IT量化

什么是RFM模型

RFM模型是客户价值分析中一种经典且实用的量化模型，它通过三个关键维度评估用户价值，帮助企业识别最有价值的客户群体。

走过冬季·2025-07-12 14:10

数据分析常用指标名词解释及计算公式

数据分析中有大量常用指标，它们帮助我们量化业务表现、用户行为、产品健康度等。

走过冬季·2025-07-12 14:09

24GB GPU 中的 DeepSeek R1：Unsloth AI 针对 671B 参数模型进行动态量化

简介最初的DeepSeekR1是一个拥有6710亿个参数的语言模型，UnslothAI团队对其进行了动态量化，将模型大小减少了80%（从720GB减少到131GB），同时保持了强大的性能。

知识大胖·2025-07-12 11:21

在 Obsidian 中本地使用 DeepSeek — 无需互联网！

知识大胖·2025-07-12 11:21

卫星分析系列之使用卫星图像量化野火烧毁面积在 Google Colab 中使用 Python 使用 Sentinel-2 图像确定森林火灾烧毁面积

在本教程中，我将结合我已经发表过的关于下载、处理卫星图像和可视化野火的故事，量化加州发生的其中一场重大野火的烧毁面积。与之前的帖子

知识大胖·2025-07-12 11:20

在mac m1基于llama.cpp运行deepseek

llama.cpp支持1.5位、2位、3位、4位、5位、6位和8位整数量化，通过ARMNEON、Accelerate和Metal支持Apple芯片，使得在MACM1处理器上运行Deepseek大模型成为可能

·2025-07-12 06:41

短剧小程序开发全攻略：从0到1打造爆款内容平台

小程序成为短剧分发核心渠道：轻量化、低成本、社交裂变优势显著。开发核心功能模块：内容管理：支持多格式上传、分集管理、标签分类。播放体验优化：弹幕互动、倍速播放、清晰度切换、离线缓存。

weixin_lynhgworld·2025-07-12 05:32

全网最全100道C语言高频经典面试题及答案解析：C语言程序员面试题库分类总结

当开发者面对大厂面试中"用户态与内核态切换的开销量化"或"自旋锁在NUMA架构下的性能陷阱"等深度问题时，仅凭教科书知识往往难以应对。本文正是为解决这一痛点而生。

猿享天开·2025-07-12 03:46

OpenCV探索之旅：多尺度视觉与形状的灵魂--图像金字塔与轮廓分析

我们将建造两种强大的“金字塔”，赋予我们跨越尺度的“鹰之眼”；然后，我们将不仅仅是找到轮廓，更要深入其内部，测量它的面积、周长，找到它的重心，甚至量化它的“形状”

·2025-07-11 21:14

YOLOv8 环境监测五大场景 —— 二、森林火灾早期预警之无人机巡逻监测详细解释及代码完整示例

无人机森林火灾巡逻监测系统系统架构设计无人机火灾监测系统组成：1.飞行平台-多旋翼无人机(续航≥60分钟)-双光吊舱(可见光+红外)-RTK高精度定位-4G/5G数据链2.机载计算单元-JetsonOrinNX(AI加速)-轻量化

路飞VS草帽·2025-07-11 17:44

【个人思考】如何理解量化交易与做空？初学者必读的金融交易入门指南

（转载需经授权）目录金融交易中的一些常见概念：量化交易、做空以及更多1️⃣量化交易：数据驱动的交易方式2️⃣做空：预测价格下跌赚取差价个人做空的理解：借西瓜赚差价3️⃣做

姚瑞南Raynan·2025-07-11 17:42

小型化与低功耗工业数据采集卡的在哪些行业有强劲需求？

小型化低功耗的数据采集卡可轻松嵌入汽车内部紧凑空间，且能在车辆长时间运行中保持低能耗，例如用于实时监控车载网络信号，优化ECU性能，同时满足汽车对零部件小型化、轻量化以及节能的要求。

番茄老夫子·2025-07-11 14:25

Manus AI与多语言手写识别

的技术架构深度学习在手写识别中的应用多语言支持的模型设计数据预处理与特征提取方法多语言手写识别的关键挑战不同语言字符的多样性处理上下文语义与书写风格适应性低资源语言的训练数据获取解决方案与优化策略迁移学习在多语言任务中的应用端到端模型的优化与轻量化用户反

