不要在房价上钻牛角尖

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正文

 

听说最近一些热点城市房地产市场回暖,上海房价基本上回到了2017年上半年的水平。我对房价这个主题一向比较谨慎,有观点也不一定全说,因为目前在互联网上无论对房价唱多或唱空都是不安全的,所以我今天就在实事求是的基础上做点正能量的事:去除焦虑。

 

我们从最新的中央经济会议说起。这次会议提到了很多下一步的发展方向,重点包括:

 

要整体推进改革开放,强化国家战略科技力量,增强产业链供应链自主可控能力,形成强大国内市场市场,夯实农业基础,强化反垄断和防止资本无序扩张,促进房地产市场平稳健康发展、持续改善生态环境质量。

 

不要对房价感到焦虑的第一个原因是国家意志。

 

因为从下一步的发展战略来讲,房价和过去那样大涨没有好处,国家主观上不想让房价再大涨了。比如说强化战略科技力量,假设一套房一年增值200万,人才哪来心思领着每个月小几万的薪水搞科研?再假设大多数人都背上负债去买房、炒房,哪还有钱去扩大消费,让国内的消费市场培养壮大呢?

 

这也是为什么中国这几年来一直强调“房住不炒”的原因,因为不能再炒了,再炒下去金融风险会进一步增加、社会代价会越来越大… 我们当然不能眼看着房地产这个“灰犀牛”已经站在这里还去招惹它。

 

这次会议继续坚持了“房住不炒”,而且把“解决好大城市住房突出问题”放在了首位。要了解一点常识,那就是在中国这样一个拥有全要素掌控能力的国家,普通人最好不要和国家方针作对:国家鼓励你做什么,你就应该做什么;国家不要你做什么,你最好就别做什么。比如2015年各个城市放松房地产调控,降息、降准、降首付,那会儿就是鼓励你买房,如果顺势买房了,到现在至少也是翻倍的回报。现在国家要培育消费市场、要坚持房住不炒,不想涨也不想跌,你却还要继续加杠杆、继续炒房,逆势而行能成功吗?

 

不要在房价上钻牛角尖

“房住不炒”已经五年了

 

另外多说一点,有些人老喜欢拿美股和中房来作对标,说这两个资产虽然都有泡沫,但还是会永远涨下去。我这里说点不同看法,美股和中房完全没有可比性,两者不是一个大类资产、不在一个市场、也不是一套运行逻辑。

 

中房上涨本质靠的是中国的城市化、经济发展带来的居民收入提高、购房者的“六个钱包”以及购房者负债的潜力;美股上涨的靠的是全球化背景下美国上市公司的创新和业绩增长。

 

再者股市上涨有利于企业运行,促进投资与消费、提振市场信心、改善企业资产负债表、促进实体经济发展,同时也利好与股市挂钩的社保和养老金;房价上涨则会提高全社会成本、增加居民债务、影响民生福祉。

 

所以,拿关系到自己国家民生的房价去和没任何负担的美股对标和比拼,持这种想法的人不是脑子太蠢就是心眼太坏。

 

放下焦虑的第二个原因,是普通人要让资产跑赢房价一点也不难。

 

就拿房价标杆北上广深来分析,目前北京平均房价比2017年3月还要低10%、上海大约和那时持平、广州和深圳的平均房价比2017年3月高约30%。

 

再看看其他资产,同期沪深300涨了50%、标普500涨了63%、纳斯达克100涨了137%。这些可不是个股,而是容量很大的指数,换句话说你根本不需要是一个投资高手,只要在何时的时间傻瓜式买入一些基本面不错的指数基金就可以大幅跑赢房价了。

 

如果你持有了这些优质的权益类资产,以至于自己的身价涨幅比房子更快,而且流动性更好、可以随时变现,你还会对房价感到焦虑吗?

