卖算力深度学习

① 如何做好t+0交易之深度学习 邢者

T+0操作的实战技巧和注意事项
“T+0”操作技巧根据操作的方向，可以分为顺向的“T+0”操作和逆向的“T+0”操作两种；根据获利还是被套时期实施“T+0”操作的可以分为解套型“T+0”操作和追加利润型“T+0”操作。
一、顺向“T+0”操作的具体操作方法
1、当投资者持有一定数量被套股票后，某天该股严重超跌或低开，可以乘这个机会，买入同等数量同一股票，待其涨升到一定高度之后，将原来被套的同一品种的股票全部卖出，从而在一个交易日内实现低买高卖，来获取差价利润。
2、当投资者持有一定数量被套股票后，即使没有严重超跌或低开，可以当该股在盘中表现出现明显上升趋势时，可以乘这个机会，买入同等数量同一股票，待其涨升到一定高度之后，将原来被套的同一品种的股票全部卖出，从而在一个交易日内实现平买高卖，来获取差价利润。
3、当投资者持有的股票没有被套牢，而是已经盈利的获利盘时，如果投资者认为该股仍有空间，可以使用“T+0”操作。这样可以在大幅涨升的当天通过购买双倍筹码来获取双倍的收益，争取利润的最大化。
二、逆向“T+0”操作的具体操作方法
逆向“T+0”操作技巧与顺向“T+0”操作技巧极为相似，都是利用手中的原有筹码实现盘中交易，两者唯一的区别在于：顺向“T+0”操作是先买后卖，逆向“T+0”操作是先卖后买。顺向“T+0”操作需要投资者手中必须持有部分现金，如果投资者满仓被套，则无法实施交易；而逆向“T+0”操作则不需要投资者持有现金，即使投资者满仓被套也可以实施交易。具体操作方法如下：
1、当投资者持有一定数量被套股票后，某天该股受突发利好消息刺激，股价大幅高开或急速上冲，可以乘这个机会，先将手中被套的筹码卖出，待股价结束快速上涨并出现回落之后，将原来抛出的同一品种股票全部买进，从而在一个交易日内实现高卖低买，来获取差价利润。
2、当投资者持有一定数量被套股票后，如果该股没有出现因为利好而高开的走势，但当该股在盘中表现出明显下跌趋势时，可以乘这个机会，先将手中被套的筹码卖出，然后在较低的价位买入同等数量的同一股票，从而在一个交易日内实现平卖低买，来获取差价利润。这种方法只适合于盘中短期仍有下跌趋势的个股。对于下跌空间较大，长期下跌趋势明显的个股，仍然以止损操作为主。
3、当投资者持有的股票没有被套牢，而是已经盈利的获利盘时，如果股价在行情中上冲过快，也会导致出现正常回落走势。投资者可以乘其上冲过急时，先卖出获利筹码，等待股价出现恢复性下跌时在买回。通过盘中“T+0”操作，争取利润的最大化。
T+0相关的几个注意：
当上升达到一个高点，将要发生回撤时，要避免接下来的大幅下跌，这样的下跌一般是不回头的，杀伤力很大的。 分析时注意时间和趋势的结合，趋势也就是方向的变化需要时间来确认，只有注意到时间变化的关系，才可以把握走势的准确变动点。在每个趋势下的操作次数，在上涨的趋势里，操作次数可以频繁，因为高点是组建抬高的，胜率要大一点，在下跌趋势中做的好的可以是跟随股价的下跌，自身的成本也在不断降低，可以叫换仓。 换仓操作避免一种误区，上涨时换仓可以有一点盈利，下跌时换仓很难保持成本摊低，特别是超过10%的下跌，解决的办法是判断大的趋势，减少操作次数。减少操作次数的方法：当大势和个股都配合上涨时，可能会收阳线，如果个股没有出现过份拉高行为，差价则难以产生，减少操作；中阴线出现时，第二天还会有低点出现，如果手中没有仓位，减少操作，有仓位，需要寻找机会减仓。
操作次数和每天的震荡次数和幅度有关系，和自己的可操作仓位有关系，资金量可以对一支股票完成2次的买入和卖出比较理想。
分析的细节上首先看个股的成交量的情况，从成交量上判断股性是否开始活跃，不论上涨或下跌，总要有一个比较大的空间才值得参与；接着看形态，将要形成多头排列和暴跌阶段刚过，一定有短线的操作机会；
必须注意：
1、该股股性活，上下波幅大；
2、必须严格设立止损，不能因为下跌而不卖，否则将会股票越做越多，成本越做越高。
3、一定要做自己熟悉的个股
4、大盘的走势关系到个股的发展方向
5、T+0最忌的就是追涨杀跌。
可以看我☺

