YOLOv7量化第13页

【AI】YOLOv7部署在NVIDIA Jetson TX2上

AI学习目录汇总1、硬件平台1.1MCUMicrocontrollerUnit，微处理器在单片机上也能跑的AI算法，好神奇啊，比如MCUNet1.2CPUCentralProcessingUnit，中央处理器一般的框架都有CPU版本，当然速度会慢一些，在x86电脑上勉强能用，在嵌入式ARM板上几乎无法使用1.3GPUGraphicsProcessingUnit，图形处理器例如英伟达的各种显卡等，具

郭老二·2025-05-20 21:21

AI数字人融合VR全景：从技术突破到可信场景落地

摘要本文深度解析AI数字人与VR全景技术融合的技术架构，结合故宫博物院、西门子、强生等真实行业案例，揭示技术落地的关键路径与量化价值。

挥挥5214·2025-05-20 20:44

TensorRT-LLM——优化大型语言模型推理以实现最大性能的综合指南

TensorRT-LLM提供了一系列令人印象深刻的性能改进，例如量化、内核融合、动态批处理和多GPU支持。这些改进使推理速度比传统的基于CPU的方法快8倍，从而改变了

知来者逆·2025-05-20 16:21

Doris高性能读能力与实时性实现原理

向量化执行引擎‌基于SIMD指令集的向量化处理，单次运算处理1024行数据块‌，相比传统行式引擎效率提升5-10倍。通过减少虚函数调用、提升C

jiedaodezhuti·2025-05-20 14:41

【量化金融】交易模型常见系统问题（1）信号闪烁（实盘量化亏5000以上才能明白的交易技巧）以tb开拓者为例

现在量化金融确实挺厉害，从前年低开始，我的手动模型开始有点不太稳定，胜率逐渐开始下降，也就是大家看到的我的实盘累计净值开始横向震荡的实际体现，大概的原因是期货交易中的盘手开始调整模型。

多空小能手马里奥·2025-05-20 11:19

量化交易：Dual Thrust策略

哈喽，大家好，我是木头左！DualThrust策略起源于20世纪80年代，由美国著名交易员和金融作家LarryWilliams首次提出。这一策略的核心思想是通过捕捉市场中的短期波动来实现盈利。LarryWilliams通过多年的研究和实践，发现市场中存在一种周期性的波动模式，通过这种模式可以预测价格的短期走势。策略原理DualThrust策略的核心思想是利用市场的波动性来捕捉趋势。DualThru

python自动化工具·2025-05-20 11:48

社会网络分析SNA

一、参考文献【1】柳瑞雪,石长地,孙众.网络学习平台和移动学习平台协作学习效果比较研究——基于社会网络分析的视角[J].中国远程教育,2016(11):43-52.【2】常咏梅,张雅雅,金仙芝.基于量化视角的

枫桥夜泊_·2025-05-20 09:36

Redis进阶知识一览

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Redis的持久化机制RDB:RedisDataBase什么是RDBRDB∶每隔一段时间，把内存中的数据写入磁盘的临时文件

xuhss_com·2025-05-20 08:03

python实现国金miniqmt自动登陆或者关闭

importtimeimportpyautoguiaspaimportpywinautoaspw'''公众号：镰圈量化,更多内容请联系镰圈量化使用说明：实现自动打开软件，或者先关闭软件再打开软件'''#

镰圈量化·2025-05-20 06:48

Python爬虫实战：抓取雅虎财经历史股价数据

1.前言股票市场数据是金融量化分析的基础，而雅虎财经（YahooFinance）作为免费的财经数据平台，提供了全球股市的丰富历史数据，包括开盘价、收盘价、最高价、最低价和成交量等信息。

Python爬虫项目·2025-05-20 04:32

Go语言 Gin框架使用指南

Gin相比于Iris和Beego而言，更倾向于轻量化的框架，只负责Web部分，追求极致的路由性能，功能或许没那么全，胜在轻量易拓展，这也是它的优点。

Chandler24·2025-05-20 02:49

输出输入·2025-05-20 00:38

讨论：单张4090能运行的最强开源大模型？

不要迷信f16,参数大才是王道，越大参数模型量化损失越小，宁可要32B的量化也不要14B的f16精度。对于运行大型模型的最佳推理引擎，并非是llama.cpp或vllm，而是闲鱼。