 

那为什么大多数人不敢重仓投资权益类资产呢?因为怕波动。我们持有的股票或指数基金每天交易时段内都会刷新数字,如果你有300万放在里面,一天涨跌个1%就是3万,如果来一次大跌可能就是损失十万,这感觉很不爽。但反过来想想,房子的实际价值每天就没有变化吗?也有的,只是你看不到,没有成交。一个限贷或限购令,就可能让一套房子的成交价瞬间下降10%,只是你一下子看不到而已。房产这种成交周期长、交易成本大的特点反而让业主有了All in和长持的勇气。

 

投资股票类资产应该向买房学一点佛系和耐心,在认准了一项优质资产的前提下,以合理价格买入后就不要老盯着市场看了。有些人买了股票之后,恨不得交易时段每分每秒都盯着K线图,这真的一点意义都没有,纯属浪费时间。

 

在严格的调控之下,房产作为投资品的价值也在越来越差。买房之后我们就是业主,作为业主我本来是对房产拥有一切权利的,但现实是无论是限售时长、学区调整还是未来可能的房产税上线,业主没任何决定权。投资者拿大钱投到房子里去,相当于把自己财富的命运决定权交给别人,甚至什么时候卖也由不得你,你不觉得有点不靠谱吗?

 

所以普通人应该保持学习,放宽视野,抗通胀可不是只有买房一条路可以走,恰恰相反,我们现在更多更好的选择。如果在能力有限的情况下非要在房子上钻牛角尖,最后的结果一定是得不偿失。

 

第三个放下焦虑的原因,就是焦虑没有用。这似乎是一句废话,但很多人还是体会不到。有焦虑的功夫,不如多花点时间放在学习、工作和家人身上,你会发现比买房赚钱更有意义的事情实在是太多了。

 

不要在房价上钻牛角尖

转自:https://mp.weixin.qq.com/s/lQW2c1ZQXjGxwQF8FyRuqA

上海各区初中排名出炉!(附部分学校中考成绩)

 
在上海评价一所学校,有这么一句话:初中看预录,高中看综评。说到预录,首先想到的就是上海最有名的四大名校、八大金刚,初中学校每年的四校八大预录人数一直是家长们非常关注的。
 
今天,升学君就重点根据2019年上海各初中四校八大的预录人数,还有市重点、区重点等升学率,对各区的初中进行排名梳理,供大家参考。(2020年自招预录数据不全)
 
说明:
1、部分初中未有四校八大预录,故不计入排名讨论
2、统计的预录学校包含四大、四大分校和八大
3、以下数据来源公号:有学有数,由升学君手动制表,如有错漏欢迎指正!
 

徐汇区

独家!上海各区初中排名出炉!(附部分学校中考成绩)
徐汇区共有15所初中的学生预录进入四校八大,最突出的有3所初中:华育、世外和西南模范
 
华育作为上海初中一哥,在全国也是大有名气。去年光四校预录人数就达到127人,毫无疑问当选NO.1。
 
世外和西南模范同样出色,分列2、3名。2019年四校八大总预录人数分别为57人和48人。
 
除了这3所,西南位育和徐汇中学也是表现不俗。四校八大预录人数均在10人以上,分别为17人和12人。
 
具体排名见下表:
独家!上海各区初中排名出炉!(附部分学校中考成绩)

黄浦区

独家!上海各区初中排名出炉!(附部分学校中考成绩)
黄浦区共有16所初中,有学生预录取四校八大。
 
排名前2的是立达中学格致初级中学,2019年四校八大合计预录人数分别为65人36人,其中立达中学四校预录人数达到22人。
 
紧接着,是大同初级、民办永昌、明珠中学和卢湾中学,预录人数合计均达到10人及以上。其中大同初级19人,永昌和明珠均15人,卢湾则为10人。
具体排名见下表:
独家!上海各区初中排名出炉!(附部分学校中考成绩)

