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在股票預測模型python這個產品中，有4篇Facebook貼文，粉絲數超過5萬的網紅軟體開發學習資訊分享，也在其Facebook貼文中提到， 將隱馬可夫模型 ( HMM，Hidden Markov Models ) 用於股票價格分析、語言建模、網站分析、生物學和網頁排名( PageRank)。 隱馬爾可夫模型( Hidden Markov Model， HMM )是關於學習序列( sequences )的。 很多對我們來說非常有用資料...

「股票預測模型python」的推薦目錄：


股票預測模型python 在 軟體開發學習資訊分享 Facebook 的最讚貼文

軟體開發學習資訊分享 By 軟體開發學習資訊分享

2021-08-03 12:56:56 有 7 人按讚
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將隱馬可夫模型 ( HMM，Hidden Markov Models ) 用於股票價格分析、語言建模、網站分析、生物學和網頁排名( PageRank)。

隱馬爾可夫模型( Hidden Markov Model， HMM )是關於學習序列( sequences )的。

很多對我們來說非常有用資料模型都是按順序排列的。股票價格是價格的序列 ; 語言是一系列詞彙 ; 信用評分涉及借款和還款的順序，我們可以使用這些順序來預測你是否要違約。總之，序列無處不在，能夠分析它們是資料科學工具箱中的一項重要技能。

https://softnshare.com/unsupervised-machine-learning-hidden-markov-models-in-python/

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股票預測模型python 在 紀老師程式教學網 Facebook 的精選貼文

紀老師程式教學網 By 紀老師程式教學網

2020-07-01 18:00:59 有 57 人按讚
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由紀老師每天瀏覽 500+ 國內外「程式設計」文章後，挑出真正有用的文章，分享在此！堅持不貼「問安文」與「生活照」的園地（笑）。
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股票預測模型python 在 紀老師程式教學網 Facebook 的最佳貼文

紀老師程式教學網 By 紀老師程式教學網

2020-06-25 18:00:36 有 35 人按讚
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社群媒體上有些相關的討論：

股票預測模型python 在 Re: [心得] 戴爾受惠ai，此時此刻大漲21% - 看板Stock 的推薦與評價


作者waitrop (嘴砲無雙)
看板Stock
標題Re: [心得] 戴爾受惠ai，此時此刻大漲21%
時間Sat Sep 2 04:48:28 2023

※ 引述《bluejade1235 (藍玉)》之銘言：
: 戴爾受惠AI，目前大漲21%
: 。
: 大多數的人根本不知道什麼是AI
: 大多數的人也不知道美國的AI跟臺灣的AI差在哪
: 。
: 戴爾現在大漲21%。2023/9/1。22:02 (臺北時間)
: https://finance.technews.tw/2023/09/01/dell-technologies-q2-2024-earnings/
: 營運長克拉克（Jeff Clarke） :
: 戴爾旗下一台針對生成式 AI 性能最佳化的 AI 伺服器積壓將近 20 億美元的訂單。「
: AI 已經表明一個長期順風的趨勢，我們產品組合的需求持續成長」
: 。
: Q : 如果你的問題是「戴爾可不可以買」
: A : 我覺得可以，因為戴爾幾乎沒什麼漲，你能相信嗎? 戴爾今年股價只有漲100%而已
: 戴爾是全世界AI SERVER 品牌第一名，只有漲100%
: Q : 如果你的問題是「技嘉可不可以買」
: A : 我認為很明顯是不行的，技嘉的AI SERVER市佔率低到已經看不見了，今年竟然可以
: 大漲300%
: 。
: 戴爾 : AI SERVER世界排名 : 1
: 惠普 : AI SERVER世界排名 : 2
: 技嘉 : AI SERVER世界排名 : 低到已經看不見
: 。
: 戴爾本益比 : 20
: 惠普本益比 : 10
: 技嘉本益比 : 46
: 。
: 戴爾今年漲 : 100%
: 惠普今年漲 : 20%
: 技嘉今年漲 : 300%
: 。
: 技嘉投信連續性的大買，今年還在買，一天就買了12億
: 投信是因為什麼原因買我不知道
: 不過其中一個原因一定是 : 投信用的不是自己的錢
: 如果投信用自己的錢，我認們他們一定不敢買

