量化学习系列

【Python机器学习系列】一文带你了解机器学习中的Pipeline管道机制（理论+源码）

一、引言对于表格数据，一套完整的机器学习建模流程如下：背景知识1：机器学习中的学习器【Python机器学习系列】一文搞懂机器学习中的转换器和估计器（附案例）背景知识2：机器学习中的管道机制简介：转换器用于数据的预处理和特征工程
数据杂坛·2023-12-31 14:36

【vim 学习系列文章 3.1 -- vim 删除 ^M】

请阅读【嵌入式开发学习必备专栏之VIM专栏】文章目录^M来源^M删除^M来源在Vim中打开文件时，您可能会遇到行尾的^M字符，这通常是因为文件使用了Windows风格的回车换行符（CRLF），而不是Unix/Linux风格的换行符（LF）。在Vim中，^M实际上是回车符（CarriageReturn，CR）的可见表示。^M删除为了删除所有行尾的^M字符，您可以使用Vim的替换命令：:%s/\r$/
CodingCos·2023-12-31 13:55

轻材料绿建筑：气膜结构建筑的低碳环保

轻材料轻建筑：气膜结构的独特之处气膜结构建筑的主要特点之一是采用轻量化材料，通常是聚酯薄膜或聚氯乙烯等轻而坚韧的材料。相比传统建筑所使用的混凝土、砖石等重量级材料，气膜建筑的
Qspace丨轻空间·2023-12-31 13:49

人生目标设定的方法论

一类是10年后想成为的人，选取2-3个榜样；二类是5-10年想成为的人，选取2-3个榜样；三类是1-2年想成为的人，选取2-3个，这类也是竞争对手；每个人量化出三项技能，七个人就是21项技能，这些技能必定有些是重叠的
赋能姐在行动·2023-12-31 13:21

贵州大数据产业异军突起

“我们将全球用网格划分，量化到五公里一个网格。同时收集来自全球的卫星遥感、地形地貌、气象预报等信息，再通过算
weixin_33697898·2023-12-31 11:51

Markdown 常用语法

由于Markdown的轻量化、易读易写特性，并且对于图片，图表、数学式都有支持，许多网站都广泛使用Markdown来撰写帮助文档或是用于论坛上发表消息。如GitHub
DogDaoDao·2023-12-31 11:15

解决AttributeError: module ‘bitsandbytes.nn‘ has no attribute ‘Linear8bitLt‘

我之所以发生这个问题，是因为做了下面的操作：在做量化时，peft包下面tuning目录的lora.py文件中调用了bitsandbytes的nn.Linear8bitLt对象，但是bitsandbytes
gaohongfeng1·2023-12-31 10:35

软件工程期末复习习题

3、软件工程是将系统化的、严格约束的、可量化的方法应用于软件的开发、运行和维护，即将工
qq_48566899·2023-12-31 09:19

机器学习系列 - 3. 数据预处理

一.KNN优缺点及KD-Tree1)KNN优缺点：KNN的主要优点有：理论成熟，思想简单，既可以用来做分类也可以用来做回归天然解决多分类问题，也可用于回归问题和朴素贝叶斯之类的算法比，对数据没有假设，准确度高，对异常点不敏感由于KNN方法主要靠周围有限的邻近的样本，而不是靠判别类域的方法来确定所属类别的，因此对于类域的交叉或重叠较多的待分样本集来说，KNN方法较其他方法更为适合KNN的主要缺点有：
小蘑菇1962·2023-12-31 07:31

欧式电动葫芦日益盛行的两大原因

随着欧式电动葫芦的日益盛行，其独特的优点逐渐获得了广泛的认同，这些优势主要体现在轻量化设计和智能控制两个核心领域，并且这些独特的优点是很多传统电动葫芦所不具备的，接下来成华制造就来围绕这两个方面带大家了解一下欧式电动葫芦
chenghuaqizhong·2023-12-31 06:34

竞赛保研 基于大数据的股票量化分析与股价预测系统

文章目录0前言1课题背景2实现效果3设计原理QTChartsarma模型预测K-means聚类算法算法实现关键问题说明4部分核心代码5最后0前言优质竞赛项目系列，今天要分享的是基于大数据的股票量化分析与股价预测系统该项目较为新颖
iuerfee·2023-12-31 06:07

产品经理学习-常用的6种推荐策略

目录：推荐产品核心架构基于内容的推荐策略基于人口统计学的推荐策略基于知识的推荐策略基于社区的推荐策略协同过滤的推荐策略混合过滤推荐策略推荐产品核心架构数据预处理：把原始数据处理为可决策数据，量化用户偏好
Li灿灿的成长·2023-12-31 06:29

