Triton推理服务器 最新版本：您目前在master分支上，该分支跟踪开发进度到下一发行版。 Triton Inference Server的最新版本是2.5.0，可在分支上。 Triton Inference Server提供了针对CPU和GPU优化的云和边缘推理解决方案。 Triton支持HTTP / REST和GRPC协议，该协议允许远程客户端为服务器管理的任何模型请求推理。 对于边缘部署，Triton可以作为具有C API的共享库使用，该API允许Triton的全部功能直接包含在应用程序中。 Triton Inference Server的当前版本为2.5.0，与上的triton

Advances in Financial Machine Learning By 作者: Marcos Lopez de Prado ISBN-10 书号: 1119482089 ISBN-13 书号: 9781119482086 Edition 版本: 1 出版日期: 2018-02-21 pages 页数: (400) $50 Machine learning (ML) is changing virtually every aspect of our lives. Today ML algorithms accomplish tasks that until recently only expert humans could perform. As it relates to finance, this is the most exciting time to adopt a disruptive technology that will transform how everyone invests for generations. Readers will learn how to structure Big data in a way that is amenable to ML algorithms; how to conduct research with ML algorithms on that data; how to use supercomputing methods; how to backtest your discoveries while avoiding false positives. The book addresses real-life problems faced by practitioners on a daily basis, and explains scientifically sound solutions using math, supported by code and examples. Readers become active users who can test the proposed solutions in their particular setting. Written by a recognized expert and portfolio manager, this book will equip investment professionals with the groundbreaking tools needed to succeed in modern finance.

Hands on Machine Learning with Scikit Learn and TensorFlow 英文原版 彩色配图

很好的一本机器学习入门书，豆瓣9.5分神作.强烈推荐！！

《Machine Learning in Action》

ml-in-action：出版书籍《机器学习入门到实践——MATLAB实践应用》一书中的实例程序。涉及监督学习，非监督学习和强化学习。（本书的代码“ MATLAB中的机器学习简介与操作” ”）

CS7646-机器学习交易 Tucker Balch博士于2017年秋季在乔治亚理工学院将CS 7646作为CS 7646的一部分进行分配 课程连结 课程页面： : 塔克·巴尔奇（Tucker Balch）的Udacity课程： : 课程结构 本课程由三门迷你课程组成： 迷你课程1：使用Python操纵财务数据 迷你课程2：计算投资 迷你课程3：机器学习交易算法 专案 共完成8个项目： 项目1： 职称：评估投资组合 目标：通过根据可用的历史数据计算某些指标来评估和比较不同的投资组合，并绘制比较图 链接： ： 专案2： 标题：优化投资组合 目标：通过将“最小波动率”作为优化器指标，来确定应将投资组合的资金分配给每只股票，从而优化其绩效 链接： ： 专案3： 标题：市场模拟器 目标：创建一个可以接受交易订单并随时间推移跟踪投资组合价值的市场模拟器，然后评估该投资组合的

voxelmorph：基于学习的图像注册 voxelmorph是一个通用库，用于基于学习的工具进行对齐/配准，更常见的是使用变形建模。 讲解 访问以了解VoxelMorph和基于学习的注册 使用说明 要使用VoxelMorph库，请克隆此存储库并安装setup.py列出的要求，或者直接使用pip安装。 pip install voxelmorph 训练 如果您想训练自己的模型，则可能需要针对自己的数据集和数据格式在voxelmorph/generators.py自定义一些数据加载代码。 但是，假设您有一个包含npz（numpy）格式的训练数据文件的目录，则可以开箱即用地运行许多示例脚本。 假

布局 标题 上一次更改 维基 Jupyter笔记本 2020/11/15 12:41:21 深度学习 Scikit，学习上的IRIS数据集的感知器，神经网络，Keras。 TensorFlow Implementaion在MNIST数据集。 Softmax，交叉熵损失 使用PyTorch进行梯度计算。 层调试。 验证合并，连接方法。 在文本嵌入上验证Conv1D。 验证Image数据集上的Conv2D。 验证LSTM计算。 器具Seq2Seq学习的执行加法。 器具Seq2Seq有注意力用于添加任务。 注意机制 注意 自然语言处理 论文“神经概率语言模型（Bengio等，2003）”的实现 UCI新闻数据集上具有CNN的多类别分类。 基本字符级Seq2Seq模型 带有ELMo嵌入的情感分析。 AllenNLP教程 使用CNN / TensorBoard进行文本分类 BERT文章的示例代码。 常规机器学习 IRIS数据集的决策树可视化。 从头开始决策树从头开始 决策树，随机森林，UCI新闻数据集上的朴素贝叶斯。 在UCI新闻数据集上训练朴素贝叶斯分

DeepDB：从数据中学习，而不是从查询中学习！ DeepDB是数据驱动的学习型数据库组件，可实现基数估计和近似查询处理（AQP）的最新性能。 这是在中描述的实现 Benjamin Hilprecht，Andreas Schmidt，Moritz Kulessa，Alejandro Molina，Kristian Kersting，Carsten Binnig：“ DeepDB：从数据中学习，而不是从Queries中学习！”，VLDB'2020。 设置 经过python3.7和python3.8测试 git clone https://github.com/DataManagementLab/deepdb-public.git cd deepdb-public sudo apt install -y libpq-dev gcc python3-dev python3 -m venv ve