② 淘宝上有卖整理好的大量图片的吗，用于深度学习训练用，求大神解答~~~~~

深度学习的训练数据是由训练目标决定的，没有哪套数据可以应对所有深度学习任务。

图像分类方面，ImageNet网站提供的完整版1.5T数据可以免费获得（免费下载所有图片链接，凭e邮箱可以下载完整图片和标注结果）。这些数据是李飞飞团队特意整理出来的，免费提供（也可以下载小一点的集合，几百GB）。

③ 深度学习难吗

确实比较难。
分析原因：1.深度学习确实需要一定的数学基础。如果不用深入浅出地方法讲，有些读者就会有畏难的情绪，因而容易过早地放弃。
2.在描述的书籍或文章，普遍比较难一些。我不太清楚为什么，不过确实是这样子的。

④ 人工智能前景好么深度学习优势什么

虽然产业内外均能感受到近年来人工智能火热的浪潮，但是其实人工智能技术并不是近几年才出现。从上世纪五六十年代开始，人工智能算法以及技术就曾一度出现过火热，随着时间发展也不断地演进和进化，并经历了由热转衰的过程。
最近几年内，人工智能已让我们每个人感受到其非常火热、持续发展的状态。因此，我们认为，这一轮人工智能的快速发展得益于多年来的IT技术飞速发展，从而为人工智能带来了算力、算距，以便对人工智能算法提供支撑。
最近几年内，企业对于人工智能技术的研发以及各种人工智能应用不断落地，直接推动了整体人工智能产业的飞速发展。整体人工智能的核心产业的产业规模已经接近1000亿元，可以说是规模巨大的行业之一了。而且从未来的发展趋势来看，预计今年，整体市场规模就会达到1600亿元，所以增长速度还是非常迅速的。
深度学习的优点？
为了进行某种模式的识别，通常的做法首先是以某种方式，提取这个模式中的特征。这个特征的提取方式有时候是人工设计或指定的，有时候是在给定相对较多数据的前提下，由计算机自己总结出来的。深度学习提出了一种让计算机自动学习出模式特征的方法，并将特征学习融入到了建立模型的过程中，从而减少了人为设计特征造成的不完备性。而目前以深度学习为核心的某些机器学习应用，在满足特定条件的应用场景下，已经达到了超越现有算法的识别或分类性能。
如果对人工智能和深度学习有兴趣，可以去看看中 公 教 育和中 科 院联合的AI 深度学习 课程，都是中科院专 家亲 自授 课

⑤ 看懂深度学习真的那么难吗

如果在这个人工智能的时代，作为一个有理想抱负的程序员，或者学生、爱好者，不懂深度学习这个超热的话题，似乎已经跟时代脱节了。
但是，深度学习对数学的要求，包括微积分、线性代数和概率论与数理统计等要求，让大部分的有理想抱负青年踟蹰前行。那么问题来了，理解深度学习，到底需不需要这些知识？关子就不卖了，标题已经说明。
前段时间，编辑闲逛各大社区论坛，发现一篇非常适合初学者学习的深度学习的回复帖子，用风趣的白话和例子深入浅出的分析了深度学习的过程，非常通俗易懂。通过与在西门子从事人工智能领域的杨安国老师沟通，获得内容编辑授权，把内容重新整理修正，内容更加通俗易懂，希望人人都能够理解深度学习。
关于深度学习，网上的资料很多，不过貌似大部分都不太适合初学者。杨老师总结了几个原因：
1、深度学习确实需要一定的数学基础。如果不用深入浅出地方法讲，有些读者就会有畏难的情绪，因而容易过早地放弃。
2、中国人或美国人写的书籍或文章，普遍比较难一些。
深度学习所需要的数学基础并没有想象中的那么难，只需要知道导数和相关的函数概念即可。高等数学也没学过？很好，这篇文章其实是想让文科生也能看懂，只需要学过初中数学就完全可以。
其实不必有畏难的情绪，比较推崇李书福的精神，在一次电视采访中，李书福说：谁说中国人不能造汽车？造汽车有啥难的，不就是四个轮子加两排沙发嘛。当然，他这个结论有失偏颇，不过精神可嘉。