·2025-07-11 13:45

中药细粒度图像分类

为了实现轻量化并保持高精度的细粒度分类，可以考虑将MobileN

小lo想吃棒棒糖·2025-07-11 10:56

使用Qlib基于LightGBM预测沪深300涨跌

Qlib是一个专为量化金融和算法交易研究设计的开源库。本文配置一个基于LightGBM的梯度提升决策树（GBDT）模型，并使用金融数据集（包含158个技术指标特征）进行训练和预测。

DeepReinforce·2025-07-11 10:25

专知智库数据要素全链路基础设施：数字经济时代的“数据生态操作系统”

但数据要素的价值释放，始终面临着三大核心矛盾：“散”——数据分散在各主体，难以整合；“死”——数据价值难量化，无法定价；“疑”——数据流通缺信任，交易成本

人形机器人专利池研究中心·2025-07-11 07:04

Semantic text 就是那么强大，还附带一包（ BBQ ）薯片！配有可配置的分块设置和索引选项。

作者：来自ElasticKathleenDeRusso语义文本搜索现在可以自定义，支持可配置的分块设置和索引选项，用于自定义向量量化，使semantic_text在专业用例中更强大。

Elastic 中国社区官方博客·2025-07-11 03:41

YOLOv11模型轻量化挑战技术文章大纲

模型轻量化的背景与意义目标检测模型YOLOv11的性能与应用场景轻量化的必要性：边缘设备部署、实时性需求、计算资源限制轻量化面临的挑战：精度与速度的权衡、模型压缩方法的选择YOLOv11的轻量化技术方向网络结构优化

程序猿全栈の董（董翔）·2025-07-11 03:40

KTO（Kahneman-Tversky Optimization）技术详解与工程实现

其创新性在于：损失函数设计：将人类对"收益"和"损失"的非对称心理反应量化数据效率：无需构建偏好对（y_w>y_l），直接利用松散标注二、KT

DK_Allen·2025-07-10 18:06

「3D Web轻量化引擎」HOOPS Communicator发布2025.2.0版本：全新WebViewer用户界面、

3DWeb轻量化引擎HOOPSCommunicator此前发布2025.2.0版本！

工业3D_大熊·2025-07-10 12:02

量化价值投资中的深度学习技术：TensorFlow实战

量化价值投资中的深度学习技术：TensorFlow实战关键词：量化价值投资,深度学习,TensorFlow,股票预测,因子模型,LSTM神经网络,量化策略摘要：本文将带你走进"量化价值投资"与"深度学习

·2025-07-10 11:54

上下文工程：AI 智能体架构落地的关键新技术

通过分层架构设计、动态压缩策略与向量化增强技术，上下文工程显著提升智能体的记忆效率与推理

一休哥助手·2025-07-10 08:32

目标检测YOLO实战应用案例100讲-基于深度学习的自动驾驶目标检测算法研究（续）

目录基于双蓝图卷积的轻量化自动驾驶目标检测算法5.1引言5.2DarkNet53网络冗余性分析5.3双蓝图卷积网络5.4实验结果及分析基于深度学习的自动驾驶目标检测算法研究与应用传统的目标检测算法目标检测基线算法性能对比与选择相关理论和算法基础

林聪木·2025-07-10 07:58

【FFT】基于FPGA的FFT傅里叶变换和相位计算系统设计

这个部分仿真效果如下所示，你给的程序中，这个部分主要有两个数据源，一个是1025，一个是N为1024，我们这里分别将这两个数据量化之后保存到rom中，仿真如下所示：

fpga和matlab·2025-07-10 05:47

Apache Cloudberry 向量化实践（二）：如何识别和定位向量化系统的性能瓶颈？

如何系统性识别并定位向量化执行链路中的性能瓶颈？本文将结合分析方法论与实践案例，帮助大家建立起优化的基本盘。性能问题从何而来？向量化系统中的性能瓶颈往往不易察觉。

·2025-07-10 00:09

计算机视觉：Transformer的轻量化与加速策略

计算机视觉：Transformer的轻量化与加速策略一、前言二、Transformer基础概念回顾2.1Transformer架构概述2.2自注意力机制原理三、Transformer轻量化策略3.1模型结构优化

xcLeigh·2025-07-10 00:44

AI产品经理技术篇：从传统AI到生成式AI，解密大模型的核心概念

从“参数”的意义到“Token”的向量化，从Transfor

让我看看好学吗·2025-07-09 21:24

人工智能-基础篇-18-什么是RAG(检索增强生成：知识库+向量化技术+大语言模型LLM整合的技术框架)

