期权量化第3页

论文学习：基于机器学习的光声图像分析1

Quantificationofvascularnetworksinphotoacousticmesoscopy链接数据集链接摘要这篇论文提出了一种新的方法，利用中观光声成像（MesoscopicPhotoacousticImaging,PAI）技术和高级图像分析技术，来非侵入性地定量化和分析活体

superace7911·2025-03-13 05:37

YOLOv12改进目录一览 | 涉及卷积层、轻量化、注意力、损失函数、Backbone、SPPF、Neck、检测头等全方位改进

必读内容船新的YOLOv12改进专栏~1️⃣什么！不知道如何改进模型⁉️本专栏所使用并改进的每一个模块均包含详细的模块分析、原理讲解、个人总结、多种改进方式以及完整的修改流程，所有改进100%可直接运行，性价比极高。2️⃣找不到合适的模块⁉️所有改进点均为近三年顶会，顶刊提出的先进算法，将其融入到YOLOv12中，并进行二次创新，新颖度高，创新度高，能够适应不同的任务场景。3️⃣不确定自己改进的步

Limiiiing·2025-03-13 00:27

如何更有效管理项目风险

其中，全面识别风险要求在项目启动前就对内外部潜在风险进行详细排查；科学评估风险则需依托数据和模型量化风险概率与影响，为决策提供依据；动态监控调整强调在项目执行中实时跟踪风险变化，迅速采取应对措施，确保项目平稳推进

·2025-03-12 22:23

K8S Calico网络插件

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目录0.前言1.Calico概述1.1.Calico组件1.2.Calico网络实现1.3.了解Calico对CIDR

u012804784·2025-03-12 21:35

量化交易中用到的回测评估指标（策略收益、基准收益、Alpha比率、Beta比率、夏普比率、索提诺比率）详解

前言近日在做A股的过程中接触到了量化交易。通过一个月时间的了解发现并非全自动印钞机，也有可能有全自动接盘侠的潜质。

林不更新·2025-03-12 15:59

量化交易中的模型评估指标有哪些？

量化交易中的模型评估指标有哪些？在量化交易的世界里，模型评估指标就像是航海者手中的指南针，指引着我们穿越市场的波涛。

股票量化·2025-03-12 14:25

量化评估--年化收益、最大回撤、阿尔法、贝塔、夏普比率解释

最大回撤是一个重要的风险指标，对于对冲基金和量化策略交易，该指标比波动率还重要，

土戈·2025-03-12 14:55

如何提升OmniParser V2的小元素识别率——YOLOv8 增加 P2 层的性能变化解析

开发者需根据具体任务需求，在精度与速度之间进行合理权衡，并通过模型轻量化技术优化部署效果。更多技术细节可参考微软等机构的开源实现136。

AI-AIGC-7744423·2025-03-12 14:22

基于多种模型剪枝方法（L1-norm、Slimming、AutoSlim）的模型轻量化和模型压缩实现

基于多种模型剪枝方法（L1-norm、Slimming、AutoSlim）的模型轻量化实现支持：VGG、MobileNet、Resnet、ShuffleNet等模型。

踟蹰横渡口,彳亍上滩舟。·2025-03-12 11:01

AI学习指南RAG篇(7)-RAG知识库构建

文章目录一、引言二、知识库构建过程1.数据收集1.1数据来源1.2示例代码2.预处理2.1数据清洗2.2示例代码2.3数据格式转换2.4示例代码3.分块3.1分块的目的3.2分块策略3.3示例代码4.向量化

俞兆鹏·2025-03-12 10:28

2024护网行动 _ 红队实战手册（建议收藏）零基础入门到精通

整理后转于klionsec的github基本流程：入口权限=>内网搜集/探测=>免杀提权[非必须]=>抓取登录凭证=>跨平台横向=>入口维持=>数据回传=>定期权限维护0x01入口权限获取[前期侦察，搜集阶段本身就不存在太多可防御的点

编程瞬息全宇宙·2025-03-12 08:14

深度学习赋能中文情感分析：让机器读懂中国人的喜怒哀乐

当电商评论区出现"手机壳颜色很高级，就是物流太佛系"，算法怎样量化其中的情感矛盾？在表情包与网络黑话齐飞的数字时代，中文情感分析技术正经历一场由深度学习驱动的认知革命。