杨浦区

独家!上海各区初中排名出炉!(附部分学校中考成绩)
杨浦区共24所初中有学生预录取四校八大,排名前5的初中:兰生复旦、存志学校、上外双语、复旦二附中、杨浦实验
 
兰生复旦被称为“一姐”,实力毋庸置疑,2019年四校八大预录合计157人,仅次于华育老大哥。
 
上外双语学校有“裸考王”的名号,四校八大预录率20%左右,但中考均分却能挤进全市前10,市重点率在惊人的90%以上。
 
杨浦实验11人预录四校八大,除此之外,学校市重点录取率达到84%
 
具体排名见下表:
独家!上海各区初中排名出炉!(附部分学校中考成绩)

闵行区

独家!上海各区初中排名出炉!(附部分学校中考成绩)

 

闵行区,最突出的是文来上宝两所中学,去年四校八大预录人数均超过80人。
 
文来中学全年级600分以上有78人,达到七宝高中录取分数线的有198人。
 
上宝则是全年级中考均分超过596分,600分以上学生人数占比达39%。
 
除了上宝和文来,公办的华二附属初中、莘松中学,民办的文绮中学紧随其后。其中,莘松中学2019年市重点录取人数125人,区重点人数182人
 
具体排名见下表:
独家!上海各区初中排名出炉!(附部分学校中考成绩)

静安区

独家!上海各区初中排名出炉!(附部分学校中考成绩)

 

静安区初中前3名:公办的市北初级中学、民办扬波中学和公办的市西初级中学
 
市北初级中学,公办大牛,2019年四校预录人数达到53人,四校八大合计72人。市北初级的理科实力非常强,曾连续六年获得全国、上海初中数学竞赛团体第一。每年理科班80%的学生都能进四大名校。
 
扬波中学去年四校八大预录人数达到40人市西初级中学则是22人,分列区内2、3名。
 
值得一提的是,静教院附校中考成绩整体蒸蒸日上,2018年市重点高中预录比例达60%以上。
 
具体排名见下表:
独家!上海各区初中排名出炉!(附部分学校中考成绩)

普陀区

独家!上海各区初中排名出炉!(附部分学校中考成绩)

 

普陀区,民办进华中学一枝独秀,2019年四校八大预录人数共59人,其中四校人数达到37人。
 
除了进华中学,梅陇中学、培佳双语、华东师大第四附属中学分列2、3、4位。曹杨中学、晋元高级附属和中远实验预录人数均为3人。
 
2017年,民办培佳双语学校四校预录率达12%,市区重点率高达85%以上。
 
具体排名见下表:
独家!上海各区初中排名出炉!(附部分学校中考成绩)

虹口区

独家!上海各区初中排名出炉!(附部分学校中考成绩)

 

虹口区排名靠前的几所初中都是民办:新华初级中学、新复兴初级中学、迅行中学、新北郊初级中学,2019年四校八大预录人数依次为68、25、17和11人。
 
民办迅行中学2019年中考均分为574.85分,2017年中考均分为578.61分,居全区首位。
 
具体排名见下表:
独家!上海各区初中排名出炉!(附部分学校中考成绩)

浦东区

独家!上海各区初中排名出炉!(附部分学校中考成绩)

 

浦东区学校最多,排名前10的初中张江集团、新竹园、建平西校、建平实验、建平远翔、浦东交中初级、上中东校、实验东校、尚德实验、进才实验
 
张江集团学校,去年还是民办,共有88人预录进入四校八大。除此之外,张江集团获得2018年中考总分全市第三。
 
新竹园中学,四校八大预录人数高达62人。不仅如此,2017年新竹园区重点率达到93.1%,2018年则是有超过100人中考成绩达到600+。
 
建平西校,四校预录17人,合计八大共47人。另外,2018年学校市重点录取率达到41.13%,区重点率为76.38%。
 
具体排名见下表:
独家!上海各区初中排名出炉!(附部分学校中考成绩)

长宁区

独家!上海各区初中排名出炉!(附部分学校中考成绩)

 