产品经理学习-策略产品指标

目录：数据指标概述通用指标介绍Web端常用指标移动端常用指标如何选择一个合适的数据指标数据指标概述指标是衡量目标的一个参数，指一项活动中预期达到的指标、目标等，一般用数据表示，因此又称为数据指标；需求量化美团天天一元起活动
Li灿灿的成长·2023-12-31 06:24

Python3量化分析从小白到破产 - 变量与基础数据类型

文：蓝兔子读难NOTES图：配图来源于网络Python3量化分析从小白到破产笔记基础数据类型-认识变量编码：0003最前面先放个简易目录，理清思绪好上路。
温暖的法律·2023-12-31 04:48

Hbase - 批量写入加速技巧

##背景之前我们的线上业务一直使用的是Hbase的单条put操作,为了提高程序的写入性能我们还针对业务进行了修改，将日志批量化，也就是hbase的put多条操作，后面发现hbase的客户端是支持本地批量操作
kikiki4·2023-12-30 23:02

code embedding研究系列一-基于token的embedding

系列-tokenembedding1.Automatedsoftwarevulnerabilitydetectionwithmachinelearning数据集来源数据集预处理分类方法获取token向量化表示分类模型实验结果
I still …·2023-12-30 21:49

SpringBoot 如何进行参数校验

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0|1为什么需要参数校验在日常的接口开发中，为了防止非法参数对业务造成影响，经常需要对接口的参数进行校验，例如登录的时候需
李自提·2023-12-30 19:20

有哪些道理是你失去对象后才知道的？

当我像读书时一样分析，达到足够量化的标准，是我后知后觉而拖泥带水。很多容易想见的道理却成为压倒我心态的巨石。不得不说，懂比爱更重要。我们所谓的爱
月亮怎会奔来而来·2023-12-30 19:30

机器学习系列11：减少过拟合——L1、L2正则化

如果我们注意到模型在训练集上的表现明显优于模型在测试集上的表现，那么这就是模型过拟合了，也称为highvariance。产生的过拟合的原因是对于给定的训练集数据来说，模型太复杂了。有几种可以减少过拟合的方法：收集更多的训练数据（通常可行性不大）通过正则化引入对模型复杂度的惩罚选择一个含有较少参数的简单模型减少数据的维度假设模型的参数是向量w，那么L1和L2正则化的定义如下。L1正则化通常会产生更稀
加百力·2023-12-30 18:04

营销思维：逆推，你的方案一样不可思议

请认真思考下面三句话：1、由大目标开始倒推实现前一个目标的前提条件2、大任务细分为可以量化执行的小任务3、由小目标开始执行计划，直
文白日记·2023-12-30 14:17

爆胎的恐惧【六十九】人的特性“服从权威”

爆胎的恐惧【六十九】人的特性“服从权威”小留流第394篇在《爆胎的恐惧》书中，我们聊过轮胎的发展史，聊过橡胶的特性，聊过轮胎的量化安全标准，聊过爆胎的主要原因，也聊过众多因素不是爆胎的主要元凶等等问题。
海淀老头儿·2023-12-30 12:28

数据结构与算法之美学习笔记：42 | 动态规划实战：如何实现搜索引擎中的拼写纠错功能？

目录前言如何量化两个字符串的相似度？如何编程计算莱文斯坦距离？如何编程计算最长公共子串长度？
浊酒南街·2023-12-30 12:26

量化交易入门笔记-多股票追涨策略

'''股票在当日收盘30分钟内涨幅达到9.5%~9.9%时间段，进行买入操作，在第二天开盘卖出需要注意的是，该策略需要按分钟进行回测'''importjqdatadefinitialize(context):"""初始化函数"""#开启动态复权模式set_option('use_real_price',True)#每天买入股票数量g.daily_buy_count=5#设置要操作的股票池，这里选择
东南有大树·2023-12-30 11:44

上所第一天

无论是黑天鹅，灰犀牛，还是左侧右侧交易，或者量化对冲等资本市场的种种现象和策略都了然于胸。但是真正面临自己孵化的项目进入市场的一刻，还是非常诚惶诚恐，如同幼童上学般面临不可测的未来。
曹博士·2023-12-30 11:39

关于10000小时定律，你不知道的都在这里啦！——《异类》（2）

如果说把努力的程度量化的话，那么它的最小临界值被大多数学者定义为10000个小时。
古月如歌519·2023-12-30 10:51

ChatGLM-6B 部署与 P-Tuning 微调实战-使用Pycharm实战

结合模型量化技术，用户可以在消费级的显卡上进行本地部署（INT4量化级别下最低只需6GB显存）。ChatGLM-6B使用了和ChatGPT相似的技术，针对中文问答和对话
chengjinpei·2023-12-30 09:38

