金融量化大数据分析第14页

AI生成内容带来的核心挑战引发人机共治的必要提前

一、AI生成内容带来的核心挑战信息真实性危机斯坦福研究显示，AI生成虚假信息的速度是人类创作的6倍，如近期AI伪造的"拜登紧急状态"语音导致金融市场波动医疗领域已出现AI生成的伪科学内容，某健康论坛中23%

临水逸·2025-02-25 05:08

人工智能的崛起与未来发展趋势分析

它不仅改变了人类的工作方式，还在医疗、金融、教育、交通等多个领域展现了巨大的应用潜力。通过理解人工智能的现状，我们可以更清晰地识别当前技术进展和市场需求，以及面临的挑战。

智能计算研究中心·2025-02-25 03:25

‌挖数据平台对接DeepSeek推出一键云端部署功能：API接口驱动金融、汽车等行业智能化升级

在金融风控、汽车智能驾驶、供应链管理等场景中，API正成为驱动行业数字

wapi-API接口·2025-02-25 03:51

[Android开发] 工具篇--Docker使用

Docker介绍Docker是一种容器工具，是一种轻量化的虚拟技术，可以支持高效便捷地创建和使用Linux容器，同时可以让开发者以便捷方式打包应用到一个可移植的容器中，然后安装至任何运行Linux或Windows

z4a1c2·2025-02-25 03:20

这个强大的模型需要大量的 VRAM，特别是 4 位量化版本需要 231 G

这个强大的模型需要大量的VRAM，特别是4位量化版本需要231GB。但是，经过一些优化，我们可以使用8x4090GPU在192GB上运行它。最好的部分？我们只需要运行三个终端命令即可完成所有设置。

知识大胖·2025-02-25 02:47

云计算如何解决延迟问题？

延迟过高可能会严重影响用户体验，特别是在需要实时响应的应用中，如在线游戏、视频流、金融交易等。云计算服务如何解决延迟问题，通常依赖于一系列优化策略和技术来减少响应时间。

云上的阿七·2025-02-25 02:12

Python的PyTorch+CNN深度学习技术在人脸识别项目中的应用

金融：刷脸支付、身份验证。社交：自动标注、美颜。医疗：患者身份确认、情绪分析。二、关键技术深度学习：CNN在人脸检测、特征提取中表现优异。

mosquito_lover1·2025-02-25 01:07

2025保险与金融领域实战全解析：DeepSeek赋能细分领域深度指南（附全流程案例）

2025保险与金融领域实战全解析：DeepSeek赋能细分领域深度指南（附全流程案例）目录DeepSeek在保险与金融中的核心价值保险领域：从风险建模到产品创新金融领域：从投资分析到财富管理区块链与联邦学习的应用探索客户关系与私域运营

emmm形成中·2025-02-24 17:43

软件测试（从练气境到陆地仙人）

软件测试的缺口是Java开发的8倍, 薪资还凑合,是金融行业的1.3倍,是其他行业1.3倍管理方向:测试组长测试主管测试经理测试负责人总监技术方向:手工测试自动化测试测试开发测试架构测试专家

趙橙曄·2025-02-24 17:42

秒杀ChatGPT ？国产之光DeepSeek探究

1.DeepSeek公司概况1.1成立背景与发展历程DeepSeek，全称杭州深度求索人工智能基础技术研究有限公司，成立于2023年7月17日，由知名量化资管巨头幻方量化创立。

南风过闲庭·2025-02-24 17:41

深入 Vue：封装 WebSocket 实现高效通信

无论是社交平台的即时消息、在线游戏的实时对战，还是金融交易平台的行情

码上前端·2025-02-24 16:04

探索天气预警API：精准预测，守护安全

天气预警API的工作原理天气预警API基于先进的气象监测技术和大数据分析，通过收集全球范围内的气象卫星、雷达、地面观测站等数据源，进行实时处理和精准分析。

安静的小员·2025-02-24 15:31

10亿数据秒级查询，西南证券与镜舟科技合作，构建极速、高效数据平台

《金融科技发展规划（2022-2025年）》明确了高质量推进金融数字化转型的总体思路，云计算、人工智能等新兴技术开始被广泛应用，提升金融服务的便捷性，但随着日益增长的数据体量，数据的存储和处理能力日渐。