RAG（Retrieval-AugmentedGeneration，检索增强生成）是一种结合外部知识检索与大语言模型（LLM）生成能力的技术框架，旨在提升生成式AI在问答、内容创作等任务中的准确性、实时性和领域适应性。1、核心概念大语言模型（LLM）的两大局限性：时效性不足：LLM的训练数据截止于某一时间点，无法获取最新信息（如2025年后的新事件）。知识幻觉：当问题超出模型训练数据范围时，LLM

weisian151·2025-07-09 20:47

「无痛成长」框架：用辩证思维搭建可持续变强的底层逻辑

核心前提：成长是「动态平衡系统」真正的成长既不是「苦熬式内卷」，也不是「躺平式摆烂」，而是在「自我突破」与「接纳现状」之间找支点——就像开发软件时既要迭代功能，又要兼容旧系统，最终形成一套轻量化、低内耗的

默大老板是在下·2025-07-09 20:17

集成学习中的多样性密码：量化学习器的多样性

合集-scikit-learn(69)1.【scikit-learn基础】--概述2023-12-022.【scikit-learn基础】--『数据加载』之玩具数据集2023-12-043.【scikit-learn基础】--『数据加载』之真实数据集2023-12-064.【scikit-learn基础】--『数据加载』之样本生成器2023-12-085.【scikit-learn基础】--『数据

元楼·2025-07-09 12:59

语义分割模型的轻量化与准确率提升研究

语义分割模型的轻量化与准确率提升研究1.引言语义分割是计算机视觉领域的核心任务之一，它要求模型为图像中的每个像素分配一个类别标签。

pk_xz123456·2025-07-09 12:28

大数据如何助力企业文化“软实力”升级？深挖数据背后的文化密码

大数据技术的兴起，给我们提供了洞察员工心理、量化文化影响的新思路，让文化建设从“感性”走向“理性”，从“盲目”变得“精准”。一、

Echo_Wish·2025-07-09 12:23

Vlang编写轻量化多线程爬虫

Vlang作为新兴语言，他简单、快速和安全让爬虫有不一样的体验。在V中，并发模型基于轻量级的协程（称为goroutines，类似于Go语言的goroutine）和通道（channels）来实现。虽然说V语言目前还在快速发展中，但它的并发特性已经可以用于构建多线程（实际上是协程）应用程序，例如网络爬虫。所以说，用V语言（Vlang）完全支持编写多线程爬虫。它提供了强大的并发模型和网络库，非常适合高效

q56731523·2025-07-09 12:22

【深度学习】大模型GLM-4-9B Chat ，微调与部署(3) TensorRT-LLM、TensorRT量化加速、Triton部署

文章目录获取TensorRT-LLM代码：构建docker镜像并安装TensorRT-LLM：运行docker镜像：安装依赖魔改下部分package代码：量化：构建图：全局参数插件配置常用配置参数测试推理是否可以代码推理

XD742971636·2025-07-09 06:40

存储延时数据，帮你选数据库和缓存架构

1.理解存储媒介量化延时类别描述延时缓存/内存L1cachereference1ns缓存/内存L2cachereference4ns缓存/内存Mainmemoryreference（DDR4，5-10ns

呢喃coding·2025-07-09 04:26

微算法科技（NASDAQ: MLGO）探索Grover量子搜索算法，利用量子叠加和干涉原理，实现在无序数据库中快速定位目标信息的效果。

在信息爆炸的时代，数据的海量化带来了前所未有的挑战，如何从庞大的数据库中迅速找到所需信息，成为信息技术领域亟待解决的问题。传统的搜索算法在面对大规模数据时，效率逐渐下降，难以满足现代社会的需求。

MicroTech2025·2025-07-09 00:32

「论文导读」LLM高效推理与模型量化

1.论文背景作者：HugoTouvron等人，來自MetaAI来源：arXiv:2302.13971，2023年2月主题：介绍LLaMA系列模型（LLaMA-7B、13B、33B、65B），专为研究用途设计，强调高效能与低资源需求的语言模型推理。论文探讨如何通过优化训练数据、模型架构和推理技术，在有限硬体资源（如单一GPU或CPU）上实现高效推理。学术背景：随着大型语言模型（LLM）如GPT-3的

