Benvenuti sul Discourse del Linux User Group di Trieste!

system 2017-04-05 18:21:15 UTC #1

Saluti Pinguinari!

Benvenuti in questa piattaforma di condivisione del LUG TS.
Qui potrete discutere di tutti i temi a noi cari, da linux a tutto il resto del software opensource.

Buone discussioni.

n9010 2017-04-14 22:42:26 UTC #2

Discourse va a sostituire la vecchia mailing list. Le funzionalità sono le stesse, soltanto che è molto più adattabile alle vostre esigenze. Potete scegliere se e quante email vi arriveranno, se abilitate nelle impostazioni la modalià Mailing List tutti i messaggi postati qui verranno recapitati alla tua casella di posta. Per rispondere è sufficiente rispondere alla email.
Per ogni dubbio non esitate a chiedere.

sugo 2017-04-15 15:02:52 UTC #3

Ciao, sono Andrej, del direttivo! Darei un consiglio, per i nuovi iscritti, scrivete un messaggio qui, così per presentarvi!

dario.solari 2017-04-15 15:31:48 UTC #4

Ciao a tutti.
Mi chiamo Dario Solari e sono interessato al software open source ( per lo sviluppo di algoritmi di Machine Learning).
Purtroppo lavoro fuori trieste, anche se qui risiedo, e non ho avuto ancora occasione di conoscere la vostra realtà.

dario.solari 2017-04-15 15:54:39 UTC #5

Tanto per capire i miei interessi, vi segnalo qualche link:

Generative DeepLearning:

DeeepLearning Framework for R / Python & others wrappers (code in C++):

Gradient Boosting Machine:

Vorrei capire se il tema è di vostro interesse.

Come hobby partecipo anche a competizioni di Machine Learning su Kaggle - https://www.kaggle.com/, una piattaforma recentemente acquistata da Google.
Questo è il mio profilo:https://www.kaggle.com/dariosolari

dario.solari 2017-04-15 15:59:56 UTC #6

Sono interessato anche ad architetture basate su GPU:

github.com

Microsoft/LightGBM/blob/master/docs/GPU-Performance.md

GPU Tuning Guide and Performance Comparison
============================================

How it works?
--------------------------

In LightGBM, the main computation cost during training is building the feature
histograms.  We use an efficient algorithm on GPU to accelerate this process.
The implementation is highly modular, and works for all learning tasks
(classification, ranking, regression, etc).  GPU acceleration also works in
distributed learning settings.  GPU algorithm implementation is based on OpenCL
and can work with a wide range of GPUs.

Supported Hardware
--------------------------

We target AMD Graphics Core Next (GCN) architecture and NVIDIA
Maxwell and Pascal architectures. Most AMD GPUs released after 2012 and NVIDIA
GPUs released after 2014 should be supported. We have tested the GPU
implementation on the following GPUs:

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Insomma di potenziali tematiche ce ne sono davvero molte...

n9010 2017-04-15 20:21:42 UTC #7

andreats 2017-04-18 19:39:14 UTC #8

Ciao a tutti sono Andrea sono interessato a Linux ma sto ancora imparando. Uso sia Ubuntu 16.04 che Windows 8

sugo 2017-04-18 20:20:17 UTC #9

Benvenuto! Se vuoi puoi incntrarci ogni giovedì alla Casa del Popolo di
via Ponziana 14 dalle20.30 in poi.

Mike 2017-09-20 19:41:03 UTC #10

Interessato a ReactJS e React Native.