斯文by累·2025-05-19 17:42

精益数据分析（65/126）：大规模用户调研的策略与工具实战——从社交平台到量化验证

精益数据分析（65/126）：大规模用户调研的策略与工具实战——从社交平台到量化验证在创业的移情阶段，通过小规模访谈获取定性反馈后，如何快速扩大调研范围、验证需求的普遍性？

lilye66·2025-05-19 14:57

PyTorch 2.2模型量化全解析：从原理到移动端部署实战（含性能对比与优化技巧）

内存限制：某主流手机内存仅8GB，大型模型加载占用超30%算力瓶颈：移动端GPU算力仅为桌面级1/10，复杂模型推理延迟超500ms功耗问题：某人脸识别APP持续运行1小时耗电15%，严重影响续航1.2模型量化带来的突破

游戏人生的NPC·2025-05-19 13:16

中小型培训机构都用什么教务管理系统？

在教育培训行业快速发展的今天，中小型培训机构面临着学员管理复杂、课程体系多样化、教学效果难以量化等挑战。一个高效的教务管理系统已成为机构运营的核心支撑。

痞老板人小心大·2025-05-19 12:41

Python 领域 vllm 文本摘要功能实现

Python领域vllm文本摘要功能实现关键词：vllm、文本摘要、Python、自然语言处理、大语言模型、推理优化、量化技术摘要：本文深入探讨了如何使用vllm框架实现高效的文本摘要功能。

Python编程之道·2025-05-19 10:31

AIGC领域，文心一言的安全性与可靠性

首先构建大模型安全技术体系，从数据安全、算法安全、应用安全三个维度拆解核心技术架构；其次通过数学模型量化可靠性指标，结合Python代码实现关键安全模块；

AI大模型应用工坊·2025-05-19 07:43

使用 WebView2 封装一个生成 PDF 的 WPF 控件

Python微信订餐小程序课程视频https://edu.csdn.net/course/detail/36074Python实战量化交易理财系统https://edu.csdn.net/course/

www_xuhss_com·2025-05-19 06:33

模型量化AWQ和GPTQ哪种效果好?

环境：AWQGPTQ问题描述：模型量化AWQ和GPTQ哪种效果好?

玩人工智能的辣条哥·2025-05-19 03:12

AI模型压缩与优化：如何在资源受限设备上运行大模型？

点击跳转到网站https://www.captainbed.cn/north文章目录一、引言：边缘计算的挑战与机遇二、模型压缩技术全景图2.1主要压缩技术分类2.2技术选型决策树三、核心优化技术详解3.1参数量化

北辰alk·2025-05-19 03:41

数据库索引优化：如何平衡查询与写入性能

一、索引优化效果的科学评估方法1.量化评估指标查询性能三要素：响应时间：使用EXPLAINANALYZE获取实际执行时间扫描行数：理想索引应使扫描行数接近返回行数临时表与排序：检查是否避免

秋名RG·2025-05-18 20:30

多因子量化模型的黄金市场非线性波动解析：CPI数据扰动下的动态对冲策略

摘要：本文运用LSTM神经网络对黄金价格波动进行时序建模，结合宏观经济因子库与市场情绪量化指标，深度解析CPI数据披露对贵金属市场的传导机制。

金融小师妹·2025-05-18 19:48

深度神经网络模型量化

深度神经网络模型量化模型量化的基本概念模型量化技术作为一种重要的模型压缩方法，在降低计算复杂度和提高执行效率方面显示出巨大价值。

DuHz·2025-05-18 17:38

【HTML 全栈进阶】从语义化到现代 Web 开发实战

解决方案概述目标读者说明一、技术原理剖析核心概念图解核心作用讲解关键技术模块说明⚖️技术选型对比️二、实战演示⚙️环境配置要求核心代码实现案例1：语义化新闻页面案例2：增强型表单验证✅运行结果验证⚡三、性能对比测试方法论量化数据对比结果分析四