版上還是要有些正能量的討論,
我還是逆風說一下我個人的看法,
先說結論,
我個人比較看好DELL, 其次是技嘉, HPQ我個人最不看好,
另外,
要吵AI 股的話,
就直接買正AI股, 像是NVDA, MSFT, GOOG, TSM,
不需要去賭這種AI 產業鍊最底層也最外圍的公司,
或者買大盤ETF 也有AI概念股的功能, 還比較安全,
像是QQQ, TQQQ, SOXL, FANG

DELL 今天本益比已經到26.01了,
本益比甚至比GOOG 還要高, 接近MSFT,
現在實在沒有買的理由,
同樣道理可以套用在技嘉跟其他AI代工廠,
HP 的問題非常的大,
管理階層惡搞非常多年,
不要看到現在本益比低就跳進去,
另外, HPE 才是惠普做伺服器的部門, 本益比以22.7,
HPQ 本益比10 是做個人電腦的

另外,
我看到前後有幾篇文章把DELL 跟台灣的AI 代工廠混在一起談,
其實這是非常錯誤的地方,
AI 伺服器分成兩種,
一種是現在主流的雲端AI 伺服器,
另一種是傳統私人企業自己架構的私人AI 伺服器,
雲端AI 伺服器主要都在資料中心,
主要玩家是MSFT, AMZN, GOOG, BABA,
另外像是META, AAPL, NFLX, TSLA有些是跟上面三家雲端公司租借伺服器,
提供自家應用程式服務,
有些是自己架設自己的雲端伺服器,
然後這些雲端伺服器全都由台灣的廠商代工,
像是技嘉, 鴻海, 廣達等等

傳統私人企業的伺服器主要玩家是IBM, DELL, HPQ,
從前銀行跟機場等公司都買IBM mainframe 當自己的伺服器,
尤其銀行現在大部分還在用mainframe + cobol,
新的伺服器主要是DELL/EMC 跟 HPQ

這兩種伺服器市場的優缺點是:
雲端伺服器的量是私人伺服器的量 數千到萬倍以上,
但是私人伺服器的利潤極高,
還有之後的硬體與系統保養+服務的收費,
賣一台私人伺服器的利潤大概是一台雲端伺服器代工的利潤 數十倍到數百倍以上,
所以這很難說哪一家比較好

身為鄉民認證的萬惡炒房炒股大戶,
我就用房子當作例子,
雲端伺服器像是在出租房以及旅館出租,
私人伺服器像是買自住房再加上自己的裝潢與加工,
所以私人伺服器可以依照自己的需求客製化,
而且長遠來說私人伺服器的成本便宜非常多

但是雲端伺服器對大部分的人來說是可以負擔的,
大部分的人跟企業是無法自己架設私人伺服器或買NVDA 的AI 顯卡,
反而用出租的方式對大部分的人是可以負擔與接受的方式,
等到真的事業做大了,
再來考慮要自己建server 還是繼續用 cloud,
如果事業失敗了,
可以拍拍屁股走人,
完全不需要處理硬體設備等問題

我自己是兩種都有,
我有用Google Cloud, 家裡也有一台DELL 伺服器,
DELL 那台其實是Alienware 改裝的,
我在電蝦版有分享過如何架設與安裝cuda 等,
跑AI 程式的確便宜很多,
只要出電費就好,
現在雲端伺服器超貴,
我跑個網頁一個月就要幾十甚至數百美金,
這都還不包括如果我要跑AI 程式的話

--
※ 發信站: 批踢踢實業坊(ptt.cc), 來自: 4.16.138.22 (美國)
※ 文章網址: https://www.ptt.cc/bbs/Stock/M.1693601310.A.567.html
推 WANGCHIEN : 推專業 09/02 05:12
推 jkilonger123: 感謝分析 09/02 05:56
推 gabkwd : 專業分享 推一個 09/02 06:31
推 JilSander : 請問 HPE 跟HPQ的差異？ 09/02 06:35
感謝指正,
我第一時間看原文說到惠普本益比10, 所以聯想到HPQ,
但是後來發現我看錯公司了,
HPQ 本益比10 是做個人電腦的,
HPE 本益比22.7 才是做企業伺服器的,
兩家公司在當年2011 or 2013 的惠普高層惡搞的時候,
被迫拆分成兩家公司