雷羿 LexChien·2025-07-09 00:01

【量化系统实战】深入解析：大规模数据管理与分布式计算，打造你的量化“超级工厂”

前言随着量化策略的不断演进，以及对高频数据、另类数据（新闻、社交媒体、卫星图像等）需求的日益增长，许多朋友可能都会遇到一个棘手的问题：当数据量达到TB甚至PB级别，复杂的因子计算和超大规模回测在单机上变得举步维艰

Natsume1710·2025-07-08 19:05

YOLOv11模型轻量化挑战的技术

YOLOv11模型轻量化挑战的技术文章大纲背景与意义YOLOv11在目标检测领域的地位与优势轻量化需求的实际应用场景（移动端、嵌入式设备等）轻量化面临的挑战：精度与速度的权衡YOLOv11模型结构分析整体架构设计特点

黑客飓风·2025-07-08 18:27

一文读懂 Sigmoid 与 Hard Sigmoid 激活函数：从原理到量化部署

本文将介绍两种常用激活函数：Sigmoid和HardSigmoid，全面对比它们的原理、优缺点、应用场景，并提供实际代码示例，帮助你更好地理解与使用它们，尤其是在量化和嵌入式设备部署场景中。

·2025-07-08 16:42

森林公园负氧离子监测系统：构建生态健康环境的关键技术

建立科学的森林公园负氧离子监测系统，不仅能为公园生态环境评估提供量化指标，还可为游客提供健康出行参考，同时为公园生态管理决策提供数据支撑，具有重要的生态价值和社会意义

柏峰电子·2025-07-08 13:55

[QMT量化交易小白入门]-六十九、ETF动量评分策略，历史年化收益率107%

本专栏主要是介绍QMT的基础用法，常见函数，写策略的方法，也会分享一些量化交易的思路，大概会写100篇左右。

python自动化工具·2025-07-08 11:10

专知智库数据场景生态：开启全球数字文明新纪元——数据零件×场景编码×SEI指数构建下一代数字经济基座

一、传统数字经济的“柏林墙困境”全球产业痛点扫描：数据孤岛化：企业间数据流通成本高达交易额37%（麦肯锡2024）价值黑箱化：85%数据资产无法量化定价（普华永道审计报告）技术碎片化：同类算法重复开发年耗

人形机器人专利池研究中心·2025-07-08 07:12

一个小时快速部署大模型，附大模型书：ChatGLM3大模型本地化部署、应用开发与微调!

2.概念介绍几个部署要用到的概念，工具和项目huggingface:类似于模型的github，各种各样的开源模型都可以在这被找到.模型量化技术：这也是我们能够在低端设备

LLM教程·2025-07-08 07:05

从亏损到盈利：用Python实现WVAD策略，量价结合更靠谱

直到有天看到营业部老总桌上那本《量化交易入门》，才恍然大悟：原来职业玩家都在用

程序化交易助手·2025-07-08 05:51

量化开发（系列第3篇）： C++在高性能量化交易中的核心应用与技术栈深度解析

本文为《量化开发》系列第3篇参考GitHub项目：Awesome-QuantDev-Learn前言在量化交易领域，Python以其开发效率高、生态系统丰富等优势，成为策略研究、数据分析及中低频交易的首选语言

Natsume1710·2025-07-08 02:01

量化策略进阶：事件驱动与另类数据挖掘实战

前面的章节，我们已经详细探讨了量化系统的基础架构：从数据的获取与管理（数据层），到策略的研发与验证（回测层），再到指令的高速执行（交易执行层），以及确保资金安全的防线（风控与监控运维层），我们共同构建了一套完整的量化交易体系

·2025-07-08 02:01

Python量化策略与回测框架实战：从“纸上谈兵”到“真金白银”的第一步（系列第2篇）

作者：GitHub项目地址Awesome-QuantDev-Learn本文为量化开发学习路线系列第2篇，欢迎收藏与关注。引言：为什么选择Python作为量化入门的起点？

Natsume1710·2025-07-08 02:57

轻量化分布式AGI架构：基于区块链构建终端神经元节点的互联网智脑

在2025年的技术发展背景下，轻量化分布式AGI架构正成为人工智能领域的重要突破方向。

探客木木夕·2025-07-07 23:39

向量化编程：SIMD（Single Instruction, Multiple Data）深度解析

在现代处理器架构中，向量化编程已成为提升计算密集型应用性能的关键技术。

·2025-07-07 19:36

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