⑥ 自己的电脑可以跑深度学习吗

自己的电脑可以跑深度学习，但是对电脑还是要有点要求的，毕竟跑代码，以及深度学习很费时间的。

⑦ 深度学习的好处

深度学习的主要优点如下：
优点1：学习能力强
从结果来看，深度学习具备很强的学习能力，表现非常好。
优点2：覆盖范围广，适应性好
深度学习的神经网络层数很多，宽度很广，理论上可以映射到任意函数，所以能解决很复杂的问题。
优点3：数据驱动，上限高
深度学习高度依赖数据，数据量越大，它的表现就越好。在图像识别、面部识别、NLP 等领域表现尤为突出。
优点4：可移植性好
由于深度学习的优异表现，很多框架都可以使用，例如 TensorFlow、Pytorch。这些框架可以兼容很多平台。
深度学习也是有缺点的：
缺点1：计算量大，便携性差
深度学习需要大量的数据与算力，所以成本很高。而且现在很多应用还不适合在移动设备上使用。目前已经有很多公司和团队在研发针对便携设备的芯片。
缺点2：硬件需求高
深度学习对算力要求很高，普通的CPU已经无法满足深度学习的要求。
缺点3：模型设计复杂
深度学习的模型设计非常复杂，需要投入大量的人力物力和时间来开发新的算法和模型。大部分人只能使用现成的模型。
缺点4：没有”人性”，容易存在偏见
由于深度学习依赖数据，并且可解释性不高。在训练数据不平衡的情况下会出现性别歧视、种族歧视等问题。

⑧ 什么是人工智能的深度学习

深度学习是一种算法革命，带来了人工智能的快速发展和应用，解决了视频、图像、声音、语言和文本的处理，在一定程度上达到了人类辨识或认知对象物体的水平。

深度学习只是机器学习的一个子领域，是受到大脑的结构和功能所启发的人工神经网络的一种算法。深度学习只是需要非常大的神经网络上训练更多的数据，需要更强大的计算机和算力。

如果我们构建更大的神经网络（更多的隐含层10-100，甚至更多的）并训练喂给模型越来越多的数据时，深度学习的性能会不断提高。这与其他传统机器学习算法通常不同，深度学习技术在性能上将达到了一个新的高度。

希望人工智能可以再次改变世界！

⑨ 现在跑机器学习（深度学习）有必要话几十万买设备吗可以云计算吗

几千块钱的显卡就足够了
这个问题其实还是根据你实际任务的价值来定，如果你的项目经费有几百万，你评估使用技术能高效率很高的话，那么几十万的设备还是划算的，
但是如果你只是学习，或者是做比较浅的应用的话，那就不建议你考虑这么贵的设备了
云计算也是一个错的方式，未来很多计算可能会以云计算付费的形式来完成，现在很多云平台已经出售了深度学习算力，你可以关注一下，总之你现在没必要花几十万来买设备

⑩ 深度学习显卡怎么看CUDA compute capability

该项目的计算力，GTX1080TI算力6.1/3.7，约K80的1.64倍
目前深度学习比较热门的卡：RTX2080TI，RTX2070（多路），GTX1080TI目前退市不容易买到多张。（二手另说）
*CUDA平台的深度学习，显卡主要看：单精度浮点运算，显存，Tensor Core（图灵架构与伏特架构才有，RTX系列与TITAN V）
*Tesla主要稳定性与一些特殊功能上,双精度（目前这个深度学习用的少），跑单精度与半精度浮点运算优势不大，价格昂贵（想要超过GTX1080TI算力，需要Tesla V100，一张几万）