推 j0588 : 最大的問題應該是私人架設AI伺服器的利基在哪裡？好 09/02 06:36
→ j0588 : 像還沒人解釋過 09/02 06:36
私人架設AI伺服器的利基在於長遠攤算便宜非常多,
就像我提到的例子,
你買自住房住滿十年省下來的比租房十年還划算,
但是如果是短時間的使用, 像是一兩年的話,
那不如租用雲端伺服器比較划算

→ j0588 : 是以後AI程式都只能用AI伺服器來跑嗎？目前的認知， 09/02 06:36
→ j0588 : AI伺服器是用來開發及訓練AI程式，但當AI程式開發訓 09/02 06:36
→ j0588 : 練完成後授權給一般公司商業使用，是不能在傳統伺服 09/02 06:36
→ j0588 : 器上跑嗎？ 09/02 06:36
AI 程式分成兩大類,
1. 訓練training
2. 推理inference

推理inference 的部分已經不需要AI 伺服器了,
一般手機裡頭的 AI edge chip 就可以跑了,
訓練training 的程式還是需要大型AI伺服器,
尤其ChatGPT LLM 目前只有NVDA 的GPU能夠跑
Google TPU 也有跑ChatGPT LLM, 但是科學家用不慣

是的,
訓練完的模型授權給一般公司使用,
只需要local 的 inference or edge AI 就可以跑了,
慢慢的,
AI 硬體效能過剩的問題會出現

推 silentneko : 推 09/02 06:58
※ 編輯: waitrop (4.16.138.22 美國), 09/02/2023 07:10:14
推 mamorui : 推推 感謝分享 09/02 07:06
推 mamorui : 應用類的影像處理adobe默默地爬 ^o^ 09/02 07:20
推 zzxxzzz : 推推 09/02 07:21
推 dosiris : 電蝦找不到您架cuda的文章 能否私訊分享嗎 09/02 07:27
→ dosiris : 謝謝 09/02 07:27
https://www.ptt.cc/bbs/PC_Shopping/M.1514080741.A.F20.html
抱歉, 沒有cuda 的部分,
只有ubuntu 的部分 :)
不過如果你要寫tensorflow, python 的DeepLearning 代碼,
目前ubuntu 已經有支援nvidia driver 與 cuda 部分,
https://www.tensorflow.org/install/pip

但是如果你要寫c/c++ cuda,
那就需要nvidia 整套的toolkit,
https://developer.nvidia.com/cuda-toolkit

推 processior : 所以技嘉跟dell一樣都做私人伺服器，但dell訂單20億 09/02 07:30
→ processior : 美金，技嘉排名都快看不到了？ 09/02 07:30
→ processior : 然後dell本益比低技嘉 09/02 07:31
技嘉是做雲端伺服器代工,
技嘉的私人伺服器不是公司主力,
跟dell 不一樣,
當然,
我個人也是覺得dell 本益比與產業發展會比技嘉好一些,
我前面有說我心裡的排名,
這是我個人看法,
不是投資建議也不是專業的分析,
不過我的買ai股會放在QQQ/TQQQ + 尖牙骨 + adobe + TSM 之類的股票


推 JOKIC : 技嘉現在的本益比可能比NVDA 還高 09/02 07:35
推 processior : 那是可以放開的節奏了我看借券餘額到4萬張了。 09/02 07:36
→ processior : 放空 09/02 07:37
→ processior : 近ㄧ個月借卷餘額增加超多，借券應該只有法人才能借 09/02 07:38
→ processior : 吧。 09/02 07:38
※ 編輯: waitrop (4.16.138.22 美國), 09/02/2023 07:48:09
※ 編輯: waitrop (4.16.138.22 美國), 09/02/2023 07:53:45
推 modhairs : 推ㄧ個 09/02 07:52
推 j0588 : 所以未來AI硬體產業的規模，大概率可以用目前傳統伺 09/02 07:53
→ j0588 : 服器的規模去推估，但不太可能會超過手機及傳統電腦 09/02 07:53
→ j0588 : 的規模，因為不會家家戶戶人手一隻 09/02 07:53
→ j0588 : NVDA目前是因為產業先行優勢取得超額利潤，未來競爭 09/02 07:54
→ j0588 : 者出現就會回歸正常了 09/02 07:54
伺服器的需求已經停滯好久了,
就像是我之前提到的硬體效能過剩的問題,
直到最近雲端伺服器興起,
尤其是對AI 算力的需求,
帶動了一波伺服器潮流,
規模應該是會比傳統伺服器大,
大概就是更換掉所有的傳統伺服器 加上 新AI算力的需求,
但是的確無法跟終端使用的手機相比,
最後終端應用還是在手機與電腦上的軟體,
就像我之前文章提到的,
最後真正的大餅會是在終端應用程式與終端應用系統/平台