长宁区初中前5名分别为:延安初级中学、西延安中学、娄山中学、市三女中和新世纪中学
 
延安初级中学在区内是独一档的存在:四校预录16人,四校八大预录合计高达58人
 
具体排名看下表:
独家!上海各区初中排名出炉!(附部分学校中考成绩)

松江区

独家!上海各区初中排名出炉!(附部分学校中考成绩)

 

松江区共6所初中有学生预录取四校八大,分别为九峰实验、松江三新、上外西外外国语、茸一中学、东华大学附属实验学校、上外松外学校
 
九峰实验学校最为突出,以四校八大预录18人的成绩居全区首位。2017年中考,学校考取市重点率为80.25%,区重点率将近92%。
 
值得一提的是,民乐学校没有学生预录进入四校八大,但在区内绝对是优质初中。2017年中考,民乐学校最高分614.5分,区内第一名。区重点率超过40%,普高率超过80%
 
具体排名看下表:
独家!上海各区初中排名出炉!(附部分学校中考成绩)

 

青浦区

独家!上海各区初中排名出炉!(附部分学校中考成绩)

 

青浦区共11所初中有学生预录取四校八大其中前3名分别为:复旦五浦汇、青浦实验、东方中学
 
复旦五浦汇是区内的头牌,四校预录11人,合计八大共32人。2019年中考,复旦五浦汇均分572分,市重点率达到80%。
 
具体排名看下表:
独家!上海各区初中排名出炉!(附部分学校中考成绩)

金山区

独家!上海各区初中排名出炉!(附部分学校中考成绩)

 

金山区共7所初中有学生预录取四校八大,没有特别突出的,分别为:蒙山中学、金山教院附中、金盟中学、罗星中学、西林中学、同凯中学和金山初级中学
 
蒙山中学四校预录3人,八大预录4人,合计7人,在区内排名第一。其次是金山教院附中,四校分校预录1人,八大预录4人,合计5人
 
金盟中学2019年预录四校八大共4人。2017年共150位学生参加中考,其中63位被示范性市重点高中录取,市重点录取率为42%
 
具体排名看下表:
独家!上海各区初中排名出炉!(附部分学校中考成绩)

嘉定区

独家!上海各区初中排名出炉!(附部分学校中考成绩)

 

嘉定区有10所初中的学生预录进入四校八大。排名前5的初中为:嘉定华二初级、桃李园实验、怀少学校、嘉一联合、远东学校
 
嘉定华二初级四校预录39人,分校21人,八大9人,共69人。另外据网传数据,嘉定华二初级的市重点率稳定在90%以上。
 
桃李园实验学校排在第二,四校八大预录共14人。不仅如此,2019年中考市重点率超过50%,普高率接近100%。
 
具体排名看下表:
独家!上海各区初中排名出炉!(附部分学校中考成绩)

奉贤区

独家!上海各区初中排名出炉!(附部分学校中考成绩)

 

奉贤区只有2所初中,为奉贤实验和育秀实验学校
 
奉贤实验四校预录2人,分校预录2人,合计4人。另外,奉贤实验中考成绩同样不错,2018年600分以上有19人,区重点率达到55%。
 
育秀实验学校四校八大预录合计3人。中考成绩上,2017年中考市重点率超过22%,区重点率达52.76%。
 
具体排名看下表:
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宝山区

独家!上海各区初中排名出炉!(附部分学校中考成绩)

 

宝山区预录四校八大的有11所初中,前5名分别为:宝山实验、交华中学、行知二中、求真中学、和衷中学
 
宝山实验是区内初中头牌,不仅四校八大预录19人,而且2019年中考市重点率达到48.7%,区重点率64%。
 
具体排名看下表:
独家!上海各区初中排名出炉!(附部分学校中考成绩)

崇明区

独家!上海各区初中排名出炉!(附部分学校中考成绩)

 

崇明区有5所初中预录进入四校八大,但人数均不多。分别为:实验中学、东门中学、民一中学、正大中学和建设初级中学
 
具体排名看下表:
独家!上海各区初中排名出炉!(附部分学校中考成绩)

转自:https://mp.weixin.qq.com/s/yP4RT22iRn5R5L7A8bd7AA

都快2021年了,竟然还有家长相信八大金刚的说法!

