由买买提看人间百态

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全部话题 - 话题: keras
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y******0
发帖数: 24
1
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发帖数: 1
2
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5.密切关注最新的生物、化... 阅读全帖
z**i
发帖数: 5276
3
我下午打的时候已经oos了,一个女的叫Kera的说我买的是倒数第二台。
中午买的时候另一个男的告诉我说有23台。按照那个速度,到晚上肯定没了吧?除非有
新货进来,总之不了解了,多大几个电话试试吧,有的行有的就不行
C*****5
发帖数: 8812
4
你最喜欢用哪个?
u******n
发帖数: 5727
5
俺一直以为大牛们都是搞deep learning的,结果都是用deep learning的,俺很失望。
C*****5
发帖数: 8812
6
你说的那个层次,本大牛暂时还做不到。
c********2
发帖数: 353
7
继续吃药, you can make it!
C*****5
发帖数: 8812
8
水平有限继续提高就是了,老马装基金经理这么多年,有这功夫我绝对能成“搞deep
learning”的大牛。
y***r
发帖数: 16594
9
X,不贴图你说个毛?
F****s
发帖数: 3761
10
呵呵,我说TSLA最高290的时候,股版一群人跑进去说3000,套到现在还没出来。
你现在也一样,我昨天说GTX 1080在未来将会成为deep learning主力军,你不去想怎
么用这个赚钱,却在这里还琢磨怎么歪曲事实吵架。
既然你炒股水平不行,所以就只能跟我谈技术,但是你的技术有自己署名的么,没有的
话又比我差了一个数量级,至少我有自己署名的专业知识。
我圈子里的人需要分析什么都是针对问题量身定制理论和工具,而你只是个用工具的,
这是咱俩的区别,也是你将来希望达到的层次。
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发信人: CRH1235 (江左没狼), 信区: Stock
标 题: Re: [BSSD] Theano, Lasagne, Keras, Torch, Caffe, Tensorflo
发信站: BBS 未名空间站 (Fri Sep 2 12:07:59 2016, 美东)
你说的那个层次,本大牛暂时还做不到。
C*****5
发帖数: 8812
11
来自主题: Stock版 - 买nvda就是买deep learning
cuda让你方便的用c++,fortran和GPU硬件打交道做并行计算。cudnn是基于cuda的深度
学习底层库,定义了深度学习基本常用的一些操作。不夸张的说,cuda/cudnn之于nvda
就好比windows之于intel。
DL软件主流的几个库,torch,tensorflow,lasagne/keras/theano,caffe,mxnet等
都是开源的,,我用过前面三个,感觉各有千秋,但也大同小异,早晚要整合至最多两
三个并存。以上提到的库
如果用GPU加速都需要调用nvda的cudnn(非nvda的卡是不支持的)。用CPU时不用,但
是速度无法忍受。Google的Tensorflow估计除了建立在cuda/cudnn的开源版之外估计内
部还有自
行开发的和cudnn类似的底层库以支持自己的特殊硬件(TPU)。
胡言乱语了几句。再高深的问题可以去问莱布妮子。他是专家。
C*****5
发帖数: 8812
12
就是自动提示买入卖出点的,对时间要求不高,更新频率最高一小时一次。做中长期投
资辅助决策用的。可以放在自己的小server上分享给亲戚朋友。纯属业余爱好,准不准
的都是其次。还望版上各位AI大牛数据狂人给点意见。
数据源:
Pandas自带的上证指数(日线级别的的有,不知道小时级别的有没有,没有去哪里找?
)。
训练数据:包括OHLC价格,成交量,各种常见指标等feature的时间序列数据。还有什
么feature可以用?
Label(买入卖出点):历史数据里找拐点,这个估计可以自定义一些规则很容易筛出
来,自动标记。
训练方法:用LSTM或者XGBoost之类的流行方法,试过才知道
工具:Tensorflow+Keras / XGBoost / Jupyter notebook / Pandas / Bokeh (还有什么
简单易用的好工具可以试试?)
k*******p
发帖数: 219
13
来自主题: SanFrancisco版 - 征人硅谷练拳 (转载)
实战的话就是全套护具,护腿和护头护裆都有,穿那么厚,业余爱好者的力量打起来就
是隔靴搔痒,上周刚被一个200磅左右的人给踢了头,都没事。sunnyvale 到academy
of selfdefense 15分钟,其实还不错。那里的kera maga应该是我见过的最female
friendly的武术了。
b****i
发帖数: 11322
14
来自主题: Fashion版 - VS的show就是下个礼拜了。
那个圣路易斯的新mm很有kera nightly的感觉
s*******m
发帖数: 2572
15
来自主题: Movie版 - 《Black Swan》观后感---有剧透
真是很奇怪,以前我觉得她和kera knightly分都分不清,现在竟然发现她的气质像个
孱弱的赫本,比赫本有更多的真是感和亲近感,真是喜欢。
b*****n
发帖数: 4976
16
来自主题: TrustInJesus版 - 是否有關於上帝存在的爭論?

