- 因果的数学推断对人工智能演进路径的影响
奔跑的阿牛
「为什么」读后感这本书属于跟热点的盲买,这涉及到读书的选择误区问题,除了针对相关主题的针对性阅读以及根据个人偏爱挑选相关领域的书,随机热点的选择图书,对避免喜爱偏见颇有助益,当然这个过程也有选择,不是泥沙俱下的照单全收,分寸把握自己掌握。想当然的认为这是一本关于哲学四辩的通俗读物,日常对话中难免会问几个为什么,读完,却未免慨叹,因果问题的量化,用数学公式表达出来,在诸多实践领域的应用竟然力量如此惊
- LangChain + ChatGLM-6B / ChatGLM2-6B 新手踩坑指南!
海鸟智能
langchainai
LangChain-ChatGLM-6B基本简介:1、项目资源来源链接:基于本地知识库的ChatGLM问答https://github.com/imClumsyPanda/langchain-ChatGLM2、项目原理:加载文件➝读取文本➝文本分割➝文本向量化➝问句向量化➝在文本向量中匹配出与问句向量最相似的topk个➝匹配出的文本作为上下文和问题一起添加到prompt中➝提交给LLM生成回答。3
- 《宁向东的管理学课》:业绩创造
飘皓宇
企业追求的核心目标,明确无误地就是要追求企业价值的最大化,要给股东赚更多的钱。这个单元主要是拆解杜邦方程式,拆解每个要素,以及每个要素之间的关系,按照当前阶段的目标进行量化管理,如何挣更多的钱?与绝对数字相比,股东更看重的,是相对数字所体现的回报水平。股权回报率=(利润/销售收入)*(销售收入/总资产)*(总资产/股权)=销售利润率*资产周转率*杠杆销售利润率表明你的产品行不行,资产周转率表明你的
- Python(C)图像压缩导图
亚图跨际
PythonC/C++交叉知识傅里叶压缩制作树结构象限量化模型有损压缩压缩解压缩算法矩阵分解
要点傅里叶和小波变换主成分分析彩色图压缩制作不同尺寸图像K均值和生成式对抗网络压缩无损压缩算法压缩和解压缩算法离散小波变换压缩树结构象限算法压缩矩阵分解有损压缩算法量化模型有损压缩算法JPEG压缩解压缩算法Python图像压缩图像压缩可以是有损的,也可以是无损的。无损压缩是档案用途的首选,通常用于医学成像、技术图纸、剪贴画或漫画。有损压缩方法,尤其是在低比特率下使用时,会产生压缩伪影。有损方法特别
- 【学习笔记】:Ubuntu 22 使用模型量化工具llama.cpp部署大模型 CPU+GPU
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学习笔记:Ubuntu22使用模型量化工具llama.cpp部署大模型CPU+GPU前言1下载并编译llama.cpp1.1git下载llama.cpp仓库源码1.2编译源码(make)1.2.1选择一:仅在CPU上运行1.2.2选择二:使用GPU,与cuBLAS编译2量化大模型2.1准备大模型2.2生成量化模型3加载模型3.1CPU3.2GPU4llama-cpp-python4.1安装llam
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- 大模型训练和推理
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文章目录一、NLP基础1.Tokenizer2.positionencoding3.注意力机制与transformer架构二、大模型训练1.SFT训练2.RLHF训练3.分布式并行训练技术(1)模型并行(2)数据并行4.MoE技术4.PEFT训练5.上下文扩展技术三、大模型推理1.模型压缩(1)剪枝(2)量化2.显存优化技术3.调度优化技术4.请求优化技术5.采样和解码加速6.模型并行策略7.其他
- go-zero单体服务使用泛型简化注册Handler路由