·2025-02-24 14:27

Transformer模型量化Quantization 笔记

模型参数与显存占用计算基础为了详细说明模型的参数数量和每个参数在显存中占用的空间大小，我们以facebookOPT-6.7B模型为例。逐步推理计算过程：1.估计参数总量：OPT-6.7B模型指一个含有大约6.7Billion（67亿）个参数的模型。2.计算单个参数的显存占用：OPT-6.7B模型默认使用Float16，每个参数占用16位（即2字节）的显存。3.计算总显存占用=参数总量×每个参数的显

Foolbird123·2025-02-24 13:14

如何了解和学习“已知的未知”

以下提供融合认知科学、教育心理学和系统工程学的完整方法论，包含6大核心模块、28项具体技术，并配备量化指标和工具链。

由数入道·2025-02-24 12:37

探索Controller、Service、DAO三层架构：软件开发的艺术_dao层service层controller层

控制层的主要任务是请求处理和数据转发，它不包含业务逻辑，确保了用户接口的轻量化。业务逻辑层（Service）：服务层是三层架构中的中心，承担着处理应用程序核心业务逻辑的任务。

2401_87033955·2025-02-24 08:10

建设银行广东省江门市分行开展防范诈骗和非法集资宣传

为提升群众防范非法集资和反诈意识，建行广东省江门分行工作人员近日走进热闹的市场流动摊位，开展一场别开生面的金融知识宣传活动，筑牢反诈防线。网点工作人员穿梭在市场摊位间，热情地与群众交流。

shikeainvrenba·2025-02-24 04:07

金融大模型应用的机遇与挑战

大模型本质特征大模型通常指大语言模型（LargeLanguageModel，LLM），是基于深度学习算法的自然语言处理技术，是通用大模型。大模型也在从单一自然语言处理模态向语音、图像等多模态大模型演进。目前国内外推出了众多的大模型，国内就不下上百款，也因此被称为“百模大战”或“千模大战”。但很多所谓的“大模型”仅是叫“大模型”而已，不管参数量多少，都不能称为真正的大模型。参数量是大模型的一个特征，

Python程序员罗宾·2025-02-24 03:34

杰和科技GAM-AI视觉识别管理系统，让AI走进零售营销

GAM-AI视觉识别管理系统杰和科技智能零售管理系统：GAM-AI视觉识别管理系统，以AI视觉识别+大数据分析+边缘计算为核心技术，打造集“精准营销、客流洞察、智能决策”于一体的全场景解决方案，助力零售门店实现从

G***技·2025-02-24 03:31

多档买卖盘逐笔委托逐笔成交进行大数据分析以及模型结果20250221

多档买卖盘逐笔委托逐笔成交进行大数据分析以及模型结果20250221采用Level2逐笔成交与逐笔委托的详细记录，这种毫秒级别的数据能揭露众多关键信息，如庄家意图、虚假交易，使所有交易行为透明化。

level2Tick·2025-02-24 02:58

深度强化学习算法在金融交易决策中的优化应用【附数据】

金融数据分析与建模专家金融科研助手|论文指导|模型构建✨专业领域：金融数据处理与分析量化交易策略研究金融风险建模投资组合优化金融预测模型开发深度学习在金融中的应用擅长工具：Python/R/MATLAB

算法与数据·2025-02-24 01:22

物联网数据采集平台【物联网毕业论文】

物联网技术与数据分析|物联网系统设计|模型构建✨专业领域：物联网系统架构设计智能设备与传感器网络数据采集与处理物联网大数据分析智能家居与工业物联网边缘计算与云计算物联网安全与隐私保护擅长工具：Python

算法与数据·2025-02-24 01:22

LLaMA-Factory|微调大语言模型初探索(3)，qlora微调deepseek记录

QLoRA在模型加载阶段通过4-bit量化大幅减少了模型权重的显存占用。QLoRA通过反量化到BF16进行训练，在保持计算精度的同时，进一步节省显存和提高效率。QLoRA在加载、训练、以及权重