大模型系列：OpenAI使用技巧_自定义文本向量化embeding

文章目录0.Imports1.输入2.加载和处理输入数据3.将数据分成训练和测试集4.生成合成的负样本5.计算嵌入和余弦相似度6.绘制余弦相似度的分布图7.使用提供的训练数据优化矩阵。8.绘制训练期间找到的最佳矩阵的前后对比图，展示结果本笔记本演示了一种将OpenAI嵌入定制为特定任务的方法。输入是以[text_1，text_2，label]形式的训练数据，其中label为+1表示这些句子对相似，
愤斗的橘子·2023-12-30 09:37

Linux|minio对象存储服务的部署和初步使用总结

前言：minio是一个非常轻量化的对象存储服务，是可以算到云原生领域的。
晚风_END·2023-12-30 09:30

汽车发动机缸体缸盖自动化光学测量系统尺寸测量偏差检测-CASAIM品质检测自动化设备

对于汽车生产量的日益增长，批量化检测发挥着至关重要的作用，CASAIM自动化光学测量系统是一种专为品质检测而设计的检测自动化设备，可以全自动化
CASAIM·2023-12-30 09:54

拓展操作(一) Linux 2台机器之间进行免密登录

让清单成为一种习惯互联网时代的变革，不再是简单的开发部署上线，持续，正确，安全地把事情做好尤其重要；把事情做好的前提是做一个可量化可执行的清单，让工程师就可以操作的清单而不是专家才能操作：设定检查点根据节点执行检查程序操作确认或边读边做二者选其一不要太长项目数量在
选择与努力·2023-12-30 08:22

基本操作(六）yum方式安装nginx

让清单成为一种习惯互联网时代的变革，不再是简单的开发部署上线，持续，正确，安全地把事情做好尤其重要；把事情做好的前提是做一个可量化可执行的清单，让工程师就可以操作的清单而不是专家才能操作：设定检查点根据节点执行检查程序操作确认或边读边做二者选其一不要太长项目数量在
选择与努力·2023-12-30 08:21

拓展操作(三) jenkins迁移到另一个机器

让清单成为一种习惯互联网时代的变革，不再是简单的开发部署上线，持续，正确，安全地把事情做好尤其重要；把事情做好的前提是做一个可量化可执行的清单，让工程师就可以操作的清单而不是专家才能操作：设定检查点根据节点执行检查程序操作确认或边读边做二者选其一不要太长项目数量在
选择与努力·2023-12-30 08:18

如何使用ArcGIS Pro自动矢量化建筑

相信你在使用ArcGISPro的时候已经发现了一个问题，那就是ArcGISPro没有ArcScan，在ArcGISPro中，Esri确实已经移除了ArcScan，没有了ArcScan我们如何自动矢量化地图
水经注GIS·2023-12-30 08:46

网络安全“降本增效”的八种方法

事实上，将网络安全看作成本支出是企业数字化转型过程中最大的认知误区之一，网络安全支出（投资）是当今全球企业IT的最高优先级事项，有着可量化的关键业绩指标和投资回报率。
知白守黑V·2023-12-30 08:10

机器学习系列06：决策树

如果你很关心模型的可解释性，那么决策树（DecisionTree）算法当之无愧为首选。决策树算法如何工作套用西瓜书上的一个图来说明决策树算法是如何工作的：我们挑选西瓜时，都会考虑西瓜脐部、色泽、根蒂以及敲一敲听声音等因素（特征），决策树就是对这些考虑因素进行逐个拆解，从而判断西瓜（样本）是好瓜还是坏瓜（类别）。从上面来看，这些特征好像都是离散型的，对于Iris数据集中数值特征来说，我们可以设定一个
加百力·2023-12-30 07:00

昆虫交易法则 v3.2 - 加百力的量化交易体系

培训目标引导对期货交易感兴趣的学员，正确进入这个行业端正思想，降低风险，创造收益，持续发展学员基本要求对期货实战交易有强烈兴趣愿意投入时间、精力做长期的学习、研究、实践对期货交易有初步了解，知道相关基本概念对编程有一定的基本概念。不需要深入了解课时安排该培训共安排5次大课，每次大课2节小课每节小课讲解30分钟，提问、回答30分钟可以每天完成一节大课的内容。5个工作日完成培训也可以将每节小课扩展开来
加百力·2023-12-30 07:00

机器学习系列13：通过随机森林获取特征重要性

你可能需要参考：《机器学习系列06：决策树》这种方法无需对特征做归一化或者标准化预处理，也不假设数据集是否线性可分。以红酒数据集为例。我们可以直接通过feature_impor
加百力·2023-12-30 07:58