芯作者·2025-03-12 07:06

LabVIEW闭环控制系统硬件选型与实时性能

本文结合典型工业场景（如温度控制、运动控制），分析多类型硬件（USB/PCI/PXI/以太网/串口）的适配性，并提供量化选型依据。一、数据采集模块选型分析1.接口类型与传输

LabVIEW开发·2025-03-12 05:50

如何进行项目风险评估

其中，全面识别风险要求团队在项目启动前和实施过程中，从各个角度搜集和整理可能影响项目进度、成本、质量及目标达成的各种内外部风险；定量评估则依托数据与模型，将风险发生的概率与影响程度进行量化，从而为后续制定应对策略提供科学依据

·2025-03-12 04:20

互信息详解

本专栏目录结构和参考文献请见《机器学习数学通关指南》ima知识库知识库广场搜索：知识库创建人机器学习@Shockang机器学习数学基础@Shockang深度学习@Shockang正文互信息：变量间关联性的量化利器互信息

Shockang·2025-03-12 03:56

DeepSeek发展背景和前景

1.成立背景：它的背景是由杭州深度求索人工智能基础技术研究有限公司开发，该公司成立于2023年7月17日，由量化资管巨头幻方量化创立。

爱吃苹果的日记本·2025-03-12 02:18

8.3 GPTQ量化技术：4倍压缩大模型显存，精度零损失！

GPTQ量化技术：4倍压缩大模型显存，精度零损失！8.2GPTQ：专为GPT设计的模型量化算法一、模型量化技术背景在讨论GPTQ之前，我们需要先理解大模型部署面临的显存困境。

少林码僧·2025-03-12 01:16

N卡英伟达Nvidia 显卡及其计算能力（Compute Capability）表

比如：AWQ量化模型不支持算力小于7.5的显卡V100：ValueError:ThequantizationmethodawqisnotsupportedforthecurrentGPU.Minimumcapability

Panesle·2025-03-12 01:45

llama.cpp 安装与量化（mac电脑）

llama.cpp安装与量化（mac电脑）1.创建并切换至虚拟环境2.安装llama.cpp3.安装依赖4.转换模型5.创建build目录6.生成构建文件7.编译项目8.运行量化命令9.测试量化后的模型

初七i·2025-03-12 00:32

如何通过API用Python获取北向资金流向数据？

量化问财·2025-03-11 18:12

【高级RAG技巧】使用二阶段检索器平衡检索的效率和精度

一般来说，构建生产环境下的RAG系统是直接使用Embedding模型对用户输入的Query进行向量化表示，并且从已经构建好的向量数据库中检索出相关的段落用户大模型生成。

深度学习机器·2025-03-11 13:03

基于llama_cpp 调用本地模型（llama）实现基本推理

背景llama_cpp是一个基于C++的高性能库（llama.cpp）的Python绑定，支持在CPU或GPU上高效运行LLaMA及其衍生模型（如LLaMA2），并通过量化技术（如GGUF格式）优化内存使用

月光技术杂谈·2025-03-11 10:40

llama.cpp框架下GGUF格式及量化参数全解析

其中，GGUF格式和模型量化参数是实现高效推理的重要技术手段。本文将对`llama.cpp`框架下的GGUF格式及量化参数进行详细解析，帮助读者更好地理解和应用这些技术

Black_Rock_br·2025-03-11 06:40

DeepSeek的发展背景与前景分析

以下从发展背景与前景两个维度进行综合分析：一、发展背景1.创始团队与资源基础-DeepSeek成立于2023年7月，由量化投资公司幻方量化联合创始人梁文锋创立，核心团队汇聚了北大、清华等顶尖高校的博士及年轻人才

盐都不盐·2025-03-11 00:50

文本向量化-词嵌入方法系列1：静态词嵌入(Word2Vec+GloVe)

文本分散化表示指将语言表示成低维、稠密、连续的向量，分为静态嵌入和动态嵌入两种方式。静态词嵌入有Word2Vec，Sen2Vec，Doc2Vec，以及GloVe模型；而动态词嵌入有ELMO，Transformer，GPT，Bert和XLNet等等。本文主要对静态词嵌入方法做一个整体介绍，动态词嵌入会在系列2中更新。目录1.Word2Vec1.1CBOW1.2Skip-gram1.3Sen2Vec+

学习ml的小菜鸡·2025-03-10 19:15

中小型企业如何选择合适的设备巡检系统？

据统计，类似草料二维码这样的轻量化平台已吸引数十万用户，覆盖制造、物业、消防等多个行业。中小企业往往设备数量有限、管理资源不足，传统的手工记录不仅效率低，还容易出错。