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优质资源分享学习路线指引(点击解锁)知识定位人群定位Python实战微信订餐小程序进阶级本课程是pythonflask+微信小程序的完美结合,从项目搭建到腾讯云部署上线,打造一个全栈订餐系统。Python量化交易实战入门级手把手带你打造一个易扩展、更安全、效率更高的量化交易系统一、Golang环境安装及配置GoModulehttps://go-zero.dev/cn/docs/prepare/go
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1,本文介绍AIFI模块(AdaptiveInformationFusionIntegrationModule)是一种旨在提升神经网络处理复杂任务能力的技术模块。其主要目的是通过灵活的特征融合方法来优化信息处理和任务表现。核心特点:自适应信息融合:AIFI模块能够根据输入数据和任务需求,动态调整特征融合的策略。这种自适应机制使得网络能够更有效地结合来自不同来源的信息,改善对复杂数据的理解和处理能力
- 十月,遇见崭新的自己
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十月,是个超级忙碌,超级充实的一个月。本月成长复盘01读书,写作收获:本月在格格读书成长营完成2本书的计划,读了吴军老师的《见识》和成甲老师的《好好学习》。写了7篇文章,完成1篇书评,已发豆瓣。不足:读完书还没有写践行清单的习惯,有也只写了几次就放弃了,原因是清单上的项目不够量化,导致有心无力的状况出现,重新调整,按SMART原则来制定。02早起,健身收获:本月早起30天,有一天国庆外出,加上旅途
- RAG增强检索
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1.RAG技术主要解决了什么问题解决通用LLM针对一些小众领域没有涉猎的问题(私域)提升LLM回答的准确性、权威性、时效性提高LLM回答的可控性和可解释性,提高模型的可信度和安全性2.RAG流程-1文档加载-2文档分割-3文档向量化-4构建向量库-5基于知识库的问答文档加载用TextLoader文档分割用CharacterTextSplitter(字符串分割)文档向量化用DashScopeEmbe
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旅游景点评论内容分析与研究是一个涉及文本挖掘、情感分析和数据可视化等多领域技术的复杂过程。本研究以Python编程语言为基础,首先收集了来自不同旅游平台的用户评论数据。通过运用自然语言处理(NLP)技术,清洗并预处理了这些数据,以便于后续分析。随后,采用情感分析方法来识别和量化评论中的主观态度和情绪倾向,从而判断游客的整体满意度。此外,还运用词云、主题建模等手段来探索游客评论中的关键词汇和讨论主题
- 《比较学》理论介绍
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《比较学》图片来自网络作者:韩妙第日期:2022年11月14日《比较学》理论介绍作者:韩妙第日期:2022年11月14日一.量化性何为量化?是否运用工具是人和动物的根本区别。量化指的是将比较对象蕴含的各种要素,通过测量、检测、论证、观察、引用和存储等手段获得的参数进行评价的方法。这是因为这些参数可以让人明确的感知比较对象的内涵信息,本体境况以及外延效应。从而在实践中能够做到有效的管理、有目的的运营
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**券商API/程序化交易接口**在15年的时候因为场外配资很严重,把程序化交易的接口关闭了,现在已经基本上又放开了,所以说如果想做量化交易,符合条件的可直接使用券商的API,不必再去使用通达信破解版了。目前市面上有的里面比较推荐中泰XTP,已经有很多年的历史了,而且也已经很成熟了中泰XTP的原则是不触碰任何策略,仅构建券商极速交易系统,做最懂程序化交易的极速交易平台XTP的特点就是一个字——快!
