使用Keras的公司
Deep Learning library for Python. Convnets, recurrent neural networks, and more. Runs on TensorFlow or Theano. https://keras.io/
使用Keras的公司列表
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\": [
\"keras\"
]
}"Technology
is any of
Keras
员工数328k收入$50BProfessional ServicesKeras高置信度
员工数244kFinancial ServicesKeras高置信度
员工数28Machinery ManufacturingKeras高置信度
员工数57k收入$44BTelecommunicationsKeras高置信度
员工数18k收入$14MInternet Marketplace PlatformsKeras高置信度
员工数40k收入$8.1BIT Services and IT ConsultingKeras高置信度
员工数8k收入$3.1BIT Services and IT ConsultingKeras高置信度
员工数88k收入$35BDefense and Space ManufacturingKeras高置信度
员工数1.9kAppliances, Electrical, and Electronics ManufacturingKeras高置信度
员工数207k收入$50BIT Services and IT ConsultingKeras高置信度
我们拥有关于24,369家公司和用户使用Keras的数据。我们的Keras用户和客户列表可供下载，并附有重要的公司信息，包括行业分类、组织规模、地理位置、融资轮次和收入数据等。
技术使用统计和市场份额
如何定位 Keras 用户
- 如何自定义此列表？
您可以根据地理位置、行业、公司规模、收入、技术使用、职位发布等需求自定义此数据。您可以将数据下载为Excel或CSV格式。
- 如何在公司采用此技术时收到通知？
您可以为此数据设置提醒。您可以通过选择您感兴趣的技术开始，当有新公司使用该技术时，您将收到收件箱中的提醒。
- 如何将此数据导入我的CRM？
您可以将此数据导出为Excel文件，然后导入到您的CRM中。您也可以将数据导出到API。
常见问题
我们的数据来源于从数百万家公司收集的职位发布。我们监控公司网站、招聘网站和其他招聘平台上的这些发布。分析职位发布提供了一种可靠的方法来了解公司正在使用的技术，包括他们使用的内部工具。
我们每天刷新数据，以确保您访问的是最新的信息。这一频繁的更新过程保证了我们的洞察和情报反映行业的最新发展和趋势。
keras是一个开源的人工神经网络库，使用Python编写。它旨在为快速协议深度神经网络实验设计，且专注于用户友好、模块化和可扩展。使用Keras，开发者可以轻松构建和训练深度学习模型，使其成为初学者和经验丰富的机器学习专业人士的不二之选。其高级API允许快速原型和支持卷积网络、循环神经网络和这两种网络的组合。
PyPI Packages是一个涵盖各种Python捆绑包可用于 khácApplicatio category .Keras Fall under that under category as widely-used Python package specifically tailored for deep learning tasks. It provides a simplified interface to complex neural network functionalities, making it easier for developers to implement deep learning models without diving too deep into the intricacies of neural network architecture.
Keras于2015年3月由François Chollet创立为开源项目。其启动目的是提供一个用户友好的界面来在top of深度学习库，例如TensorFlow和Theano上构建神经网络。随着时间的推移，Keras在机器学习社区中获得了普遍认可，主要是因为其易于使用和灵活性。
在当前市场份额方面，Keras已经使 itself为行业领先的深度学习框架之一。其与TensorFlow的紧密集成，对其广泛应用作出了很大的贡献，而在面对其他深度学习库的竞争，Keras继续扩大用户群体，预计未来还将保持或增加市场份额。在深度学习解决方案的需求继续增加的情况下，Keras旷保持在神经网络开发领域中的关键角色。