YOLOv7量化第6页

使用Momento Vector Index (MVI) 高效管理和查询数据

通过MVI，用户可以快速对数据执行向量化处理，并通过自动扩展功能满足不同规模的数据需求。核心原理解析MVI利用向量索引技术，通过将文本数据转换为向量形式，来实现高效的

bavDHAUO·2025-02-26 20:14

AI岗位面试指南：高频文档问题解析与应答策略

一、必问文档类问题与应答模板1.简历深挖类典型问题："请详细解释简历中提到的「基于Transformer的文本生成优化项目」，你如何量化性能提升？"

阿三0812·2025-02-26 19:07

大数据的核心要点之一，数据作为资产是怎样入表的？

**一、数据资产入表核心框架**基于《企业会计准则》及《企业数据资源相关会计处理暂行规定》，数据资产入表需满足：可控制性（企业拥有数据所有权或使用权）可计量性（成本或价值可量化）经济利益可预期性（能带来未来收益

九张算数·2025-02-26 17:21

R语言：探索数据的利器

一、R语言的基本特性向量化操作：R语言鼓励使用向量化操作，即对整个向量或矩阵执行相同的操作，从而提高运算效率。例如，可以通过一条简单的

ByteWhiz·2025-02-26 12:48

DeepSeek：大模型时代的“破局者”

DeepSeek，中文名深度求索，是一家成立于2023年7月17日的创新型科技公司，由知名量化资管巨头幻方量化创立，法定代表人系裴湉。

qq_44233281·2025-02-26 10:02

【数据挖掘在量化交易中的应用：特征发现与特征提取】

好的，我将撰写一篇关于金融领域数据挖掘的技术博客，重点阐述特征发现和特征提取，特别是在量化交易中的应用。我会提供具体的实操步骤，并结合Python和TensorFlow进行代码示例。

调皮的芋头·2025-02-26 10:00

数据挖掘中特征发现与特征提取的数学原理

调皮的芋头·2025-02-26 10:00

视频编解码技术-3: H.264和VP9压缩效率和编码时延

为此，本文采用“恒定量化参数（ConstantQP）”的码率控制模式，为H.264（QP范围：0~51）和VP9（QP范围：0~63）设置等效质量档位，使用CIF（352×288）和1080P（192

sqmeeting·2025-02-26 06:33

【RAG系列】AI的“三步记忆法“ - RAG工作流程全景解析

工作流程全景解析用户问题检索器向量数据库相关文档增强器增强提示生成器最终回答一、认知建模：从人类记忆到机器记忆1.1考试复习的三步法则建立知识框架提取核心信息综合运用考前预习划重点考场作答最终答案这个经典的学习过程与RAG的工作流程惊人相似：预习阶段→文档预处理与向量化划重点

什么都想学的阿超·2025-02-26 04:51

跟着小K开始零基础Python量化分析之旅 1: 初入量化江湖 —— Python与量化的第一次邂逅

第一章：初入量化江湖——Python与量化的第一次邂逅故事情境在一个热闹的理财交流群里，小K偶然听到有人提起“量化投资”。那一刻，他心中燃起了一种莫名的好奇与憧憬：“量化投资究竟是什么？

山海青风·2025-02-25 23:13

跟着小K开始零基础Python量化分析之旅 2: 初试身手 —— Python基础与神秘股票清单

小K刚刚踏入量化投资的世界，就收到了前辈神秘发送的一份文件——“神秘股票清单.csv”。前辈告诉他，只有牢牢掌握Python的基础语法，才能游刃有余地处理金融数据，进一步深入量化分析的奥秘。

山海青风·2025-02-25 23:43

跟着小K开始零基础Python量化分析之旅 3: 初探数据世界 —— Pandas与数据清洗的武林秘笈

第三章：初探数据世界——Pandas与数据清洗的武林秘笈在量化江湖中，数据正如武林秘籍中的内功心法，必须先打好基础，才能施展后续高深武技。

山海青风·2025-02-25 23:43

细说向量化知识库

向量化知识库与RAG：打造智能AI知识检索系统引言在大模型（LLM）迅猛发展的今天，如何让AI获取最新、最准确的信息，成为一个核心问题。

CCSBRIDGE·2025-02-25 18:41

Python与DeepSeek的深度互联：从开发加速到全栈赋能的实战指南

在AI重构编程范式的2025年，DeepSeek凭借其轻量化、高效推理与垂直领域优化，成为开发者提升生产力的利器。

夏末之花·2025-02-25 18:07

自然语言处理(NLP)：文本向量化从文字到数字的原理

在人工智能领域，尤其是自然语言处理（NLP）中，将文本信息转化为机器可以理解的形式是一个至关重要的步骤。本文探讨如何将文本转换为向量表示的过程，包括分词、ID映射、One-hot编码以及最终的词嵌入（Embedding），并通过具体的案例代码来辅助解释这些概念。处理字符还是数字人工智能算法只能处理数字形式的数据，特别是浮点数。这意味着任何非数字的信息，如汉字、字母等，都需要被转换成数值形式才能用于

全栈你个大西瓜·2025-02-25 10:45

15.4 FAISS 向量数据库实战：构建毫秒级响应的智能销售问答系统

FAISS向量数据库实战：构建毫秒级响应的智能销售问答系统关键词：FAISS向量数据库、销售知识库构建、相似度检索优化、大规模问答匹配、量化索引技术1.销售问答场景的向量化挑战与解决方案1.1传统检索方案痛点分析