·2025-03-10 17:21

【大模型】DeepSeek-R1-Distill-Qwen部署及API调用

DeepSeek-R1-Distill-Qwen是由中国人工智能公司深度求索（DeepSeek）开发的轻量化大语言模型，基于阿里巴巴的Qwen系列模型通过知识蒸馏技术优化而来。

油泼辣子多加·2025-03-10 17:29

PyBroker：利用 Python 和机器学习助力算法交易

PyBroker介绍官方说明文档：利用PyBroker进行量化投资官方说明文档

skywalk8163·2025-03-10 15:48

嵌入式开发必读：RTOS选型指南与实例分析

1.1实时性的核心定义1.2关键技术指标指标详解不同RTOS的指标表现1.3RTOS与通用OS的本质区别实例对比使用通用OS的后果二、RTOS选型的重要性三、RTOS选型的关键因素1.实时性要求实时性要求量化分析

大模型大数据攻城狮·2025-03-10 14:10

解锁激光焊接新境界：填丝/填粉自适应技术大揭秘

在汽车制造领域，激光焊接能够实现车身零部件的高精度连接，有效提升车身的结构强度与刚性，同时降低车身重量，为汽车的轻量化设计

计算机学长·2025-03-10 14:09

炒股开户资金要求是多少？不同证券公司是否有区别？

Python股票接口实现查询账户，提交订单，自动交易（1）Python股票程序交易接口查账，提交订单，自动交易（2）股票量化，Python炒股，CSDN交流社区>>>开户资金的组成部分炒股开户的资金要求包含多个方面

股票程序化交易接口·2025-03-10 12:29

多宠识别：基于计算机视觉的智能宠物管理系统架构解析

：1.生物特征混淆：同品种/毛色宠物识别准确率低于65%2.动态场景适应：进食/奔跑状态下的误检率达30%+3.数据孤岛问题：离线设备无法实现持续学习优化快瞳科技采用**双模态视觉融合架构**，结合轻量化

深圳市快瞳科技有限公司·2025-03-10 11:49

YOLOv7-Tiny：轻量化实时目标检测的革新实践

一、模型定位与核心优势YOLOv7-Tiny作为YOLOv7系列的轻量级版本，专为边缘计算设备和实时检测场景设计。相比标准YOLOv7，其参数量减少约60%（仅6.02M），计算量降至13.2GFLOPs，在保持较高检测精度的同时，推理速度提升至68FPS（NVIDIAV100）。该模型适用于无人机、嵌入式设备、移动端等资源受限场景，在实时性与精度之间实现了极佳平衡。二、模型架构创新主干网络优化深

追寻向上·2025-03-10 03:21

大模型与图数据库RAG通俗流程拆解

图构建（略）neo4j、tugraph等均可，不影响GraphRAG核心框架模型向量化模型bce-embedding-base_v1重排序模型bce-reranker-base_v1大语言模型Qwen/

gallonyin·2025-03-10 02:15

迅投miniQMT量化交易之【网格交易】的实现（八）——init_db_tables()方法

如果您对量化交易感兴趣，欢迎一起交流。特别声明：本文只从技术层面介绍如何通过miniQMT实现网格交易，尽管相关代码已经笔者实盘验证，但笔者不对读者的实际盈亏负责。

QMT量化交易·2025-03-09 21:26

迅投miniQMT实盘大单拆单批量下单方法的实现

本专栏文章：使用迅投miniQMT实时监控同花顺自选股，实现自动交易使用python获取同花顺免费版和同花顺远航版自选股数据用于量化交

QMT量化交易·2025-03-09 21:56

Python在数字货币交易中的算法设计：从策略到实践

从个体投资者到量化基金，算法交易（AlgorithmicTrading）正在为提高交易效率和决策质量提供强大的支撑。

Echo_Wish·2025-03-09 19:48

使用 llama.cpp 框架进行 RWKV 模型的推理

Llama.cpp是一个轻量化的大语言模型运行框架，专门为在CPU上优化模型性能而设计。如果你曾经觉得CPU的处理速度像在慢动作中走路，那么你一定会喜欢这个工具！它让RWKV-6模型的运行像一阵微

步子哥·2025-03-09 16:39

如何在移动端优化ALU，降低手机发热和功耗高级TA必看指数★★★★☆

优化向量化运算，利用SI

熊猫悟道·2025-03-09 14:59

“Facebook OPT模型4-bit量化实战：显存狂降85%教程

FacebookOPT模型4-bit量化实战：显存狂降85%教程实战FacebookOPT模型量化模型量化原理与技术选型在模型量化实战前，我们需要理解OPT模型的显存占用特点。