2020年12月21日

八校之说过时已久

上海市重点高中的自主招生迎来最终疯狂,同时伴随中考报名,八大金刚这个名词再次进入许多家长的视野。

为什么要返回黄浦读书?不在静安读书呢?因为黄浦有格致,大同,这是八大金刚,但静安只有市北,市西,这个不算八大金刚。八校肯定要更好。

除了黄浦,在虹口,杨浦,长宁也有差不多的情况。

许多家长迷信,四校下来就是八大金刚,有些学校也是区里的头号学校,但不是八大金刚,就不行,就不如八大金刚。

 

且不说别的,X老师先问这些家长一个问题:你觉得格致,大同,复兴和七宝中学是一个档次的学校吗?

 

要解释八大金刚这个说法为什么过时,且不说别的,作为上海最顶尖的名校,应该要培养出不少交大复旦的学生才对吧?

我们先来看一组数据。

在2019年综评里(数据统计自阳光招考,但2020年后为了防止民间排名数据不再完整),综评录取交大复旦的学生人数占学校总招生数(根据2016年中考招生数据)比例超过20%的学校有下面几所:

四大名校,七宝,交大附中嘉定,交大附中闵行,上海实验

一共是8所学校,这8所学校里只有七宝一所八校,其他的四校本校,2所分校和上实,这不是什么问题。是的,长久以来,家长只在幼升小,小升初的时候才关注上实,根本不知道上实的实力,虽然比不上四校七宝,但绝对比肩南模建平。

 

能占到10%-20%的学校有六所:

华二紫竹,复旦附中浦东,复旦附中青浦(两所复旦附中分校在2019年有非常大的提升)建平,南模,进才

其中,建平南模都在12%-13%左右,大概一个半的班级。这个比例也很高了,因为交大复旦含医学院,在全市招生人数的比例大约是前5%。

进才大约在10%上下,但进才不是四校系,也不是所谓八大金刚。

 

在5%-10%的学校有7所:

奉贤,市西,大同,格致,曹二,控江,行知

其中有三所八大金刚,其他的4所学校分别是各区的头牌学校。

还剩下两所学校,一所是延安,延安在2017年和2018年的表现不错,但2019年人数偏少。

 

这是比例,下面我们看看交大复旦本校综评录取人数的情况,因为交大复旦的本校分数比医学院高很多。

大同 16人,大概半个班级。

格致 12人,半个班级都没有,1/3个班级。

延安 13人

控江 18人

行知 19人

松江二中 18人

市西 14人

复兴 8人

位育 10人

奉贤 21人

进才 37人 大概一个班级

建平 57人 大概快两个班级

南模 46人

上海实验 45人(注意,上实一届参加高考的人数只有200人左右)

七宝 112人

市重点高中招生人数再少,一届也在250人以上,一般在300人左右。四校分校人数较少。

 

我们可以基本得出一个结论,各位家长心目中所谓的八大金刚中的一些学校就培养尖子生的能力和其他一些区的头号位学校没有什么差别。

八大金刚这八所学校在上海依然是一流中学,这是毫无疑问的,然而他们之间的水平层次拉开比较大,其中一些学校相比一些其他区的名校并没有太明显的优势。

 

那么,交大复旦高处不胜寒,平均成绩呢?看看官网怎么说。
 
大同中学,介绍更新于2019年,每年85%的学生进入全国重点大学。
都快2021年了,竟然还有家长相信八大金刚的说法!
说法比较模糊,没有明确985,211之类的。
 
