g*******u
发帖数: 3948 | 1 不转
caffe 据说很粗糙 而且主要支持图像类型数据
不过我同意你的观点 草快猛 出货就行 不过keras 确实太简单了 快速了 |
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w*****r
发帖数: 197 | 2 业界离支持pytorch还远。例如nvidia的tensorRT还在从caffe往tensorflow转 |
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w***g
发帖数: 5958 | 3 Tensorrt这个版本还不行，太糙了。速度还不如tensorflow, 结果还是错的。
：业界离支持pytorch还远。例如nvidia的tensorRT还在从caffe往tensorflow转 |
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M********0
发帖数: 1230 | 4 没关系
h2o是并行ML库 包括经典ML算法和DL算法 做的比spark上的MLlib要好 用的人就很多
h2o支持tf和caffe 但好像只是gpu优化 |
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y*j
发帖数: 3139 | 5 老同志也应该学一学，确实比起TF或者Caffe要干净易用一些。
: All the cool kids have switched to pytorch.
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w***g
发帖数: 5958 | 6 我设计得太generic了。
当时还有caffe和torch，所以觉得所有功能必须C++。
现在看来只剩python了，真要支持plugin的话，plugin也得是python写才行。
我自己的做法是不同类型的数据继承出一个新的项目。
目前还有picpac-wave用来做音频， picpac3d用来做3维CT数据。 |
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g****t
发帖数: 31659 | 7 你可能需要琢磨下目标用户的人设？
然后软件和自己的开发时间，适当照顾主力用户需求。
有个帕累托原理，或者80-20原理。
80%用户是20%功能带来的。
但是微博这么杂乱的东西为何这两年
还死复生，我一直没看明白。所以我说的也不一定对。
另外在商言商，你要不去hack news发帖？第一行就说是
Imagnet之后的一大突破？
: 我设计得太generic了。
: 当时还有caffe和torch，所以觉得所有功能必须C 。
: 现在看来只剩python了，真要支持plugin的话，plugin也得是python写才
行。
: 我自己的做法是不同类型的数据继承出一个新的项目。
: 目前还有picpac-wave用来做音频， picpac3d用来做3维CT数据。
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w***g
发帖数: 5958 | 8 django作为model + restful server用。
django的ORM基本上还看不出来落后的迹象，框架也还可以。
用decoration做URL routing也有包可以加进去。
我确实太依赖关系数据库建模和ORM了。不然绝对上flask。
python/flask还有个意想不到的好处。就是现在的deep learning
框架都大的要死，对多线程支持并不好。用python反正也不用搞
线程了，就是一个进程配一个tensorflow或者caffe，然后用gunicorn
管理多个进程。写起来糙快猛。
后台template系统确实整个概念已经out了。这个我一年前就抛弃了。
vue和别的js框架发起的好处是，C++可以配js做用户界面了，qt啥的
都可以抛弃了。
o |
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w*****r
发帖数: 197 | 9 两个神经网络是用不同的framework写的，想把一个网络的中间结构作为输出，接到另
一个网络作为输入。然后，对于这个嫁接后的网络，做end-to-end的训练。也就是说梯
度需要从一个framework，如caffe，propagate到另一个framwork，如tensorflow。
google search了一下午，还没有什么头绪，谢谢指路！ |
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w*****r
发帖数: 197 | 11 此法属黑暗技能，专用于从github上caffe的野鸡fork中吸取内力。。。 |
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w***g
发帖数: 5958 | 12 应该不能这么搞。
拆开后第一次forward需要浪费掉，tf和caffe是一样的。
原因是不知道forward产生的结果哪些在backward里会用，不知道这些结果里面哪些
是保存在session状态里的，哪些需要人为导出。
我对这两个轮子的理解没到能重用第一次forward结果的地步。 |
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w*****r
发帖数: 197 | 13 我看过picpac,除你自己，其他人要想上手改，不太容易
1, 建议把对不同framework的支持的粘合代码放到分别的文件夹下。比如我估计只care
TF和caffe，以后也许会有caffe2
2, 把图像变换函数做成Lib,和picpac分开，picpac只负责streaming，shuffle,和不同
框架对接。你就算写再多的imgaug功能，也不可能适应所以行业用户的每一个需求。
3, clean code,多写点注释,降低用户的learning curves
: 搞deeplearning的同学看到了请帮我挑挑刺，包括哪些用词可以改的
: 建议也好。我想把这个东西做的精致一点。
: transforms这个结构从python传入会转成json，然后在C 中构造
: 对应的类实现。扩展的话也需要写C 。
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s********k
发帖数: 6180 | 14 Berkeley出了好多把，从早期的RAID，BSD，到现在的Caffe，Spark，RISC-V，还有芯
片工艺重大突破的FinFET,俺觉得当之无愧EECS世界第一牛学校。都是做出对产业贡献
巨大的。 |
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K****n