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如何用python进行期货程序化交易、程序化交易系统目前主要是通过计算机程序实现的,其实就是把交易者决策的过程用计算机语言描述出来,然后由计算机给出交易建议或直接发送交易指令到期货公司的。SDYGDFHFGJFGFTYKGHKTY你就是想找个软件或者券商的接口去上传交易指令,你前期的数据抓取和分析可能python都写好了,所以差这交易指令接口最后一步。对于股票的散户,正规的法子是华宝。国内量化交易
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离线安装clickhouse集群clickhouse介绍Clickhouse是俄罗斯yandex公司于2016年开源的一个列式数据库管理系统,在OLAP领域像一匹黑马一样,以其超高的性能受到业界的青睐。特性:基于shard+replica实现的线性扩展和高可靠采用列式存储,数据类型一致,压缩性能更高硬件利用率高,连续IO,提高了磁盘驱动器的效率向量化引擎与SIMD提高了CPU利用率,多核多节点并行
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小咖批量剪辑助手是一款视频批量自动剪辑软件,具有智能化、批量化、操作简单等特点。该软件适用于自动化处理和生产视频,旨在帮助用户实现批量化生产产品推广视频的功能。三、安装与配置安装步骤:下载程序压缩包:访问官方网站或指定下载地址,下载小咖批量剪辑助手程序压缩包。b.解压程序压缩包:将下载的程序压缩包解压至指定目录。配置要求:操作系统:windows10。b.硬件配置:cpu:i7-4790K内存:1
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001、延迟满足,就是跟内心的欲望做斗争,把钱花在值得的事情上。前提是你一定要有一个特别想达成的目标而不畏惧目标。我想要有属于自己的房子,不需要多大,但预算也要不少。这件事情没有好好做预算,总觉得金额巨大,在生活中花钱大手大脚。其实只要仔细想想,我要多大的面积,首付需要多少,月供是多少,我目前的能力是否能做到轻松还月供……用量化思维去做一下,目标会更清晰。就知道在各种欲望面前如何做取舍。002、场
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背景1、使用框架帮助提升回测的准确度基础概念量化回测手续费(Commission):手续费是交易者在执行交易时需要支付给经纪商的费用。这个费用可能是固定的,也可能是基于交易金额的百分比。滑点(Slippage):滑点是指交易实际执行价格与预期执行价格之间的差异。滑点可能是由于市场波动、交易量不足或执行速度慢等原因造成的。保证金(Margin):保证金是交易者在进行杠杆交易时需要存入的一部分资金,作
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随着社交媒体、直播电商、在线教育等领域的蓬勃发展,短视频以其独特的魅力迅速崛起,成为内容创作与传播的新风口。为了助力企业和个人轻松拥抱视频化趋势,美摄科技匠心打造了一套高效、易用的短视频SDK解决方案,以“轻编辑,重创意”为核心理念,为您的视频化升级之路铺设坚实的基石。一、轻量级设计,无缝集成美摄科技的短视频SDK解决方案采用先进的轻量化设计,体积小巧却功能强大,能够无缝集成至各类APP中,无论是
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量化交易机器人APP软件的开发搭建是一个涉及多个环节和技术的过程。以下是一个简化的开发搭建流程,并结合搜索结果给出相关说明:需求分析:明确量化交易机器人的功能需求,如数据收集、策略分析、自动交易等。确定目标市场、用户群体以及特定的交易需求。技术选型:选择适合开发量化交易机器人的编程语言,如Python、C++等。选择合适的开发框架和工具,以提高开发效率和代码质量。数据源集成:集成各类金融市场数据源
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目录1.高频交易1.1概述1.2应用1.3实例2.风险管理2.1概述2.2应用2.3实例3.量化投资3.1概述3.2应用3.3实例4.情感分析4.1概述4.2应用4.3实例5.欺诈检测5.1概述5.2应用5.3实例结论金融市场分析是一项复杂且关键的任务,涉及大量的数据处理和分析。传统方法在面对海量数据和复杂模型时往往力不从心,随着技术的进步,机器学习在金融市场分析中的应用越来越广泛。本文将深入探讨
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系统分析与设计作业1文章目录系统分析与设计作业1软件工程的定义解释导致softwarecrisis本质原因、表现,述说克服软件危机的方法软件生命周期SWEBoK的15个知识域(AnOverviewoftheSWEBOKGuide请中文翻译其名称与简短说明)简单解释CMMI的五个级别用自己语言简述SWEBok软件工程的定义软件工程包括:针对软件开发、操作和维护的,使用系统化、规范化和可计量化方法的应