建平中学,介绍应该是2020年更新过,但还在使用2016年就废除的一本率的说法,一本率有90%,但是建平明确了进入211大学的有70%。
都快2021年了,竟然还有家长相信八大金刚的说法!
为什么一本率有90%,但211率只有70%呢?因为过去上海的一本除了211和外地名校外,还有上海本地的上师大,海事,上理工,华政等等很多学校。
格致,南模,延安,控江没有介绍输出成绩的内容。
七宝,复兴官网打不开。

 

下面我又找了几个有意思的。

市北中学,这个简介是2013年的,7年前了都没更新,那个时候市北中学还是闸北区头牌。照理来说那个时候八大金刚应该很厉害,反正要比市北厉害才对,但是看看市北的情况。

都快2021年了,竟然还有家长相信八大金刚的说法!

如果你只看这个说法,那么市北和大同其实差不多,而且市北还明确在那个年代,他们每年进入北清复交级别学校学生能达到毕业生的20%。

行知中学,介绍是2019年更新的,给出一个有意思的说法:

都快2021年了,竟然还有家长相信八大金刚的说法!

他们提到复交综评录取人数进了十五强,四校八大一共是12所,加上一些人数比较多的分校,进才,奉贤,言下之意至少在这个层面,行知肯定是挤掉某些八大金刚了。但是他们没有讲整体成绩。

 

奉贤中学,介绍至少是2019年更新的,他们特别强调了交大复旦的成绩:

都快2021年了,竟然还有家长相信八大金刚的说法!

2019年奉贤中学在复交综评总共录取了28人,也就是说这年奉贤中学还有6人通过自招,提前批,平行志愿进入复交或复交医学院。

 

 

我列这么一些数据,可能大家觉得没有什么说服力,没办法,学校不公布成绩,学校也很难统计到实际情况,这是高考招生流程所决定的。一般高中学生在6月已经毕业,但高考的招生7月才启动,本科录取完成已经快8月了,学生档案也已经从教育局投档到大学里去了,高中只能自己搜集或者通过一些渠道来看一下学生的投档情况。

不过,这些数据基本能够证明一件事,那就是上海四大名校+八大金刚这种名校布局子虚乌有。其实各区头牌学校很多实力都很强。

四大名校还是四大名校,他们的分校现在也风生水起。

但区一级的市重点高中,是受到区内生源的极大影响的。

区的环境不同,作为区内顶尖高中的水平就会不齐。

 

为什么七宝,南模,建平的成绩更好?

原因很简单,这三个学校所在的闵行,徐汇,浦东三个区中考人数就非常多,浦东上海第一,闵行第二,徐汇以前就是第三,现在让位宝山变成第四。

另外,这三所学校所在的区均有实力极其强大的民办初中。徐汇有四大民办,包括极其强大的华育,闵行上宝领衔,文来也不甘示弱,浦东带头大哥是张江(现在这学校转公了),后面还有新竹园,并且还有像建西,进北这样的大型公办。

大家只要看看这三所学校平行志愿的分数线就知道这生源的差别。

兵多,将足,这是这三所学校实力强大的重要保证。

相比之下,控江中学的条件就要艰苦一些,因为杨浦学生不太多,虽然民办水平也很高。

而黄浦,长宁,虹口都是中考小区,学生较少,生源枯竭严重。长宁没有突出民办,黄浦立达明珠学生也不算多,供一所都不够,何况2所?虹口也是差不多情况。

从客观环境来看,上海其他的区没有能够像浦东,闵行,徐汇这样的客观条件,自然难以产出南模,七宝,建平这样的学校。大家可以看到进才突出的成绩,就是说浦东人多校多,可以供出2所顶尖校,但实际上还是被上实,复旦附中浦东,以及外区四校分掉了不少尖子生。

另一方面,四大名校,四校分校的掐尖作用也非常突出,在四校掐尖的背景下,原本人数就少的区,就更难培养出顶尖学生了,这真不怪学校,学校也是有什么菜做什么饭,教学设计要根据生源情况调整的。