→ k85564 : 沒聽過私人伺服器這種說法 哈 09/02 07:57
我二十幾年前在玩網路遊戲的時候就有私服了,
怎麼可能沒聽過

推 jyhfang : 謝分享 有點好奇HP還可以撐多久 09/02 07:59
※ 編輯: waitrop (4.16.138.22 美國), 09/02/2023 08:05:00
推 sdhpipt : 一般稱為企業主機啦 雲端伺服器以前叫主機代管 09/02 08:16
→ sdhpipt : 兩種東西都很久之前就有了 09/02 08:16
→ banmi : 早期天堂就有私服了... 09/02 08:18
→ sdhpipt : 自己拉線建機房買伺服器 類似於買屋 09/02 08:18
→ sdhpipt : 找代管業者把伺服器放在那邊 類似於租一戶公寓 09/02 08:19
→ sdhpipt : 直接租用代管業者的機器請他開權限 類似於分租雅房 09/02 08:20
推 poisonB : 推 09/02 08:29
推 dosiris : 伺服器當然早就有了 高算力伺服器就非常稀少 09/02 08:36
推 kobebrian : 可以再加一個TSM 09/02 08:41
※ 編輯: waitrop (4.16.138.22 美國), 09/02/2023 08:42:50
推 obs11122 : 受教了 謝謝原po 09/02 08:50
推 axz123999 : 推推 09/02 09:01
推 sgaw : 謝謝長知識了 09/02 09:01
推 a5170040 : 一般初期到未成熟期會以租用大型伺服器為主，除非 09/02 09:03
→ a5170040 : 有願景要做長久，那這樣私人伺服器就會划算 09/02 09:03
→ OFETMAN : 就像晶片設計跟晶圓代工不能混為一談一樣 09/02 09:05
推 fx4ti42 : 版大可以分析一下slurm是什麼嗎？ 09/02 09:14
job scheduler, batch job,
我職業生涯一開始很像是用ibm 的 job scheduler, batch job,
也就是把數萬個工作送去server farm 工作,
然後最後把所有的工作結果給收集回來,

目前業界最流行的是kubernetes, 沒空學 :(
https://kubernetes.io/

還有kubernetes 的前身 borg,
https://en.wikipedia.org/wiki/Borg_(cluster_manager)

推 gordon52314 : 謝謝指點 09/02 09:25
→ samuelyen : EDA tool這一波也搭了一個順風車xd 09/02 09:31
是的,
整個科技業跟著AI 雞犬升天,
幾乎每一家都受惠, 營收都成長,
算是整個人類科技的整體提升
※ 編輯: waitrop (4.16.138.22 美國), 09/02/2023 09:38:00
推 a2080259 : 推分享 09/02 09:39
推 ClockChen : 請問NTAP算是產業鏈之一嗎？ 09/02 09:43
你是指NetApp 嗎?
NetApp 不是做AI 產品,
但是NetApp 是做storage 的大廠,
受益於雲端伺服器的需求,
以及大量資料的訓練需求,
NetApp 受益於雲端伺服器與大資料訓練,
總體而言,
整個科技業都或多或少受益到這次的AI 革命

推 xxxmanxxx : 感謝分享 09/02 09:45
推 chocoball : 滿專業的 推 09/02 09:49
推 dragonjj : 就我觀察 你買NVIDA 等等美國AI股票 長100%是正常 09/02 09:53
→ dragonjj : 但是很難在漲上去 你買供應鏈的台灣AI代工股 有機會 09/02 09:54
→ dragonjj : 一次長300% 例如你看看緯創廣達技嘉 當然不要當最 09/02 09:54
→ dragonjj : 最後一隻老鼠!派對總會結束 錢幾個月台股的錢都在 09/02 09:54
→ dragonjj : 代工AI股 現在潮水退了 錢也跑了! 09/02 09:55
→ payneblue : 美股誰在看本益比 09/02 10:00
推 gfh62001 : 想知道大大現在依據什麼邏輯持有什麼美股 09/02 10:07
我沒有什麼選股邏輯,
我就定期定額單買一隻TQQQ,
邏輯很簡單,
我看不清楚最後誰會是終端平台的最後贏家,
但是我確定整個科技業甚至人類科技會因為AI 而整體提升,
所以我目前先單壓那指