- 进阶岛 - LMDeploy 量化部署进阶实践
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一、显存计算方法InternLM系列模型的显存使用主要2部分构成:模型权重kvcache以InternLM2.5-7b-chat为例,它的权重类型是bfloat16,即一个参数占用2字节的浮点数。具体信息可以查看模型目录下的config.json文件。因此,对于该7B(70亿)参数的模型,每个参数使用16位浮点数(2字节)表示,另外,lmdeploy默认设置cache-max-entry-coun
- 山东大学大数据管理与分析知识点总结
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大数据概述大数据(bigdata),或称巨量资料,指的是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产大数据指不用随机分析法(抽样调查)这样的捷径,而采用所有数据进行分析处理大数据四个本质特征大量化(volume),快速化(velocity),多样化(variety),价值化(value);四个VVolume—数量大:数据每两年就增长一倍(大数据摩尔
- java封装继承多态等
麦田的设计者
javaeclipsejvmcencapsulatopn
最近一段时间看了很多的视频却忘记总结了,现在只能想到什么写什么了,希望能起到一个回忆巩固的作用。
1、final关键字
译为:最终的
&
- F5与集群的区别
bijian1013
weblogic集群F5
http请求配置不是通过集群,而是F5;集群是weblogic容器的,如果是ejb接口是通过集群。
F5同集群的差别,主要还是会话复制的问题,F5一把是分发http请求用的,因为http都是无状态的服务,无需关注会话问题,类似
- LeetCode[Math] - #7 Reverse Integer
Cwind
java题解MathLeetCodeAlgorithm
原题链接:#7 Reverse Integer
要求:
按位反转输入的数字
例1: 输入 x = 123, 返回 321
例2: 输入 x = -123, 返回 -321
难度:简单
分析:
对于一般情况,首先保存输入数字的符号,然后每次取输入的末位(x%10)作为输出的高位(result = result*10 + x%10)即可。但
- BufferedOutputStream
周凡杨
首先说一下这个大批量,是指有上千万的数据量。
例子:
有一张短信历史表,其数据有上千万条数据,要进行数据备份到文本文件,就是执行如下SQL然后将结果集写入到文件中!
select t.msisd
- linux下模拟按键输入和鼠标
被触发
linux
查看/dev/input/eventX是什么类型的事件, cat /proc/bus/input/devices
设备有着自己特殊的按键键码,我需要将一些标准的按键,比如0-9,X-Z等模拟成标准按键,比如KEY_0,KEY-Z等,所以需要用到按键 模拟,具体方法就是操作/dev/input/event1文件,向它写入个input_event结构体就可以模拟按键的输入了。
linux/in
- ContentProvider初体验
肆无忌惮_
ContentProvider
ContentProvider在安卓开发中非常重要。与Activity,Service,BroadcastReceiver并称安卓组件四大天王。
在android中的作用是用来对外共享数据。因为安卓程序的数据库文件存放在data/data/packagename里面,这里面的文件默认都是私有的,别的程序无法访问。
如果QQ游戏想访问手机QQ的帐号信息一键登录,那么就需要使用内容提供者COnte
- 关于Spring MVC项目(maven)中通过fileupload上传文件
843977358
mybatisspring mvc修改头像上传文件upload
Spring MVC 中通过fileupload上传文件,其中项目使用maven管理。
1.上传文件首先需要的是导入相关支持jar包:commons-fileupload.jar,commons-io.jar
因为我是用的maven管理项目,所以要在pom文件中配置(每个人的jar包位置根据实际情况定)
<!-- 文件上传 start by zhangyd-c --&g
- 使用svnkit api,纯java操作svn,实现svn提交,更新等操作
aigo
svnkit
原文:http://blog.csdn.net/hardwin/article/details/7963318
import java.io.File;
import org.apache.log4j.Logger;
import org.tmatesoft.svn.core.SVNCommitInfo;
import org.tmateso
- 对比浏览器,casperjs,httpclient的Header信息
alleni123
爬虫crawlerheader
