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回复总数  302
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@ipwx 大佬,非常认同你的理念。 我自己工作是 DL 相关的,本人对金融投资又略有了解。 感觉即使是在程序员社区大家还是没有把交易这种行为作为一种“系统”来看待,而是寄希望于“判断” “感觉” “运气”;

不过说到投资领域,我最近一直想要研究的是 RL 在金融投资领域,特别是衍生品领域中的应用。 其实仔细一想,金融衍生品的框架和 RL 的框架天然很相似; Reward 都是在一个 episode(交割、行权或结算)后得到,而 agent 需要通过对市场整体进行观测来预估接下来每个 action 的价值。 自己感觉这个会是一个不错的方向
22 天前
回复了 ly879 创建的主题 问与答 大家怎么刷鞋,刷鞋机还是手动?
一般脏就无视,非常脏了就送家门口洗鞋店,也要支持一下社区经济的
如果是比较规整的表格也很容易识别,可以用连续边缘检测 (opencv canny edge )看是否存在非常长的连续线条。 或者更简单的用 X 、Y 轴的像素投影来识别是否存在表格。

当然如果会算法,用算法来区分那是更简单了,只要有人标注就行了
1 、以前也用过 kubeflow 的方案。说实话维护起来还是蛮重的,学习成本也并不低;
2 、kubeflow+jupyterhub 那套用来做数据探索和模型 prototype 还是非常好用的。 正式的训练任务还是写成代码工程进行版本管理的,用 notebook 串联还是觉得不是很严谨;
3 、我们现在实验管理也都是完全放在 mlflow 上了,还是很方便的。训练以后关键的配置文件和模型一起作为 artifacts 放到对象存储上,保证拉取模型的时候与配套的配置一起使用;

4 、推理那块我们用的是 Triton Serving 的推理框架(不过一些 tensorflow 的模型还跑在 TF serving 下)
59 天前
回复了 ray5173 创建的主题 程序员 请教一个深度学习的问题
首先肯定可以,一张照片上擦掉图案都可以补上。问题是有没有必要这么做
主要还是看补出来的数据用来做什么,是否需要用 GAN 的方式来生成,因为 GAN 其实并不那么容易训练。
71 天前
回复了 xujinkai 创建的主题 全球工单系统 synology drive 有个很扯的设计 bug
@xujinkai 不会啊,我一直都是用安卓端的 drive 登录的,走的 https
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