推 Kydland : 有些產業受法規規範無法大規模上雲端 例如金融業 09/02 10:08
→ Kydland : 像這種產業就要建置地端伺服器 09/02 10:08
→ Kydland : 現在金融業有上雲的大部分都是不重要的資料 09/02 10:08
→ Kydland : 尤其客戶資料是不能上雲的(不過好像最近台灣 09/02 10:09
→ Kydland : 有小小的開放的樣子) 09/02 10:09
→ Kydland : 國外也差不多 不過他們再開放一點 09/02 10:09
※ 編輯: waitrop (4.16.138.22 美國), 09/02/2023 10:13:11
推 chuntien : 錢沒跑 只是換邊做 09/02 10:10
→ Kydland : 台灣有很多金融業每年被IBM扒免錢的XD 09/02 10:10
→ Kydland : 不少都想擺脫IBM的束縛 09/02 10:11
推 krissada : 推 09/02 10:12
推 jecint1707 : 說真的Dell的server很貴也難用耶，性能還不如XPS的 09/02 10:15
→ jecint1707 : 感覺 09/02 10:15
推 id44kimo : 以前大家比較愛hp,dell的真心難用 09/02 10:35
→ id44kimo : 台灣大部分不是hp就是ibm 09/02 10:35
推 ppuuppu : 推推 白話易懂 感恩 09/02 10:38
推 tomdavis : 真的就是金融業每年給IBM繳香油錢XD 09/02 10:46
噓 KobeGigi : Dell 今年eps 6.3 現在股價68你跟我說本益比26倍？ 09/02 10:46
推 cooji74115 : dell市占比hpe高不少，哪來大家比較愛hp 09/02 10:46
推 marforme : 推專業 09/02 10:50
推 atpx : 除了隱私權之外, 那些需要持續對外服務的公司,要有 09/02 10:51
→ atpx : 災害中斷的備援方案, 所以還是會有自建伺服器 09/02 10:52
推 Jayptt0000 : 推推 09/02 10:54
推 feng990719 : 推 09/02 11:08
推 stanleyiane : 專業推～ 09/02 11:10
推 superlive : NTAP 不是 AI 產業鏈之一，他們的產品跟 AI 一點關 09/02 11:11
→ superlive : 係也沒有。 09/02 11:11
推 ilapsara : 感謝分析 09/02 11:16
推 zhi5566 : 看yahoo美股 dell PE 26沒錯啊 你算錯還是他算錯? 09/02 11:21
推 fukku100 : 請問CPU已經能跑得動LLM了嗎 09/02 11:26
https://makemeanalyst.com/cpu-vs-gpu-vs-tpu-understanding-the-difference-between-them/#:~:text=TPUs%20are%203x%20faster%20than,a%20small%20number%20of%20predictions.
自己搜尋原文:
CPU vs GPU vs TPU: Understanding the Difference Between Them
答案是CPU 不可能跑動LLM,
受限於CPU 本身設計的影響,
CPU can handle tens of operation per cycle
GPU can handle tens of thousands of operation per cycle
TPU can handle upto 128000 operations per cycle

TPU 之所以無法跟GPU相比的原因不是因為效能,
而是因為難用,
TPU 對軟體算法做太特殊的硬體加速,
變成TPU 綁定了某些特殊的軟體算法加速,

而天秤的另一端是CPU,
CPU 設計得太過generic,
沒有對任何軟體算法加速,
也沒有大量平行core的設計,
不要以為96 core 的CPU 很強,
GPU 是數千數萬顆core 的平行運算

