操作系统想分一杯羹太难，技术与基础甚至还不如
操作系统为什么兼容安卓。安卓系统兼容性、开放性比较好，已经获得全球10亿以上的安装量。把安卓应用与生态移植到
重建生态的成本，而且减少了用户改变成本。兼容安卓实际是蚕食安卓的生态，兼容就是抢安卓用......
NB好吧,我也落下了激动的眼泪,中国终于有一款操作系统made in China 了.那么问题来了,看下面一张图:可以明确看到,
系统想要在手机系统上做出文章.自己生态系统,软件兼容是个大问题,目测1-2年不会迅速占领手机操作系统市场.微信 YouTube …等等软件兼容成大问题,这些东西在
上学时期就对操作系统非常有兴趣，甚至还想自己动手尝试尝试。曾买来一堆关于操作系统的书籍肯，这不，翻出来几年前的博客《动手写简单的嵌入式操作系统》，现在来看也是很原始的东西了。最近关于
的新闻特别多，也一直关注着。希望做头一批尝鲜着。这不，就在今天，即2019年8月9日的......
者想不通Git提交代码为什么需要先commit然后再去push，而不是一条命令一次性搞定； 更多的
者对Git已经入门，不过在遇到一些代码冲突、需要恢复Git代码时候就不知所措，这个时候哪些对 Git掌握得比较好的少数人，就像团队中的神一样，在队友遇到 Git 相关的问题的时候用各种流利的操作来帮助队友于水火。 我去年刚加入新团队，发现一些同事对Git的常规操作没太大问题，但对Git的理解还是比较生疏，比如说分支和分支之间的关联关系、合并代码时候的冲突解决、提交代码前未拉取新代码导致冲突问题的处理等，我在协助处理这些问题的时候也记录各种问题的解决办法，希望整理后通过教程帮助到更多对Git操作进阶的
者。 本期教程学习方法分为“掌握基础——稳步进阶——熟悉协作”三个层次。从掌握基础的 Git的推送和拉取开始，以案例进行演示，分析每一个步骤的操作方式和原理，从理解Git 工具的操作到学会代码存储结构、演示不同场景下Git遇到问题的不同处理方案。循序渐进让同学们掌握Git工具在团队协作中的整体协作流程。 在教程中会通过大量案例进行分析，案例会模拟在工作中遇到的问题，从最基础的代码提交和拉取、代码冲突解决、代码仓库的数据维护、Git服务端搭建等。为了让同学们容易理解，对Git简单易懂，文章中详细记录了详细的操作步骤，提供大量演示截图和解析。在教程的最后部分，会从提升团队整体效率的角度对Git工具进行讲解，包括规范操作、Gitlab的搭建、钩子事件的应用等。 为了让同学们可以利用碎片化时间来灵活学习，在教程文章中大程度降低了上下文的依赖，让大家可以在工作之余进行学习与实战，并同时掌握里面涉及的Git不常见操作的相关知识，理解Git工具在工作遇到的问题解决思路和方法，相信一定会对大家的前端技能进阶大有帮助。
课程分为两条主线从Tensorflow的基础知识开始，全面介绍Tensorflow和Keras相关内容。通过大量实战，掌握Tensorflow和Keras经常用到的各种建模方式，参数优化方法，自定义参数和模型的手段，以及对训练结果评估与分析的技巧。 2从机器学习基础算法开始，然后进入到图像分类领域，使用MNIST手写数据集和CIFAR10图像数据集，从简单神经网络到深度神经网络，再到卷积神经网络，最终完成复杂模型：残差网络的搭建。完成这条主线，学员将可以自如地使用机器学习的手段来达到图像分类的目的。