少林码僧·2025-02-25 08:00

[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

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

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

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

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

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

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

当前，TensorFlow、PyTorch等主流框架通过轻量化改造（如TensorFlowLite与PyTorchMobile）逐步适应边缘设备的资源限制，同时结合联邦学习技术构建分布式训练网络。

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

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

CTA策略【量化理论】

CTA策略演变史全称：CommodityTradingAdvisor（商品交易顾问）CTA最开始是指通过为客户提供期权、期货方面的交易建议，或者直接通过受管理的期货账户参与实际交易，来获得收益的机构或个人。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

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

哪种LLM量化方法最适合您？：GGUF、GPTQ 还是 AWQ

哪种LLM量化方法最适合您？

GordonJK·2025-02-22 05:38

大模型量化概述

模型压缩主要分为如下几类：剪枝（Pruning）知识蒸馏（KnowledgeDistillation）量化Quantization）本系列将针对一些常见大模型量化方案（GPTQ、LLM.int8()、Sm

AI领航者·2025-02-22 04:02

大模型可以多大程度上代替人类做软件需求分析

需求分析替代范畴的三层模型表层需求解析支持自然语言至用例图/用户故事的结构化转换（75-83%准确率，基于IBM2024案例库数据）实现基础的非功能性需求(NFR)分类（如响应时间要求识别准确率达91%，但强度量化仍需人工

workflower·2025-02-22 01:56

量化评价和质化评价举例_质量评价论文,关于商品住宅工程质量量化评价方法相关参考文献资料-免费论文范文...

摘要：通过分析消费者关注的且易于实地测量和量化评价的质量指标类型,建立起一种基于消费者维度的住宅工程质量评价方法,以便于企业对住宅质量考核评价和分析提升,同时也可应用于交付前的自查,对商品住宅各参与方均有积极意义

weixin_39830012·2025-02-22 00:25

软件需求类的论文无法量化评价的问题

软件需求研究的量化难题确实是一个普遍存在的挑战，主要原因在于需求工程本身具有强主观性、领域依赖性和过程复杂性。

workflower·2025-02-22 00:48

AI 模型的优化与应用：大模型本体、蒸馏、量化与 GGUF

本文将探讨大模型本体（FullModel）、蒸馏（Distillation）、量化（Quantization）和GGUF（GPT-GeneratedUnifiedFormat）等优化技术，并分析它们的区别

CCSBRIDGE·2025-02-21 23:15

HarmonyOS Next模型轻量化之基础认知与流程

本文旨在深入探讨华为鸿蒙HarmonyOSNext系统（截止目前API12）中模型轻量化相关技术细节，基于实际开发实践进行总结。

·2025-02-21 14:00

【机器学习】向量化使得简单线性回归性能提升

向量化使得简单线性回归性能提升一、摘要二、向量化运算概述三、向量化运算在简单线性回归中的应用四、性能测试与结果分析一、摘要本文主要讲述了向量化运算在简单线性回归算法中的应用。

若兰幽竹·2025-02-21 13:50

苹果高管回应自研C1基带；Jim Keller：伟大的Intel价值1万亿美元绝不能贱卖；Grok 3将免费提供 | 极客头条

幻方量化回应管理规模缩水：正常的规模变动阿里CEO：未来三年在云和AI基础设施投入将超越过去十年总和零一万物被曝多处变动，计划拆分数字人业务卢伟冰：2月22日将开启小米15Ultra“爆料直播”芯片大神

极客日报·2025-02-21 11:27

使用 Pandas 在 Python 中对移动平均线交叉进行回测

它通常被认为是量化交易的“HelloWorld”示例。此处概述的策略仅适用于多头。创建两个单独的简单移动平均线过滤器，具有特定时间序列的不同回溯期。

云梦量化·2025-02-21 10:21

量化交易的 Python 库从数据处理到实时交易系统开发

量化交易的Python库从数据处理到实时交易系统开发对于任何想要涉足量化金融和系统交易领域的人来说，Python都是不可或缺的工具。

云梦量化·2025-02-21 10:50

模型压缩-模型蒸馏、模型剪枝、模型量化

一、模型蒸馏1.1蒸馏简介知识蒸馏是指通过教师模型指导学生模型训练，通过蒸馏的方式让学生模型学习到教师模型的知识，最终使学生模型达到或媲美教师模型的准确度。在模型压缩中，教师模型是一个预训练好的复杂的模型，而学生模型是一个规模较小的模型。如分类任务中，由训练好的教师模型在相同的数据下，通过将教师模型对样本的预测值作为学生模型的预测目标，指导学生模型学习，这个预测值一般指教师网络输出的类概率。教师模

NLP的小Y·2025-02-21 08:39

零基础3分钟上手量化交易，用均线+成交量跑赢市场

首先抛出一个问题：为什么新手更需要量化交易？揭开散户逆袭的唯一捷径当你在市场中“裸奔”时，机构早已全副武装二级市场是世界最残酷的竞技场，无论是熟知的大A、美股还是加密。

Max易发量化·2025-02-21 08:39

[笔记.AI]如何判断模型是否通过剪枝、量化、蒸馏生成？

以下摘自与DeepSeek-R1在线联网版的对话一、基础判断维度技术类型核心特征验证方法剪枝模型参数减少、结构稀疏化1.检查模型参数量是否显著小于同类标准模型12.分析权重矩阵稀疏性（如非零参数占比50%）3蒸馏模型结构轻量但性能接近大模型、输出分布平滑1.对比师生模型结构差异52.分析输出概率分布的熵值（蒸馏模型熵值更高）2二、具体技术验证方法1.剪枝模型验证结构分析使用model.summar

俊哥V·2025-02-21 08:07

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