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不用跳跃的kera,
当然可以辅助 腿 (regel) 来走路
w***g
发帖数: 5958
17
来自主题: Programming版 - kaggle上那批人太逆天了
有几组拼着不拿奖,也要把排名调到第一。我觉得是抢广告位。
kaggle上卖软件的有两批人,一个是Xu Bing,每次都来给个tutorial,
但是自己不参赛,这人很不错。还有就是keras.io。现在看来这批人手脚不怎么干净。
我们早已不报任何希望拿钱了,只求善始善终。上星期在第二名的广告位上呆了
几天,已经很不错了。现在第一那人看着也是老中,我觉得很有希望拿钱。
n******7
发帖数: 12463
18
来自主题: Programming版 - kaggle上那批人太逆天了
Keras.io 确实有些low啊
之前排第三,现在掉到快50了
琢磨这么一大帮人就忙着overfitting 刷战绩啊
想起以前有个人,每次CS战绩一不好,就立马退出清零重来
不熟悉的人一看这哥们儿老是杀人比被杀多,以为很厉害
l*******m
发帖数: 1096
19
如果随便玩玩,keras上手快,如果想试新结构lasagne. 现在tensorflow性能已经很好
了,而且cpu的性能有重大提升,这个对于用cpu的用户很重要。一些小的network
training, 比gpu就慢2x-3x.
e*******o
发帖数: 4654
20
来自主题: Programming版 - 识别石头剪刀布的model
https://github.com/wxs/keras-mnist-tutorial/blob/master/MNIST%20in%20Keras.
ipynb
你这个比mnist 简单吧 比葫芦画瓢 就好了
可能中间一层就搞定了 我就是找几个随便试一下 不知道有没有更好的办法
我觉得knn 可能就搞定了
e*******o
发帖数: 4654
21
卧槽 被你分析的太复杂
你们把他的数据搞来 keras 几行代码就差不多了
不需要啥特征 就是train一下就好了
这文章就是哗众取宠的
s********k
发帖数: 6180
22
来自主题: Programming版 - 学习DEEP LEARNING
我自己是keras和TensorFlow直接边做边学
x****u
发帖数: 44466
23
来自主题: Programming版 - [bssd]汇报一下Julia进展
mxnet应该集中精力搞后端,然后挂在keras之类的上面
x****u
发帖数: 44466
24
有了C++找几个码农Java接口分秒包出来啊,VC6都可以直接调用keras,MXNet接个java
不是小菜一碟?