满怀1015·2025-05-18 16:28

【Flask全栈开发指南】从零构建企业级Web应用

技术原理剖析核心概念图解核心作用讲解关键技术模块说明⚖️技术选型对比️二、实战演示⚙️环境配置要求✨核心代码实现案例1：基础路由与视图案例2：数据库集成案例3：Jinja2模板渲染✅运行结果验证⚡三、性能对比测试方法论量化数据对比结果分析四

满怀1015·2025-05-18 15:24

DolphinDB 中高频回测解决方案：期货分钟频 CTA 策略回测实例

在投入实盘交易之前，利用市场的历史数据对量化中高频策略进行测试和评估是确保交易策略有效性和可行性的重要步骤。

DolphinDB智臾科技·2025-05-18 12:03

基于基差套利或基差投机的期货策略开发与回测

在本文中，我们将探讨如何使用Python量化交易库backtrader来开发、回测和评估基于基差的期货策略，并提供相应的源代码示例。本文将分为以下几个部分：策略设计、数据获取与处理、

TgpActionscript·2025-05-18 12:31

Python 量化交易策略开发实践

```htmlPython量化交易策略开发实践Python量化交易策略开发实践随着金融市场的快速发展和信息技术的普及，量化交易逐渐成为投资者的重要工具。

摸鱼种西瓜·2025-05-18 12:30

目标检测YOLO实战应用案例100讲-基于改进YOLO v7的智能振动分拣系统开发

振动盘视觉分拣系统的硬件选型2.2.1振动盘的选型2.2.2相机系统2.2.3运动控制器选型2.3振动盘视觉分拣系统的软件方案设计2.3.1振动盘视觉分拣系统软件开发需求分析2.3.2振动盘视觉分拣系统软件环境基于YOLOv7

林聪木·2025-05-18 10:17

源2.0-M32大模型适配AutoGPTQ工具及量化&推理教程

AutoGTPQ简介AutoGPTQ‌是一个开源工具包，专注于简化大规模语言模型(LLMs)的量化过程。

源大模型·2025-05-18 09:11

为什么哈希加密后破解怎么难？单向函数；密码学的数学原理：从理论到实践

从信息论角度理解哈希不可逆性2.2碰撞抵抗的数学分析2.3单向压缩函数与雪崩效应三、非对称密码系统的数学基础3.1RSA算法的数学原理3.2椭圆曲线加密的几何解析四、密码学随机性与熵的数学原理4.1随机性与熵的量化

小胡说技书·2025-05-18 05:35

量化——金融和量化基础知识（一）

金融和量化的基础知识是进入量化分析领域的第一步，尤其对于软件开发工程师等技术背景的从业者。这个阶段的目标是掌握基本的金融概念、量化模型的数学理论，以及如何将这些理论应用到实际的金融市场。

一晚想明白一生的事·2025-05-17 17:47

金融量化智能体，如何开发一个有效的策略？

原创内容第887篇，专注智能量化投资、个人成长与财富自由。本周重构了网站，升级了最新的回测引擎，以及升级了论坛。

AI量化投资实验室·2025-05-17 16:44

pandas 数据操作与转换高级技巧实战：从选择过滤到向量化处理

本文将结合实际案例，深入探讨pandas中数据选择、清洗、合并和向量化操作的高级技巧，帮助你更高效地处理复杂数据。一、数据选择与布尔操作：精准定位目标数据在处理大型数据集时，如何快速准确地筛选出所需数

佑瞻·2025-05-17 16:10

机器学习--损失函数

它用于量化模型预测值与真实值之间的差异。损失函数的值越小，表示模型的预测越准确。损失函数的定义损失函数根据具体的任务和目标会有所不同。

AI自修室·2025-05-17 12:39

Python获取股票数据有哪些常用库？怎样利用它们高效获取数据？

炒股自动化：申请官方API接口，散户也可以python炒股自动化（0），申请券商API接口python炒股自动化（1），量化交易接口区别Python炒股自动化（2）：获取股票实时数据和历史数据Python

财云量化·2025-05-17 11:32

DeepSeek与豆包的核心区别解析（截至2025年03月）

种专业文风矩阵系统企业级数据安全保障，处理敏感商业文案时采用多层加密技术豆包：主打多场景创意生产支持文字/语音/图片混合输入，实现"文生图"一站式创作内置12类智能角色，覆盖职场文案、短视频脚本、PPT大纲等轻量化需求实时联网整合热点资讯