闻道且行之·2025-02-24 01:49

手撸 chatgpt 大模型:单词向量化编码和绝对位置编码算法

在上一节中，我们将每个单词转换为一个表示数字的标记（token）。现在，我们需要将这个数字映射到一个向量上，这个向量称为嵌入（embedding）。在深度学习中，所有无法通过传统数据结构描述的对象都会被用一个向量表示，例如图像、语音、单词、音频等。最初，向量中的各个字段会被初始化为随机数，然后通过大量的数据和深度学习模型来训练这些向量。训练过程逐步改变向量字段的值，从而使这些字段包含某种“知识”。

coding 迪斯尼·2025-02-24 00:11

DeepSeek模型量化

技术背景大语言模型（LargeLanguageModel，LLM），可以通过量化（Quantization）操作来节约内存/显存的使用，并且降低了通讯开销，进而达到加速模型推理的效果。

快乐非自愿·2025-02-23 22:29

AI人工智能带给企业什么影响

一、优化决策过程，提升精准度人工智能通过大数据分析和机器学习技术，能够处理和分析海量信息，为企业提供更为精准、实时的决策支持。相较于传统的人工分析，AI能够识别出数据中的微妙模式和趋势，帮助企业预见市

雪叶雨林·2025-02-23 19:39

股指期货套利例子（金融期货套利的例子）

股指期货套利是什么意思，怎么才可以股指期货套利？楼上的朋友都说的太复杂。。。我通俗一点说吧。。股指期货套利有几种套发。1。股指期货跨月套利，比方说，多12月合约，空10月合约，认为股指期货合约之间价差不合理，价差偏大或者是偏小，认为价差日后将会回归理性，做套利。2。股指期货期现套利：方法1：股指期货和基金套利，跟etf或者是指数型基金，或者其他股票型基金套利，认为股指期货价格偏高，而实际基金价格偏

v527209157·2025-02-23 18:00

实战：用Spring Boot构建电商系统中的API接口

电商行业近几年有了很多变革，比如大数据分析、物流管理、供应链管理、订单评价、信用卡支付等等。其中API接口开发对于电商系统而言尤其重

AI天才研究院·2025-02-23 18:00

期权和期货的定义及区别

期货(Futures)是包含金融工具或未来交割实物商品销售（一般在商品交易所进行）的标准化合约。期货合约对一种指数或商品在未来某一日期的价值。期货是一种跨越时间的交易方式。

Icon-L·2025-02-23 17:27

01 数据库系统和数据模型

其应用覆盖企业、金融、互联网、物联网等场景，例如电商订单管理、银行交易处理、智能设备数据分

Ctrl+C 和 Ctrl+V 的搬运工·2025-02-23 17:23

嵌入式工程师必学（166）：湿敏电容

术语“湿度”是量化气体中水蒸气含量的通用术语。术语“湿度”通常与“相对湿度”互换，但在精确测量的背景下，这两个术语之间存在显着差异。

芯片-嵌入式·2025-02-23 17:20

【论文精读】MapTR：用于在线矢量化高精地图构建的结构化建模与学习

本文提出了MapTR，一种用于高效在线矢量化高精地图构建的结构化端到端Transformer模

青衫弦语·2025-02-23 14:02

Python的那些事第三十篇：并行计算库在大数据分析中的应用Dask

Dask：并行计算库在大数据分析中的应用摘要随着数据量的爆炸性增长，传统的数据分析工具（如Pandas和NumPy）在处理大规模数据集时面临内存限制和计算效率低下的问题。

暮雨哀尘·2025-02-23 13:53

30岁了，零基础想转行网安从头开始现实吗？

几乎所有的行业，尤其是金融、电商、医疗、政府等领域，都在面临严峻的网络安全挑战。无论是大公司还是中小企业，都急需网络安全专家来防范黑客攻击、数据泄露以及其他各种网络威胁。

白帽黑客勇哥·2025-02-23 12:15

深度学习框架与边缘计算融合驱动医疗金融模型优化新路径

内容概要随着边缘计算与深度学习框架的深度融合，医疗与金融领域的模型优化正在突破传统算力与隐私保护的瓶颈。

智能计算研究中心·2025-02-23 11:10

边缘计算与联邦学习驱动医疗金融预测及模型可解释性技术突破

这种技术组合在医疗诊断与金融预测领域展现出显著优势，例如通过部署轻量化模型实现实时病理分析，或构建跨银行风险预测系统，同时满足监管合规需求。在模型优化层面，自

智能计算研究中心·2025-02-23 11:10

【机器学习算法选型：分类与回归】常见分类算法介绍

无论是在金融风控、医疗诊断、图像识别还是推荐系统等领域，分类算法都扮演着至关重要的角色。不同的分类算法各自有不同的优缺点和应用场景，因此了解这些算法的特点及其适用条件，是构建高效分类模型的关键。