是C
x***4
发帖数: 1815
25
正解!现在这些项目都是开源的,很少说一样东西只有用某一个项目才能做。相反大家
都是上班混饭吃的,不要浪费时间给别人做tester。一个项目用的人多,bug自然容易
被发现,你有问题也容易在stackoverflow之类的地方找到答案。
上tensor flow就对了。或着更进一步,上keras (tensor flow自己支持的high level
api)。
x****u
发帖数: 44466
26
来自主题: Programming版 - 请xiaoju和digua来讲讲COM技术吧
跟风问两个TF的问题:)
TF CPU和TF GPU的权值混用,出错率会高多少?
我把keras后端设成TH用TF权值,发现大部分都错,这是cuDNN的锅吗?
w***g
发帖数: 5958
27
来自主题: Programming版 - 请xiaoju和digua来讲讲COM技术吧
我还没到指定CPU GPU混用这层次。答不上来。
不同框架权值几乎肯定是不兼容的,就是碰运气。
keras不推荐。还不如直接用TF,或者TF和TH都学。
主要是TF太flexible了,我觉得很爽。
比如单独训练的几个model(包括结构和权重)存下来以后,
全都load进来拼成一个更大的model。
我手写network会用tf.contrib.slim。
x****u
发帖数: 44466
28
来自主题: Programming版 - 请xiaoju和digua来讲讲COM技术吧
TF这几天升级有点猛啊
我是开始看了TH,不过例子写的太难读了,再看Keras发现它实现的比我能想到的包装
还漂亮,就跳了船
MXNet怎么样?最近也被pip给收了。
e*******o
发帖数: 4654
29
来自主题: Programming版 - 再问机器学习。。。用keras分类
最大可能的那个相当于1,其余0
argmax 是用来干这个的
S*******e
发帖数: 525
30
来自主题: Programming版 - 再问机器学习。。。用keras分类
好,谢谢。 Argmax helps.
K****n
发帖数: 5970
31
来自主题: Programming版 - 再问机器学习。。。用keras分类
基本上符合这篇 paper 的论述
http://machinelearning.wustl.edu/mlpapers/paper_files/AISTATS2010_GlorotB10.pdf
以后不要再用 sigmoid 了
w***g
发帖数: 5958
32
来自主题: Programming版 - 再问机器学习。。。用keras分类
softmax是保证输出加起来=1
C*****5
发帖数: 8812
33
看Keras的源代码
l*******m
发帖数: 1096
34
keras 太扯了,就一个wrapper
s********k
发帖数: 6180
35
来自主题: Programming版 - tensorflow太扯了
keras有没有做相应的调整?
k*****u
发帖数: 1688
36
想图省事,直接pull了这个dockerfile
然后出来好几个问题
apt-get的pandas不能用
现在好的办法是不是 docker + (anaconda tf theano torch caffe keras)
为什么要鄙视conda呢?最起码conda安装了立刻就可以用啊
S*******e
发帖数: 525
37
下面是两个例子: 第一个是建立了Neural Network Model, 然后activate something
like 'softmax'. 第二个是Spark 的多维回归。 是不是第二个根本没有涉及NNM? 我
是斧头帮的...就想借借大杀器...还想唬外行.这两个算法是不是风马牛不相及,还是有
些内在联系? 是不是第一个算法通常会更好? 当然不管哪种方法,俺认为俺至少会把程
序给运行起来.
http://machinelearningmastery.com/multi-class-classification-tutorial-keras-deep-learning-library/
https://spark.apache.org/docs/latest/ml-classification-regression.html#
multinomial-logistic-regression
L****8
发帖数: 3938
g*****n
发帖数: 420
39
来自主题: Programming版 - Deep Learning什么框架好
keras
d******c
发帖数: 2407
40
来自主题: Programming版 - 王垠:关于离开北京的决定 (转载)
我觉得是实现细节太多,用户用起来太繁琐。
所以keras才会突然很火,其实就是隐藏细节,让常用的任务简单化。但是怎么简化,
是一个设计哲学问题,几个framework差别很大。
s********k
发帖数: 6180
41
来自主题: Programming版 - Keras 现在支持mxnet了
有没有人用过?看看究竟比TensorFlow好多少?
s********k
发帖数: 6180
42
来自主题: Programming版 - Keras 现在支持mxnet了
但是确实方便啊,上手起来比其他的DL框架快多了,而且实际上大部分任务也能完成
h**********c
发帖数: 4120
43
来自主题: Programming版 - Keras 现在支持mxnet了
Can you pls be specific with 大部分任务?
s********k
发帖数: 6180
44
来自主题: Programming版 - Keras 现在支持mxnet了
就是各种CNN,RNN的不同网络架构,当然要是改内部神经元或者做像inception那样的
奇怪机构不行。但是上手足够
s********k
发帖数: 6180
45
来自主题: Programming版 - Pytorch靠谱吗?
感觉用起来比TF方便,当然要是TF加上Keras就比不了了
m*****e
发帖数: 47
46
来自主题: Programming版 - 请教:关于sentence classification
Give this a try: https://machinelearningmastery.com/sequence-classification-
lstm-recurrent-neural-networks-python-keras/
Let us know how it is.

发帖数: 1
47
这就和node或者electron一样,因为有大量写javascript的前端,所以一下就火起来了
。在学术界的眼里javascript就是辣鸡,但大部分开发者根本不在乎。如果你搞出一个
能用的JavaScript版的numpy, matplotlib, keras..肯定比python高到不知哪里去了
g*******u
发帖数: 3948
48
来自主题: Programming版 - keras or tensorflow
我知道啊

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