发帖数: 5970 | 15 之所以比 nature 差了十条街是因为原创性太差，所以陈天骐和李沐必须一再强调
mxnet 既有符号运算的优势，又有编程语言本身的灵活性。
而且 “参与的厂商越来越多” 也不太对。就算有 xgboost 的光环，天骐参与的
mxnet 本来没什么 adoption，谁会相信他们能迭代过 tensorflow 和 caffe。古斯塔
夫的 Dato 晃了很久总算卖给了 Amazon，mxnet 才有了后盾。 |
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发帖数: 1 | 16 美国在世界的霸权是建立在各个方面的领先基础上，科技领先（不仅仅是发paper多，
而是引领世界科研趋势）是美国强大的重要方面。
美帝现在本来就在很多领域逐渐丧失领导权，比如举几个最前沿的领域，比如人工智能
，基本中美平分秋色，北美把加拿大去掉，美国能不能超过中国还不知道。比如深度学
习四大神器，Theano是加拿大搞的和美国无关，Caffe是中国人为主搞的，MXNET基本是
纯中国人搞的，TensorFlow里也有三分之一中国人。
比如这次生物上最前沿的人工合成酵母，中国也占了半壁江山。另一个热门的基因编辑
领域，张峰和韩春雨也都是中国人。
这次NIH再削减funding，美国在科技界的领导地位将更加不保，50年后看，肯定是个错
误决定 |
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d****y
发帖数: 2180 | 17 说说我的复习step 1的大概经历吧。有心考版是07年底，但是工作怀孕带小宝，一直也
没什么时间看书。正式开始复习是从2010年5月开始的 （以前也就有1个月看了生理，
其他时间基本是打酱油），先把各科看了一遍，除微生物和病理外，其他看得都是
kaplan notes. 看完书接着做了2个月Kaplan Qbank, 对着FA画了一圈。做完Kaplan
Qbank之后跟着小组学习FA （我自己实在是看不下去。），同时做UW Qbank. FA 小组
学习了大概不太到2个月，UW3个半月做了2遍。 本来想着3月底考的，最后决定推后考
。不过一早定了4月初去度假的还是照旧去了，呵呵。度假回来再买了一个月Kaplan
Qbank 做了一遍。做完想做FA Qbank的， FA 网站有问题，最后没做，而是买了Apple
apps store 的 FA flash cards, 一边看FA一边背卡片，中间穿插做NBME各个form.
NBME forms 大部分都是网上做的，有expanded form的都买的expanded form. 考前一
个月到考试中心做了CD，因为家离考试中心有点远，... 阅读全帖 |
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d****y
发帖数: 2180 | 18 怎么会不记得caffe呢。如果不是你加入FA讨论组，我都不知道我们的FA小组能不能坚
持下去呢。
什么时候考啊？ |
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发帖数: 1 | 19 是的 不过research scientist 这种研究性职位不是AI 出生 发表过相关论文 几乎没
什么机会入行。虽然用的Dnn lstm 这些看看就会 caffe tensorflow 会Linux 编程 会
数值的东西 都是不难上手 但就是没机会
其他与data 相关的 或者是data engineer 或者是analysts 两种合作从data 里获得有
用信息 前者偏大数据spark sql要会用
后者偏统计 会设计实验 会从统计角度分析结果 感觉有些金融职位和analysts 差不多
我个人感觉转行纯码农 一是比不上cs 背景的编码能力 二是自身背景没发挥优势 如果
能从事和自己背景相关的码农 比如deeplearning engineer 会好很多。但是机会非常
难得 只能边学东西边等机会了 入行不易 |
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i*********5
发帖数: 19210 | 20 反馈一下：Ensure Plus喝起来有粉质口感（不太爽），不像普通饮料那么容易下咽。
但今天早餐就喝了它和一杯橙汁，一上午都不饿（不过胃有点儿空的感觉，跟饿不同）
。决定游泳前喝一罐。
正在和Hammer Perpetuem，Caffe Latte味道的（昨天那家店里只有一包Orange味道的
了），喝起来像是放凉了的hot chocolate。希望Orange味的好喝些。 |
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s******p
发帖数: 819 | 21 Ｅｎｓｕｒｅ浓度比较大，８ｏｚ就这么多卡路里，如果不爽可以用水冲淡了喝，正好
也补水。
ＨＰ我prefer caffe latte，里面有咖啡因，orange 里没有。 |
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m***r
发帖数: 359 | 22 机器学习日报 2015-02-25
@好东西传送门 出品, 过刊见
http://ml.memect.com
订阅：给 [email protected]
/* */ 发封空信， 标题: 订阅机器学习日报
更好看的HTML版
http://ml.memect.com/archive/2015-02-25/short.html
1) 【用神经网络实现快速准确的依存关系解析器】 by @爱可可-爱生活
关键词：会议活动, 算法, 资源, 自然语言处理, Christopher Manning, EMNLP, PDF,
会议, 教育网站, 神经网络
[论文]《A fast and accurate dependency parser using neural networks》(2014)
D Chen, CD Manning [1] 来自Stanford，用神经网络实现快速准确的依存关系解析器
[1] http://cs.stanford.edu/~danqi/papers/emnlp2014.pdf
长微博图：http://ww4.sinaimg.cn/large/5396e... 阅读全帖 |
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n*****g
发帖数: 365 | 23 做图像识别，DNN和imagenet是必须要看的。
caffe 的网站上有开发源码，直接上传图像测试 |
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X****d
发帖数: 36 | 24 1-dimensional time series data. 120 readings per 10-min time window.
