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chesterzzy 2018-07-27 18:26:10 +08:00
楼主可以的
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xiaoke0718 2018-07-27 18:41:45 +08:00
楼主厉害
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diggerdu 2018-07-27 21:24:03 +08:00 via iPhone
厉害
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ipwx 2018-07-28 09:17:54 +08:00 via iPhone
工作量不小，值得钦佩。可惜 2018 年还固守 caffe 这类以层为核心的设计方法，对新算法支持不足，写起来不够灵活。比如各类 gan, BayesianNet
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ddzzhen 2018-07-28 15:12:54 +08:00 via Android
支持一下
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wudikua OP @ipwx 多谢指正，开始写的时候也意识到这个问题了，自己也学习了一些 computational graph 相关的内容，只是当初做的时候觉得 caffe 代码比较好看懂，先选了个 easy 模式。
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gemini 2018-07-28 17:18:42 +08:00
先 start，收藏学习~~ 感谢楼主分享
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winglight2016 2018-07-28 17:55:47 +08:00 via iPad
可以的，支持一下，我还处在只会使用 tools 的阶段，不过，现在搞机器学习 python 是实实在在的垄断性语言，java/js 都是玩票性质了，并不适合推广开来
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owenliang 2018-07-28 18:59:06 +08:00 via Android
@winglight2016 java 做在线部分还是不可或缺的
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winglight2016 2018-07-29 11:29:25 +08:00
@owenliang 提供 API 服务和训练模型，提供预测没什么关系吧，而且 python 本身做 web api 也没什么问题。从系统角度看，java 擅长做的事情和机器学习没什么关系
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wudikua OP @winglight2016 如果你的系统是稍微有点规模的推荐系统或者是广告系统，用 python 调 tensorflow 的 api 做预估性能肯定达不到要求，一般训练框架都不是做在线预估的，所以在线预估这块都是根据你业务系统是什么语言写的重新写一遍算法的正向预估部分，应该是这个意思。
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winglight2016 2018-07-31 19:04:52 +08:00
@wudikua 一般训练框架都不是做在线预估的，所以在线预估这块都是根据你业务系统是什么语言写的重新写一遍算法的正向预估部分——训练框架是训练框架，在线预估用的是模型，你确定是用自己的语言写一遍你训练好的模型？
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