 

如何用web.py+docker来部署keras模型(二)

上一期我们讲到了在自己的本机上运行我们的模型及网页演示,这期我们将如何将我们做好的application部署到别的地方。

我们用到的工具叫 Docker

一、docker介绍

Docker 是一种使用容易部署和运行应用程序的工序。容器使得开发人员可以将应用系统和所需的所有部分(如库和其他依赖项)打包在一起,并将其全部打包为一个软件包。这样,借助容器,开发人员可以放心将该应用程序运行在任何其他linux机器上,而不用管该机器的自定义设置。

某种程度上,Docker有点像虚拟机。但是,与虚拟机不通,Docker无需创建整个虚拟操作系统,而是允许应用系统使用与其所运行的系统相同的Linux内核。这可以显著提高性能并减少应用系统的大小。

二、写 Dockerfile

如何用web.py+docker来部署keras模型(二)

在之前的工作目录里写Dockerfile, 注意这个文件的命名就叫 Dockerfile

#选择系统 FROM ubuntu  #维护人员的联系方式 MAINTAINER rl2987@columbia.edu  LABEL version="1.0"  #输出的端口 EXPOSE 8080  #给docker中文环境 ENV LANG C.UTF-8  #更新ubuntu系统,下载相关的dependency RUN apt-get update RUN apt-get install  libsm6 libxrender1 libxext-dev gcc -y  ##下载Anaconda3 python 环境安装包 放置在程序目录 url地址https://repo.anaconda.com/archive/Anaconda3-2019.03-Linux-x86_64.sh  #docker工作目录 WORKDIR  /keras-docker  #将当前目录下的全部内容放入docker工作目录 ADD . /keras-docker  #安装anaconda RUN cd /keras-docker && sh -c '/bin/echo -e "nyesnnyes" | sh Anaconda3-2019.03-Linux-x86_64.sh'  #下载python及需要的包 RUN echo -e "ny" | /root/anaconda3/bin/conda install python=3.6.7 RUN echo -e "ny" | /root/anaconda3/bin/conda install -c conda-forge scipy numpy==1.17.2 easydict cython h5py pandas requests beautifulsoup4 RUN echo -e "ny" | /root/anaconda3/bin/conda install -c conda-forge scikit-learn cheroot mahotas joblib RUN /root/anaconda3/bin/pip install tensorflow==1.13.2 keras==2.2.5 RUN /root/anaconda3/bin/pip install web.py==0.40.dev1 opencv-contrib-python==4.0.0.21 pillow==6.2.0  #在docker中删除anaconda的安装文件 RUN rm Anaconda3-2019.03-Linux-x86_64.sh

三、build image

这部分可以先看视频

如何用web.py+docker来部署keras模型(二)build docker imagehttps://www.zhihu.com/video/1181404051319881728

1、build docker

如何用web.py+docker来部署keras模型(二)

 

docker build -t keras-docker:1.0 .

注意最后的那个点是精髓,表示在当前文件夹创建docker, 用当前文件夹内的文件

2、save image to tar file

docker save -o keras-docker_1-0.tar keras_docker:1.0

注意这一步很慢,我等了两分多钟,请耐心等待

四、如何使用

同样先看视频

如何用web.py+docker来部署keras模型(二)run docker imagehttps://www.zhihu.com/video/1181404182735802368

1、打开tar文件

如何用web.py+docker来部署keras模型(二)
docker run -p 8080:8080 keras_docker:1.0 /root/anaconda3/bin/python app.py

这个可是前台运行,可以看到部署的情况
也可以后台运行

docker run -d -p 8080:8080 keras_docker:1.0 /root/anaconda3/bin/python app.py

然后在浏览器中打开

http://0.0.0.0:8080/kind

就可以使用啦!

五、docker image 的下载地址

我已经上传到docker hub上,直接下载就好

docker pull rachelliu/keras_docker:1.0

结束了!
大声回答 爱不爱我!