@Override
protected void doGet(HttpServletRequest req, HttpServletResponse res) throws ServletException, IOException
{
String type=req.getParameter("type");
Enumeration es=re
- java.io操作 DataInputStream和DataOutputStream基本数据流
百合不是茶
java流
1,java中如果不保存整个对象,只保存类中的属性,那么我们可以使用本篇文章中的方法,如果要保存整个对象 先将类实例化 后面的文章将详细写到
2,DataInputStream 是java.io包中一个数据输入流允许应用程序以与机器无关方式从底层输入流中读取基本 Java 数据类型。应用程序可以使用数据输出流写入稍后由数据输入流读取的数据。
- 车辆保险理赔案例
bijian1013
车险
理赔案例:
一货运车,运输公司为车辆购买了机动车商业险和交强险,也买了安全生产责任险,运输一车烟花爆竹,在行驶途中发生爆炸,出现车毁、货损、司机亡、炸死一路人、炸毁一间民宅等惨剧,针对这几种情况,该如何赔付。
赔付建议和方案:
客户所买交强险在这里不起作用,因为交强险的赔付前提是:“机动车发生道路交通意外事故”;
如果是交通意外事故引发的爆炸,则优先适用交强险条款进行赔付,不足的部分由商业
- 学习Spring必学的Java基础知识(5)—注解
bijian1013
javaspring
文章来源:http://www.iteye.com/topic/1123823,整理在我的博客有两个目的:一个是原文确实很不错,通俗易懂,督促自已将博主的这一系列关于Spring文章都学完;另一个原因是为免原文被博主删除,在此记录,方便以后查找阅读。
有必要对
- 【Struts2一】Struts2 Hello World
bit1129
Hello world
Struts2 Hello World应用的基本步骤
创建Struts2的Hello World应用,包括如下几步:
1.配置web.xml
2.创建Action
3.创建struts.xml,配置Action
4.启动web server,通过浏览器访问
配置web.xml
<?xml version="1.0" encoding="
- 【Avro二】Avro RPC框架
bit1129
rpc
1. Avro RPC简介 1.1. RPC
RPC逻辑上分为二层,一是传输层,负责网络通信;二是协议层,将数据按照一定协议格式打包和解包
从序列化方式来看,Apache Thrift 和Google的Protocol Buffers和Avro应该是属于同一个级别的框架,都能跨语言,性能优秀,数据精简,但是Avro的动态模式(不用生成代码,而且性能很好)这个特点让人非常喜欢,比较适合R
- lua set get cookie
ronin47
lua cookie
lua:
local access_token = ngx.var.cookie_SGAccessToken
if access_token then
ngx.header["Set-Cookie"] = "SGAccessToken="..access_token.."; path=/;Max-Age=3000"
end
- java-打印不大于N的质数
bylijinnan
java
public class PrimeNumber {
/**
* 寻找不大于N的质数
*/
public static void main(String[] args) {
int n=100;
PrimeNumber pn=new PrimeNumber();
pn.printPrimeNumber(n);
System.out.print
- Spring源码学习-PropertyPlaceholderHelper
bylijinnan
javaspring
今天在看Spring 3.0.0.RELEASE的源码,发现PropertyPlaceholderHelper的一个bug
当时觉得奇怪,上网一搜,果然是个bug,不过早就有人发现了,且已经修复:
详见:
http://forum.spring.io/forum/spring-projects/container/88107-propertyplaceholderhelper-bug
- [逻辑与拓扑]布尔逻辑与拓扑结构的结合会产生什么?
comsci
拓扑
如果我们已经在一个工作流的节点中嵌入了可以进行逻辑推理的代码,那么成百上千个这样的节点如果组成一个拓扑网络,而这个网络是可以自动遍历的,非线性的拓扑计算模型和节点内部的布尔逻辑处理的结合,会产生什么样的结果呢?
是否可以形成一种新的模糊语言识别和处理模型呢? 大家有兴趣可以试试,用软件搞这些有个好处,就是花钱比较少,就算不成
- ITEYE 都换百度推广了
cuisuqiang
GoogleAdSense百度推广广告外快
以前ITEYE的广告都是谷歌的Google AdSense,现在都换成百度推广了。
为什么个人博客设置里面还是Google AdSense呢?