少林码僧·2025-03-09 12:44

DeepSeek R1-32B医疗大模型的完整微调实战分析（全码版）

：4*A10080GB││└─LoRA微调：单卡24GB│├──1.2软件依赖││├─PyTorch2.1.2+CUDA││└─Unsloth/ColossalAI│└──1.3模型加载│├─4bit量化加载

Allen_LVyingbo·2025-03-09 11:33

如何评价研发部门的人效

研发部门人效评价的核心在于：明确评估指标、量化绩效数据、结合定性分析、持续改进流程。其中，明确评估指标是基础，只有设定清晰、可量化的指标，才能有效衡量团队和个人的绩效。

·2025-03-09 04:00

数学建模——层次分析法 AHP(Python代码)

层次分析法层次分析法是由美国运筹学家、匹兹堡大学教授T.L.Saaty于20世纪70年代创立的一种系统分析与决策的综合评价方法，是在充分研究了人类思维过程的基础上提出来的，它较合理地解决了定性问题定量化的处理过程

奋斗小青年Lv1.0·2025-03-09 03:07

阿里Qwen-1.8B的介绍和下载部署详细步骤

一、Qwen-1.8B的介绍Qwen-1.8B是阿里云推出的通义千问系列中的一个轻量化版本，参数量为18亿（1.8B）。

大数据追光猿·2025-03-08 23:31

python量化数据15：计算同花顺涨停次日涨跌幅表现

一、环境安装pipinstallpandaspipinstallrequestspipinstallmootdx二、代码frommootdx.quotesimportQuotesimportpandasaspdimportrequestsimporttimeimportjsonclient=Quotes.factory(market='std')defget_open_limit_pool(dat

ETF股债基指标·2025-03-08 20:37

python量化数据8：计算东方财富KDJ指标数值金叉死叉

一、KDJ计算公式K:SMA(RSV,5,1);D:SMA(K,M1,1);J:3*K-2*D;defKDJ(CLOSE,HIGH,LOW,N=9,M1=3,M2=3):'''超卖超买类RSV赋值:(收盘价-N日内最低价的最低值)/(N日内最高价的最高值-N日内最低价的最低值)*100输出K:RSV的M1日[1日权重]移动平均输出D:K的M2日[1日权重]移动平均输出J:3*K-2*D'''RSV

ETF股债基指标·2025-03-08 20:07

量化策略之小红的心意

在一个班级里有四个同学，女生是小红，还有三个男生小A、小B和小C。这三个男生都认为小红喜欢自己，且他们仨都想谈恋爱，所以都希望在不暴露自己的情况下了解小红的心意。小A想了个办法，他首先假设小红不喜欢自己，然后只需要尝试女生在不喜欢自己的情况下做了哪些不平常的事情，比如同意看电影之类的举动。就能反向证明小红对自己的喜欢，就算最后的结果是没同意，那两人也没撕破脸，还能做朋友。小B也想了个办法，他只需要

蘑菇吃饱了·2025-03-08 19:22

YOLOv12改进策略【注意力机制篇】| 引入MobileNetv4中的Mobile MQA，轻量化注意力模块提高模型效率（二次改进A2C2f）

一、本文介绍本文记录的是基于MobileMQA模块的YOLOv12目标检测改进方法研究。MobileNetv4中的MobileMQA模块是用于模型加速，减少内存访问的模块，相比其他全局的自注意力，其不仅加强了模型对全局信息的关注，同时也显著提高了模型效率。文章目录一、本文介绍二、MobileMQA注意力原理三、MobileMQA的实现代码四、创新模块4.1改进点⭐五、添加步骤5.1修改一5.2修改

Limiiiing·2025-03-08 15:21

量化企业间合作关系、竞争关系和资源流动

公式被用来量化企业间合作关系、竞争关系和资源流动的程度，并通过分析网络结构来识别产业链中的关键企业和集群合作权重（W_cooperation）公式：Wcooperation(i,j)=α⋅max(freq

Atlas Shepherd·2025-03-08 09:26

向量数据库及其在大模型应用落地中的作用

文本直接送给计算机是无法认识的，而且是高维数据，需要对其进行向量化处理（即Embedding），处理完成后就形成一个个向量。

一望无际的大草原·2025-03-08 07:48

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