而GPU 是在CPU 與TPU 的中間,
generic for AI 演算法
※ 編輯: waitrop (4.16.138.22 美國), 09/02/2023 11:52:49
推 clisan : 推專業說明 09/02 11:43
→ paimin : 如果長時間滿載自建成本比租雲端便宜很多 09/02 11:46
推 yoderek : 推 09/02 11:51
推 joe77 : 台灣的AI看了半年看不到營收還衰退 09/02 11:57
推 with13kimo : 感謝 推 09/02 12:17
推 bbsbug : Dell 在eagle stream 一堆不同變形的伺服器已經開 09/02 12:20
→ bbsbug : 賣，包含搭配nvidia gpu board（上面配備8x a100或H 09/02 12:20
→ bbsbug : 100)的AI伺服器，下一代的birch stream也陸續開案 09/02 12:20
→ bbsbug : 中，Dell主要是出貨給企業或機構，另外HP是真的不 09/02 12:20
→ bbsbug : 行了XD 09/02 12:20
推 Severine : 私人假設沒有把維護成本還有授權給算進去 09/02 12:26
→ Severine : 私人架設啦幹 09/02 12:26
→ j0588 : 別的應用不知道，但大膽預測軟體防盜版及AI程式代訓 09/02 12:26
→ j0588 : 練業務應該會成為一門好生意 09/02 12:26
推 johnnychenme: dell是品牌 雞排走代工 分析也很有道理 但事實就是 09/02 12:29
→ johnnychenme: 雞排漲了300%QQ 09/02 12:29
推 stlinman : 看是看好QQQ，未來AI或是電車市場利潤大部應該也是 09/02 12:32
→ stlinman : 被某些終端服務企業給拿走。 09/02 12:33
推 franktku : 1.Google跟Microsoft不會用PE評價，另外本益比通常 09/02 12:39
→ franktku : 是看forward PE，舉例來說NVDA 用今年大概賺10塊， 09/02 12:39
→ franktku : 現在PE 48-49倍，但明年個人預估20-22塊，現在就變 09/02 12:39
→ franktku : 成25倍不到，不香嗎？ 09/02 12:39
→ franktku : 2.目前Dell跟技嘉的面向不一樣，Dell是做品牌賣給 09/02 12:39
→ franktku : 企業端客戶，技嘉則是企業客戶來找他做（例如Core 09/02 12:39
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→ huk40199 : 簡單從本益比TSM就被你說的外圍廠屌打 09/02 13:16
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推 Kydland : Gamma的主筆覺得TSMC的本益比被台海戰爭風險壓制住 09/02 13:20
→ Kydland : 雖然我們覺得還好 但對外國人而言他們不一定知道 09/02 13:20
→ Kydland : 就像前幾年中東啦 泰國啦什麼抗議內亂 我們台灣人看 09/02 13:21
→ Kydland : 新聞會覺得很亂很可怕 但其實除了抗議地區外 09/02 13:21
→ Kydland : 絕大部分地方都是生活照舊 比如說拿烏克蘭來說 09/02 13:22
→ Kydland : 現在除了東部和南部很緊張 烏克蘭現在絕大多數國土 09/02 13:22
→ Kydland : 還是生活照舊 漸漸恢復正常 尤其是大西部地區 09/02 13:23
→ Kydland : 但如果只看新聞 會覺得很危險 相對外國人看台灣 09/02 13:23
→ Kydland : 也是如此 台積電本益比偏低就是外資機構會怕 09/02 13:24
推 jcgood : W大分享必推 09/02 14:03
推 Rock0930 : 推推 09/02 14:13
推 mystage : 所以我看好Google, 認為在多個賽道都有競爭力 09/02 14:37
→ mystage : 重點是現在股價也不算貴 09/02 14:37
噓 poi963841 : 硬要在正ai股加一間代工廠XD 台灣人就是會自慰 09/02 15:08
推 lilic0c0 : 我覺得很奇怪今年我買主機Dell跟hpe 的報價到是都 09/02 15:08
→ lilic0c0 : 比前兩年低不少 09/02 15:08
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推 bigair888 : 推，賺錢的永遠是終端的品牌廠，可能是微軟google 09/02 17:31
→ bigair888 : 等等，只要做出改變消費者習慣的產品就是穩，只是 09/02 17:31
→ bigair888 : 會是檯面上的品牌廠拿到還是新創公司拿到就不一定了 09/02 17:31
→ dream1124 : 解析的不完全對。私人伺服器贏在自訂程度高，但成本 09/02 18:39
→ dream1124 : 未必較優，你要把維護硬體和OS的成本也考慮進去 09/02 18:39
→ dream1124 : 這樣總持有成本其實也沒有比較便宜。另一方面，你那 09/02 18:40
→ dream1124 : 數十到數百鎂雲端伺服器費用應該是用隨需方案照訂價 09/02 18:40
→ dream1124 : 付費，但長期維護者沒有人是這樣玩的。要嘛會長期租 09/02 18:41
→ dream1124 : 降低成本，不然就是用其他服務以使用量而非租用時數 09/02 18:42
→ dream1124 : 付費，這樣一者低估一者高估，一來一往沒差到太多錢 09/02 18:43
推 KrisNYC : 先推再讀 09/02 18:45
→ dream1124 : 看來看去用一般伺服器要能便宜，前提只有你確定要超 09/02 18:46
→ dream1124 : 長期甚至超過折舊期都在用，而且硬體不用輪換增減， 09/02 18:46
→ dream1124 : 同時原廠有更新並且自行更新的作業不費力，那你才有 09/02 18:47
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推 rainys : 一張顯卡或一台m3 mac能搞定的事，搞不懂你架伺服 09/02 19:00
→ rainys : 能幹嘛 09/02 19:00
噓 ZengMaktub : HPQ他媽的又沒賣伺服器 09/02 20:37
推 ZengMaktub : 改正了 推回來 09/02 20:44
推 ZengMaktub : . 09/02 20:47
→ MacD89 : 用私服不就要自己養IT和廠務?這些人事成本在在台灣 09/02 21:28
→ MacD89 : 還行 在歐美成本應該很重.. 09/02 21:29
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推 Kydland : GOOG我也很喜歡 但他們真的商業化能力不行 09/03 12:00
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T 19 #訓練線性模型 20 21 lrTool.fit(dis,housePrice) 22 23 lrTool=LinearRegression() #輸出係數和截距 print(lrTool.coef_) 24. 13-4 第 13 章以股票預測範例入門 ...