想用Conv-Net based autoencoder来做dimensionality reduction, 把input layer的
120个neurons encode成2~3个neurons，以便进行visualization.
现在正学着用Caffe 或是 Keras，但是没有找到很好的tutorial来做1D数据的
autoencoder。
请问各位大神有没有人用过这两个包，或者是有没有好的tutorial/notebook可以推荐?
谢谢！ |
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i*******D
发帖数: 993 | 25 比如普通的xeon cpu的机器。用来从800x600的图片中把特定物体边界识别出来。可以
用caffe搭个cnn出来吧。那么在这种应用下，是不是一种选择就是cpu+ram来算，即便
是双xeon的cpu+32gb的ram算起来也不如一个1050的显卡和4g显存算起来快吧？用gpu来
算再用ram的话产生的overhead就非常非常大了吧？那么在这种情况下主要的瓶颈是内
存还是是cpu？我感觉内存决定了多少层和多深？cpu或者gpu决定了运行起来多快，尤
其是训练时候？二者都是随节点数的平方增长的？我是外行哈，就是有点想买个电脑来
以后干点这些工作，有谁做过类似的给点装机指导哈~~提前谢过
如果做语义识别呢？普通上面说的机器能够达到一个什么样的应用的水平？ |
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z**********e
发帖数: 22064 | 28 http://cn.nytstyle.com/food-wine/20151009/t09cappuccino/
Is That Cappuccino You’re Drinking Really a Cappuccino?
By JOHN ORTVED October 9, 2015
也许你喝的根本不是卡布奇诺
美食JOHN ORTVED 2015年10月9日
Daniel Krieger for The New York Times
曾经的特种咖啡饮品之王卡布奇诺如今正遭遇一场身份危机。
What if the cappuccino you had this morning was not, in fact, a cappuccino?
Scary. More worrisome still: What if your flat white was?
如果你今天早上喝的那杯卡布奇诺，其实不是卡布奇诺，那可怎么办？太可怕了。而更
吓人的是：如果你的小白咖啡（flat white）才是地道卡布奇诺呢？
There was a time when cappuccino was easy ... 阅读全帖 |
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z**********e
发帖数: 22064 | 29 http://cn.nytstyle.com/food-wine/20151009/t09cappuccino/
Is That Cappuccino You’re Drinking Really a Cappuccino?
By JOHN ORTVED October 9, 2015
也许你喝的根本不是卡布奇诺
美食JOHN ORTVED 2015年10月9日
Daniel Krieger for The New York Times
曾经的特种咖啡饮品之王卡布奇诺如今正遭遇一场身份危机。
What if the cappuccino you had this morning was not, in fact, a cappuccino?
Scary. More worrisome still: What if your flat white was?
如果你今天早上喝的那杯卡布奇诺，其实不是卡布奇诺，那可怎么办？太可怕了。而更
吓人的是：如果你的小白咖啡（flat white）才是地道卡布奇诺呢？
There was a time when cappuccino was easy ... 阅读全帖 |
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l****r
发帖数: 5317 | 30 1.Tima Harbour Caffe
--上海性价比最高的cheesecake：marble cheesecake， tiramisu tima这个名词
的由来有点意思，是中文“铁马”的谐音，意为自行车tima harbour直译就是自行车的
港湾了, 由于自行车在中国是主要的交通工具,这家店的老板取这个名字就是希望这里
可以成为平民的港湾,似乎现在也几乎做到了这一点,这家店的cheesecake我不敢说是上
海最好，毕竟一些高级的意大利餐厅小弟未曾尝试,但是tima的cheesecake肯定是性价
比最高的，￥15一份，味道绝对值得称道，纯，浓，甜，滑 ，正点，赞都是这里的东
东的形容词:尤其适合喜欢甜食的tx ,里面的大理石芝士蛋糕和提拉米苏绝对值得一试
。 而且和中式小吃不同，这里似乎没有质量不稳定这种问题,介绍去的人几乎没有一个
不说好的，尤其是mm,如果想讨好某位mm的话可以一试哦～长宁区遵义路100号虹桥上海
城美食街134-137
2.LAVITA
店堂印象：LAVITA是个意大利小店，藏在复兴中路的一幢小楼里。我们直冲4楼。4楼算
是LAVITA的一个红酒吧，有... 阅读全帖 |
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