附上期教程地址:

如何用web.py + docker来部署keras模型(改)


转自:https://zhuanlan.zhihu.com/p/93252460

不用GAN,照片也能生成简笔画,效果惊艳

 

如何基本不用GAN把照片生成简笔画?这个项目就做到了。

 

先前,机器之心报道过简笔画生成人脸。而 AI 从人脸生成简笔画的效果如何呢?
先看几张效果图!

不用GAN,照片也能生成简笔画,效果惊艳

《老友记》多人照片转换效果:

不用GAN,照片也能生成简笔画,效果惊艳

还有男神基努 · 里维斯

不用GAN,照片也能生成简笔画,效果惊艳

效果是不是出奇的好?更有意思的是,这种创作线稿的方法并没有使用大多数类似工具会用到的生成对抗网络 GAN
目前,该项目在 Reddit 上已经有超高热度,项目名为 ArtLine,github star 量也已经超过 700。如果你想尝试一下自己的照片,项目作者 Vijish Madhavan 也把代码放在了 Google Colab 上,运行即可。
  • 项目链接:

  • https://github.com/vijishmadhavan/ArtLine

  • Colab 地址:https://colab.research.google.com/github/vijishmadhavan/Light-Up/blob/master/ArtLine(Try_it_on_Colab).ipynb

技术细节
效果惊艳的 ArtLine 都用到了什么技术呢?这里有详细的技术细节介绍,包括自注意机制、逐步调整图片大小以及生成器损失函数。
自注意机制借鉴的相关研究是 Ian Goodfellow 等人的论文《Self-Attention Generative Adversarial Networks 》。

不用GAN,照片也能生成简笔画,效果惊艳

论文:https://arxiv.org/pdf/1805.08318.pdf
项目作者介绍,生成器是经过频谱归一化和自注意机制预训练的 UNET,也借鉴了 Jason Antic 的 DeOldify 项目,从而获得有关面部特征的适当细节。
DeOldify 项目地址:https://github.com/jantic/DeOldify
看到这里,也许有读者会质疑,不是说没有用到 GAN 吗?项目作者给出的解释是,GAN did not make much of a difference so I was happy with No GAN.
在逐步增加图片大小上,作者分别借鉴了英伟达与首尔国立大学的两项相关研究:
  • 论文:https://arxiv.org/pdf/1710.10196.pdf

  • 论文:https://arxiv.org/pdf/1707.02921.pdf

在这个项目中,图像尺寸逐渐增加,学习率也得到了调整。逐步调整图片大小,可以帮助模型更好地泛化,因为它可以看到更多不同的图像。
该项目使用到的最后一项技术源于 2016 年斯坦福大学李飞飞团队的研究论文《Perceptual Losses for Real-Time Style Transfer and Super-Resolution》。

不用GAN,照片也能生成简笔画,效果惊艳

论文链接:https://arxiv.org/pdf/1603.08155.pdf
这项研究提出利用感知损失函数来训练图像转换中的前馈网络,结果表明,在风格迁移任务中,该研究得到了与其他方法类似的效果,但运行速度提升了数个数量级。
转换效果虽好,但项目作者表示,该项目依然存在着以下一些局限:
  • 获得良好的输出效果取决于灯光、背景、阴影和照片质量。一开始通常会获得好的输出效果,但也可能出现问题。模型需要调整以适应所有用户;

  • 模型会混淆阴影与头发,这也是项目作者正努力解决的问题;

  • 500px 以下的低质量图片输出效果不佳;

  • 由于项目作者并非码农,代码和实现会比较困难,未来更新版本将会改进。

关于 ArtLine 转换中未用到 GAN,网友表达了惊叹赞许之词!

 

不用GAN,照片也能生成简笔画,效果惊艳

转自:https://mp.weixin.qq.com/s/J0chBiV-Adf3qyHo6w5VRQ