云博士的AI课堂·2025-02-23 11:37

中医脉象数字化应用

中医脉象数字化是将传统中医脉诊的主观经验转化为可量化、可分析的数字信号的过程。

deepdata_cn·2025-02-23 09:54

手把手教你本地部署DeepSeek大模型！从环境搭建到数据训练全流程实战

DeepSeek作为国产优秀大模型，支持本地化部署和私有数据训练，可完美解决：数据不出内网：医疗/金融等敏感行业刚需垂直领域定制：用自有数据打造专属AI助手算力自由掌控：灵活调配GPU资源，成本可控本文将带你从零完成

菜鸟养成_记·2025-02-23 08:16

CTA策略【量化理论】

随着市场的发展，市场对CTA的理解普遍发生了改变，它已不再是商品期货，而是基于量价的趋势跟踪策略——无论是商品期货、金融期货，还是股票、外汇，只要是有历史公开量价的二级市场，都可以成为CTA策略

补三补四·2025-02-23 03:41

《论系统自动化测试及其应用》写作心得 - 系统分析师

系统自动化测试及其应用一、软件项目概述及我的角色在我参与的一项大型企业级软件项目中，我们致力于开发一套面向金融行业的综合管理系统。

程序员古德·2025-02-23 02:36

功能开关聚合对象实践：提升金融领域的高可用性

在金融行业，系统的稳定性与高可用性至关重要。随着领域驱动设计（DDD）的广泛应用，聚合对象作为一种关键模式，在确保系统一致性、可靠性和高可用性方面发挥着重要作用。

ITPUB-微风·2025-02-23 02:00

Java Web开发：从入门到实战的技术之旅

这些应用程序可以是功能丰富的网站、交互性强的Web应用，也可以是复杂的企业级信息系统，广泛应用于电商、金融、教育、医疗等各个领域。当我们在淘宝上尽情购物、在支

计算机学长·2025-02-22 18:28

DeepSeek 到底是什么类型的应用，其核心功能是什么？

专业场景：在金融、保险等领域，

AndrewHZ·2025-02-22 18:27

数字人源码源头搭建技术全攻略，支持OEM

引言在人工智能与多媒体技术迅猛发展的当下，数字人已从概念构想逐步走进现实应用，广泛渗透于娱乐、教育、医疗、金融等多个领域。

余18538162800）·2025-02-22 16:39

一文介绍DeepSeek的模型蒸馏和模型量化技术

大模型的模型蒸馏和模型量化是当前人工智能领域中重要的研究方向，它们对于提高模型的部署效率、降低资源消耗具有重要意义。

江湖人称麻花滕·2025-02-22 14:26

AIGC训练效率与模型优化的深入探讨

文章目录1.AIGC概述2.AIGC模型训练效率的重要性3.模型优化的概念与目标4.模型优化策略4.1学习率调节4.2模型架构选择4.3数据预处理与增强4.4正则化技术4.5量化与剪枝5.代码示例6.结论人工智能领域的发展

DARLING Zero two♡·2025-02-22 13:18

探索未知：alpha测试的神秘序章【量化理论】

我叫补三补四，很高兴见到大家，欢迎一起学习交流和进步今天来讲一讲alpha策略制定后的测试问题策略回测（Backtesting）主要有两种不同的回测机制，一种是向量化回测，另一种是事件驱动回测策略回测的需求广泛

补三补四·2025-02-22 13:47

无缝融入，即刻智能[4]：MaxKB知识库问答系统[进一步深度开发调试，完成基于API对话，基于ollama大模型本地部署等]

大模型本地部署等]1.简介MaxKB(MaxKnowledgeBase)是一款基于LLM大语言模型的开源知识库问答系统，1.1产品优势开箱即用：支持直接上传文档、自动爬取在线文档，支持文本自动拆分、向量化

汀、人工智能·2025-02-22 13:14

2023-arXiv-FinGPT: 开源金融大语言模型

AI4Finance-Foundation/FinGPT&https://github.com/AI4Finance-Foundation/FinNLP摘要：大语言模型（LLMs）在多个领域展示出革新自然语言处理任务的潜力，这在金融领域引发了极大的兴趣

量仔搞靓化·2025-02-22 12:41

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