机器学习系列12：减少过拟合——降维（特征选择）

对于不支持正则化的模型来说，我们可以通过降低数据的特征维度来减小模型复杂度，从而避免过拟合。有两种降维方法：特征选择（featureselection）：从原始特征集中选择一部分特征子集。特征抽取（featureextraction）：从现有的特征集中抽取信息形成新的特征空间。顺序特征选择是一种贪心算法，它通过自动选择与问题最相关的特征子集来提升计算效率，剔除不相关的特征或噪声数据来降低模型泛化误
加百力·2023-12-30 07:32

机器学习系列10：数据预处理——特征缩放

这里我们要换使用UCI上面的红酒数据集了。下载地址：https://archive.ics.uci.edu/dataset/109/wine这个数据集含有三种不同的红酒，共178个样本，每个样本由13个不同化学属性。我们首先将数据集分层采样划分70%出来作为训练集，剩余30%用作测试集。特征缩放（featurescaling）是数据预处理步骤中及其容易被忽略的一步。除了决策树和随机森林这两种不需要
加百力·2023-12-30 07:02

朋来美国外电分享报导:

Homaer全球量化明星FOF基金✨和Homaer全球保单贴现FOF基金荣获2018年度具有世界权威性的巴克莱对冲基金FOF业绩表现排名前4和前5名FundofFund-AUMBetween$10Mand
刘秉善·2023-12-30 06:48

A2B音频总线在智能座舱中的应用

但传统的模拟并行音频信号传输方式，难以在功能增加与整车轻量化（线缆的重量及成本减少）之间取得
怿星科技·2023-12-30 06:47

初入山门，识得DSP

通过对信号进行采样和量化，将连续的模拟信号转换为离散的数字信号。
樊i·2023-12-30 03:14

质量系列 - 基于Jacoco的增量覆盖率实现与落地

随着业务迭代，存量代码越来越多，使用过程中遇到了很多新的问题，例如：无法统计增量代码覆盖率，以便量化测试完整度不支持合并覆盖率报告，多人多环境协作测试时无法获得完整统计数据报告手动生成，以及生成报告的必要信息也需要人肉收集
邵玉好·2023-12-30 01:27

机器学习距离度量方法

若在数据特征中存在非数值类型，必须采用手段将其进行量化为数值。比如样本特征中包含有颜色（红、绿、蓝
小森( ﹡ˆoˆ﹡ )·2023-12-30 01:04

Python之路：网络工程师的自动化进阶（第2版）

个人网站:【海拥】【神级代码资源网站】【办公神器】基于Web端打造的：轻量化工具创作平台想寻找共同学习交流的小伙伴，请点击【全栈技术交流群】I.引言随着网络技术的不断发展，网络工程师的角色已经不再局限于传统的操作和维护
海拥✘·2023-12-29 23:44

066｜债权：人类最古老的金融行为

债务是一种可以被量化和货币化的责任。债务合同有强有力的显性金融契约。债务机构信用中心化，把复杂债务多边关系变成单对多关系。像银行。
_mmm·2023-12-29 23:28

《网络空间内生安全》读书笔记：第六章 内生安全与可靠性技术

第六章内生安全与可靠性技术网络空间最大的安全威胁是**基于目标对象内生安全问题的不确定攻击*网络空间最大的防御难题是在缺乏先验知识条件下能否可靠应对基于未知的未知因素的不确定攻击最大的理论挑战在于如何量化防御不确定攻击的有效性为了解决上述问题
boliang319·2023-12-29 22:54

物理学中的扭力和扭矩

我们通常是感觉拧不动了就到位了，但这样有时候不准确，这就需要有一个物理量将其量化到一个精确的范围。如何量化，就是上面提到的问题的答案：扭矩，也叫扭力矩。扭力的单位kgf，也就是9.8N。
qiuchangyong·2023-12-29 21:56

量化原理入门——Folding BN RELU

本文介绍量化中如何将BatchNorm和ReLU合并到Conv中。FoldingBatchNormBatchNorm是google提出的一种加速神经网络训练的技术，在很多网络中基本是标配。
thetffs·2023-12-29 20:33

你真的会面试么？如何向面试官结束自己的项目？

可以从以下几个方面来表述：【项目基本介绍]】项目架构、项目业务流程、包含功能模块；【项目职责】总结自己在项目中所做的工作，可进行一些数据量化【某一项职责细化】针对项目中所做工作的某一项展开说明，体现亮点
测试小姐姐哟·2023-12-29 18:25
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