#68. NLP大神RNN網路：Python原始程式碼手把手帶你寫

圖 17-4 訓練結果 17.4.2 模型效果將預測資料與測試資料視覺化,完整序列預測效果如圖 17-5 所示,可以得到驗證:模型欠擬合,基本無法得到正確的預測模型。

#69. Python資料科學自學聖經：不只是建模！用實戰帶你預測趨勢、找出問題與發現價值(電子書)

在這裡將建立循環神經網路模型,先從證券交易所取得股票資料訓練模型,然後儲存訓練完成的模型,最後利用模型預測股價。這裡的資料將使用<twstock_all.csv>檔, ...

#70. Python機器學習與深度學習特訓班(第二版)：看得懂也會做的AI人工智慧實戰(電子書)

4.5.2 以 LSTM 訓練模型檔預測匯率請先執行<Mnist_LSTM_saveModel.py>檔, ... 第 10 章股票預測,會再以股票交易資料,採用 RNN 作訓練和預測,但在圖表上將會採用 plotly ...

#71. Re: [心得] 戴爾受惠ai，此時此刻大漲21% - 看板Stock

推dragonjj : 就我觀察你買NVIDA 等等美國AI股票長100%是正常 09/02 09:53 ... j0588 : 別的應用不知道，但大膽預測軟體防盜版及AI程式代訓 09/02 12: ...

#72. Re: [心得] 戴爾受惠ai，此時此刻大漲21% - Stock板- Disp BBS

不過如果你要寫tensorflow, python 的DeepLearning 代碼, ... 不過我的買ai股會放在QQQ/TQQQ + 尖牙骨+ adobe + TSM 之類的股票.

#73. 金十数据官方网站- 一个交易工具！

[金十数据唯一官方网站]金十网,全球财经资讯,图形化数据解读,闪电资讯决策先人一步.金十数据为您第一时间发布数据,计算机自动为您解读,数据影响一目了然.

#74. 24小時全球新聞滾動| 大紀元

美國經濟不斷超預期，令原本預測經濟衰退的經濟學家紛紛改口，並上調美國經濟增長 ... 社交媒體巨頭Meta公司8月22日發布了一款新的人工智能（AI）模型，可以翻譯和轉換 ...

#75. What happened to Anne Heche Ellen DeGeneres ex in critical ...

Python 預測 模型 車. Night party. Python 預測 模型車. Kiralık daire polatlı. Night party ... 香港 股票 xml 下載mp3. Night party ...