都知道Google AdSense不好申请,这在ITEYE上也不是讨论了一两天了,强烈建议ITEYE换掉Google AdSense。至少,用一个好申请的吧。
什么时候能从ITEYE上来点外快,哪怕少点
- 新浪微博技术架构分析
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新浪微博架构
新浪微博在短短一年时间内从零发展到五千万用户,我们的基层架构也发展了几个版本。第一版就是是非常快的,我们可以非常快的实现我们的模块。我们看一下技术特点,微博这个产品从架构上来分析,它需要解决的是发表和订阅的问题。我们第一版采用的是推的消息模式,假如说我们一个明星用户他有10万个粉丝,那就是说用户发表一条微博的时候,我们把这个微博消息攒成10万份,这样就是很简单了,第一版的架构实际上就是这两行字。第
- 玩转ARP攻击
dcj3sjt126com
r
我写这片文章只是想让你明白深刻理解某一协议的好处。高手免看。如果有人利用这片文章所做的一切事情,盖不负责。 网上关于ARP的资料已经很多了,就不用我都说了。 用某一位高手的话来说,“我们能做的事情很多,唯一受限制的是我们的创造力和想象力”。 ARP也是如此。 以下讨论的机子有 一个要攻击的机子:10.5.4.178 硬件地址:52:54:4C:98
- PHP编码规范
dcj3sjt126com
编码规范
一、文件格式
1. 对于只含有 php 代码的文件,我们将在文件结尾处忽略掉 "?>" 。这是为了防止多余的空格或者其它字符影响到代码。例如:<?php$foo = 'foo';2. 缩进应该能够反映出代码的逻辑结果,尽量使用四个空格,禁止使用制表符TAB,因为这样能够保证有跨客户端编程器软件的灵活性。例
- linux 脱机管理(nohup)
eksliang
linux nohupnohup
脱机管理 nohup
转载请出自出处:http://eksliang.iteye.com/blog/2166699
nohup可以让你在脱机或者注销系统后,还能够让工作继续进行。他的语法如下
nohup [命令与参数] --在终端机前台工作
nohup [命令与参数] & --在终端机后台工作
但是这个命令需要注意的是,nohup并不支持bash的内置命令,所
- BusinessObjects Enterprise Java SDK
greemranqq
javaBOSAPCrystal Reports
最近项目用到oracle_ADF 从SAP/BO 上调用 水晶报表,资料比较少,我做一个简单的分享,给和我一样的新手 提供更多的便利。
首先,我是尝试用JAVA JSP 去访问的。
官方API:http://devlibrary.businessobjects.com/BusinessObjectsxi/en/en/BOE_SDK/boesdk_ja
- 系统负载剧变下的管控策略
iamzhongyong
高并发
假如目前的系统有100台机器,能够支撑每天1亿的点击量(这个就简单比喻一下),然后系统流量剧变了要,我如何应对,系统有那些策略可以处理,这里总结了一下之前的一些做法。
1、水平扩展
这个最容易理解,加机器,这样的话对于系统刚刚开始的伸缩性设计要求比较高,能够非常灵活的添加机器,来应对流量的变化。
2、系统分组
假如系统服务的业务不同,有优先级高的,有优先级低的,那就让不同的业务调用提前分组
- BitTorrent DHT 协议中文翻译
justjavac
bit
前言
做了一个磁力链接和BT种子的搜索引擎 {Magnet & Torrent},因此把 DHT 协议重新看了一遍。
BEP: 5Title: DHT ProtocolVersion: 3dec52cb3ae103ce22358e3894b31cad47a6f22bLast-Modified: Tue Apr 2 16:51:45 2013 -070
- Ubuntu下Java环境的搭建
macroli
java工作ubuntu
配置命令:
$sudo apt-get install ubuntu-restricted-extras
再运行如下命令:
$sudo apt-get install sun-java6-jdk
待安装完毕后选择默认Java.
$sudo update- alternatives --config java
安装过程提示选择,输入“2”即可,然后按回车键确定。
- js字符串转日期(兼容IE所有版本)
qiaolevip
TODateStringIE
/**
* 字符串转时间(yyyy-MM-dd HH:mm:ss)
* result (分钟)
*/
stringToDate : function(fDate){
var fullDate = fDate.split(" ")[0].split("-");
var fullTime = fDate.split("
- 【数据挖掘学习】关联规则算法Apriori的学习与SQL简单实现购物篮分析
superlxw1234
sql数据挖掘关联规则
关联规则挖掘用于寻找给定数据集中项之间的有趣的关联或相关关系。
关联规则揭示了数据项间的未知的依赖关系,根据所挖掘的关联关系,可以从一个数据对象的信息来推断另一个数据对象的信息。
例如购物篮分析。牛奶 ⇒ 面包 [支持度:3%,置信度:40%] 支持度3%:意味3%顾客同时购买牛奶和面包。 置信度40%:意味购买牛奶的顾客40%也购买面包。 规则的支持度和置信度是两个规则兴
- Spring 5.0 的系统需求,期待你的反馈
wiselyman
spring
Spring 5.0将在2016年发布。Spring5.0将支持JDK 9。
Spring 5.0的特性计划还在工作中,请保持关注,所以作者希望从使用者得到关于Spring 5.0系统需求方面的反馈。