智能时代的操作系统·2025-05-17 09:16

AI大模型的训练与优化

计算资源分配与管理1.1分布式训练技术1.2异构计算策略1.3资源利用率监控与调优2.参数调优与正则化方法2.1学习率调度策略2.2正则化方法3.模型压缩与优化3.1模型剪枝（ModelPruning）3.2模型量化

Jc.MJ·2025-05-17 07:05

【生成式AI文本生成实战】DeepSeek系列应用深度解析

技术原理剖析核心概念图解核心作用讲解关键技术模块说明⚖️技术选型对比️二、实战演示⚙️环境配置要求核心代码实现案例1：基础文本生成案例2：流式文本生成案例3：领域知识增强✅运行结果验证⚡三、性能对比测试方法论量化数据对比结果分析四

满怀1015·2025-05-16 23:47

在 Neo4j 中实现向量化存储：从文本到高效语义搜索

Neo4j作为领先的图数据库，不仅支持传统的图数据存储和查询，还通过向量化存储功能，为语义搜索和推荐系统提供了强大的支持。

从零开始学习人工智能·2025-05-16 23:14

模型压缩与超参数调整：如何根据具体任务调整超参数

模型压缩有两种主要方式：剪枝（Pruning）和量化（Quantization）。下面将详细介绍这两种方法。

AI天才研究院·2025-05-16 20:22

TensorFlow模型转换与优化：流程解析

本文将详细介绍两种将TensorFlow模型转换为ONNX格式、进行量化操作并最终转回TensorFlow的方法。

·2025-05-16 20:32

RAG怎么向量化？向量化文件存放在哪里？Ollama deepseek-R1 1.5b

在构建基于RAG（Retrieval-AugmentedGeneration）的系统时，向量化是核心步骤之一。它涉及将文本数据转换为数值向量，以便能够高效地进行相似性搜索和检索。

liyinchi1988·2025-05-16 18:35

基于Qwen-14b的基础RAG实现及反思

过程中主要涉及的几个关键内容是：文本向量化模型、向量数据库，文本向量化模型如GTE、BGE等、向量数据库如faiss、weaviate、milvus等，对于选型本文不作介绍，

带鱼工作室·2025-05-16 16:18

GPT-2 小模型剪枝实战：L1 Unstructured 剪枝策略与实现详解

展示如何使用PyTorch对GPT-2Student模型进行L1不规则剪枝（UnstructuredPruning），分析剪枝策略、实现代码、效果影响及保存模型的关键细节，帮助你将训练好的模型进一步轻量化

YoanAILab·2025-05-16 14:07

30岁AI领袖， DeepSeek 量化巨头幻方创始人梁文锋参加总理座谈会并发言

其中，梁文锋正是头部量化私募幻方量化创始人、DeepSeek的创始人。低调的“量化

AI周红伟·2025-05-16 11:13

MATLAB 矩阵与数组操作基础教程

（一）直接输入法（二）特殊矩阵生成函数（三）使用冒号表达式创建数组二、矩阵与数组的基本操作（一）访问元素（二）修改元素（三）矩阵运算（四）数组操作函数三、矩阵与数组的高级操作（一）线性代数运算（二）向量化运算四

英英_·2025-05-16 08:47

云原生数据库排障新挑战：AI驱动与分布式架构深度解析

云原生数据库排障新挑战：AI驱动与分布式架构深度解析一、问题描述与快速解决方案1.2025年数据库故障新特征随着云原生与AI技术的深度耦合，数据库故障呈现三大新特征：AI模型推理性能瓶颈：向量化查询响应时间突增

赛博AI Lewis·2025-05-16 00:54

桑德拉精神与开源链动2+1模式AI智能名片S2B2C商城小程序的协同价值研究

研究表明，该技术组合通过去中心化激励、智能需求捕捉与生态化服务供给，实现了商业运营中“关注他人”精神的数字化重构，为私域流量运营与供应链协同提供了可量化的实践路径。

说私域·2025-05-16 00:48

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