कंपनियाँ जो Caffe2 का उपयोग करती हैं
Caffe2 is deployed at Facebook to help developers and researchers train large machine learning models and deliver AI-powered experiences in our mobile apps. Now, developers will have access to many of the same tools, allowing them to run large-scale distributed training scenarios and build machine learning applications for mobile.
179
कंपनियाँ
Caffe2 का उपयोग करने वाली कंपनियों की सूची
curl --request POST \
--url "https://api.theirstack.com/v1/companies/search" \
--header "Accept: application/json" \
--header "Content-Type: application/json" \
--header "Authorization: Bearer <api_key>" \
-d "{
\"company_technology_slug_or\": [
\"caffe2\"
]
}"Technology
is any of
Caffe2

कर्मचारी7.9kराजस्व$4.5BSoftware Development
Caffe2मध्यम विश्वसनीयता
कर्मचारी166kSoftware Development
Caffe2मध्यम विश्वसनीयता
कर्मचारी57kराजस्व$44BTelecommunications
Caffe2मध्यम विश्वसनीयता
कर्मचारी96kराजस्व$4.6BEntertainment Providers
Caffe2मध्यम विश्वसनीयता
कर्मचारी492राजस्व$125MComputer Hardware Manufacturing
Caffe2मध्यम विश्वसनीयता
कर्मचारी182kराजस्व$65BIT Services and IT Consulting
Caffe2मध्यम विश्वसनीयताकर्मचारी7Hospitals and Health Care
Caffe2मध्यम विश्वसनीयता
कर्मचारी145राजस्व$32MIT Services and IT Consulting
Caffe2मध्यम विश्वसनीयताकर्मचारी64राजस्व$9.3MIT Services and IT Consulting
Caffe2मध्यम विश्वसनीयता
कर्मचारी1.2kराजस्व$408MSoftware Development
Caffe2मध्यम विश्वसनीयता
हमारे पास Caffe2 का उपयोग करने वाली 179 कंपनियों और उपयोगकर्ताओं का डेटा है। हमारा Caffe2 उपयोगकर्ता और ग्राहक सूची डाउनलोड के लिए उपलब्ध है और इसमें उद्योग वर्गीकरण, संगठनात्मक आकार, भौगोलिक स्थान, फंडिंग राउंड, और राजस्व आंकड़ों सहित महत्वपूर्ण कंपनी विशिष्टताओं के साथ समृद्ध है।
प्रौद्योगिकी उपयोग सांख्यिकी और बाजार हिस्सेदारी
Caffe2 उपयोगकर्ताओं को लक्षित कैसे करें
- इस सूची को कैसे अनुकूलित करें?
आप इस डेटा को अपनी आवश्यकताओं के अनुसार अनुकूलित कर सकते हैं, जैसे भौगोलिक क्षेत्र, उद्योग, कंपनी का आकार, राजस्व, प्रौद्योगिकी उपयोग, नौकरी पोस्टिंग और अधिक के लिए फ़िल्टर करके। आप डेटा को Excel या CSV प्रारूप में डाउनलोड कर सकते हैं।
- जब कंपनियाँ इस प्रौद्योगिकी को अपनाती हैं तो कैसे सूचित रहें?
आप इस डेटा के लिए अलर्ट प्राप्त कर सकते हैं। आप जिस प्रौद्योगिकी में रुचि रखते हैं उसे चुनकर शुरू कर सकते हैं और फिर जब नई कंपनियाँ उस प्रौद्योगिकी का उपयोग करती हैं तो आपको अपने इनबॉक्स में अलर्ट प्राप्त होंगे।
- इस डेटा को अपने CRM में कैसे आयात करें?
आप इस डेटा को Excel फ़ाइल में निर्यात कर सकते हैं, जिसे आपके CRM में आयात किया जा सकता है। आप डेटा को API में भी निर्यात कर सकते हैं।
अक्सर पूछे जाने वाले प्रश्न
हमारा डेटा नौकरी पोस्टिंग से प्राप्त होता है जो लाखों कंपनियों से एकत्र किया जाता है। हम इन पोस्टिंग को कंपनी वेबसाइटों, जॉब बोर्ड्स, और अन्य भर्ती प्लेटफार्मों पर मॉनिटर करते हैं। नौकरी पोस्टिंग का विश्लेषण कंपनियों द्वारा उपयोग की जा रही तकनीकों को समझने का एक विश्वसनीय तरीका प्रदान करता है, जिसमें उनके आंतरिक उपकरणों का उपयोग भी शामिल है।
हम अपने डेटा को दैनिक रूप से ताज़ा करते हैं ताकि आप सबसे वर्तमान जानकारी तक पहुँच सकें। यह बार-बार अपडेट करने की प्रक्रिया सुनिश्चित करती है कि हमारी अंतर्दृष्टि और बुद्धिमत्ता उद्योग के नवीनतम विकास और रुझानों को दर्शाती है।
Caffe2 is an open-source deep learning framework developed by Facebook to support machine learning models and enable efficient large-scale experimentation. It provides a flexible architecture that allows seamless deployment across different platforms and devices, making it a preferred choice for researchers and developers working on complex neural network projects.
In the realm of Machine Learning Tools, Caffe2 falls under the category of deep learning frameworks. It specifically focuses on providing a framework that is scalable, efficient, and highly customizable for deep learning applications. With its emphasis on speed and modularity, Caffe2 empowers users to quickly prototype and deploy advanced machine learning models in various domains, including computer vision, natural language processing, and more.
Founded in 2017 by Facebook, Caffe2 was created as an evolution of the original Caffe framework to address the need for a more scalable and efficient deep learning platform. The motivation behind Caffe2 was to build a system that could handle production-level workloads while maintaining the flexibility and ease of use that made Caffe popular among researchers and developers.
In terms of current market share, Caffe2 has established itself as a prominent player in the deep learning framework landscape, with a solid user base and active community support. While facing competition from other popular frameworks like TensorFlow and PyTorch, Caffe2 continues to attract users due to its performance optimization capabilities and robust feature set. With the growing demand for deep learning solutions in various industries, the forecast indicates a positive trajectory for Caffe2's market share, suggesting potential growth in the future.