我认为投资专业的学生只需要两门教授得当的课堂：如何评估一家公司，以及如何考虑市场价格。——巴菲特01 引言本文延续“手把手教你使用Python的TA-Lib”系列，以资金流量指标(MFI)为例，使用Python编写简单的回测框架，着重介绍动量指标(Momentum Indicators)及其运用。前面推文【手把手教你】股市技术分析利器之TA-Lib(一)主要探讨了重叠指标的相关原理与Python实
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2024-09-09 18:02:51
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# 深度学习中的量化：探索4bit、2bit和1bit表示
深度学习模型通常需要大量的计算资源和内存，在实际应用中，这会带来许多问题。为了应对这一挑战，量化技术应运而生。量化是指将模型权重和激活值从高精度浮点数（通常是32位）转换为较低精度的表示，例如4位（4bit）、2位（2bit）和1位（1bit）。这一过程可以显著降低模型的存储需求和计算复杂性。
## 量化的基本概念
量化的机制是通过
原创
2024-08-02 11:06:55
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背景 目前神经网络在许多前沿领域的应用取得了较大进展，但经常会带来很高的计算成本，对内存带宽和算力要求高。另外降低神经网络的功率和时延在现代网络集成到边缘设备时也极其关键，在这些场景中模型推理具有严格的功率和计算要求。神经网络量化是解决上述问题有效方法之一，但是模型量化技术的应用会给模型带来额外噪音，从而导致精度下降，因此工程师对模型量化过程的理解有益于提高部署模型的精度。目录1. 量
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2023-10-17 23:57:54
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前言VQ（Vector Quantization）是一个常用的压缩技术，本文主要回顾： 1）VQ原理 2）基于VQ的说话人识别（SR,speaker recognition）技术〇、分类问题说话人识别其实也是一个分类问题：说话人识别技术，主要有这几大类方法： 模板匹配方法这类方法比较成熟，主要原理：特征提取、模板训练、匹配。典型的有：动态时间规整DTW，矢量量
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2017-06-05 10:57:33
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实际上探月卫星也是通过轨道器转发的。
原创
2022-10-29 05:22:40
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摘要：SLP矢量化的目标是将相似的独立指令组合成向量指令，内存访问、算术运算、比较运算、PHI节点都可以使用这种技术进行矢量化。
作者：毕昇小助手。0.IntroductionSuperword Level Parallelism (SLP)矢量化是llvm auto-vectorization中的一种，另一种是loop vectorizer，详见于Auto-Vectorization in
# Python DataFrame的向量化操作与标量化操作
在Python的数据分析领域中，Pandas作为一个高效的数据处理工具被广泛使用。Pandas提供了两种处理数据的主要方式——向量化操作和标量化操作。在本文中，我们将深入探讨这两种操作，并通过代码示例帮助读者更好地理解它们的差异和使用场景。
## 向量化操作与标量化操作
### 向量化操作
向量化操作是指对DataFrame或S
量化投资回测教学之掌握矢量化回测1. 什么是回测？回测用于模拟交易策略的过去表现。回测的核心概念是通过回溯时间来模拟给定的交易策略，并像过去一样执行交易。产生的利润通常通过一些指标（例如最大回撤、夏普比率、年化回报等）与基准表现进行比较。根据策略的性质，应该使用不同的基准和指标，但这本身就是一个完整的主题，所以我不会在这里详细介绍。回测用于模拟交易策略的过去表现。回测的核心概念是通过回溯时间来模拟
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2024-08-03 22:56:23
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波浪颜色指标（ZigzagCOLOR）是一种基于价格波动和趋势线的技术分析工具，用于识别股票价格的趋势和波动。波浪颜色指标使用“波浪线”和“颜色指示器”两个核心元素。其中，波浪线是指通过对股票价格波动进行线性拟合，从而描绘出趋势线的形状和变化；而颜色指示器则使用不同的颜色来表示上涨趋势和下跌趋势。在实际应用中，波浪颜色指标的基本思路是首先通过对股票价格进行波浪线拟合，从中识别出各个支撑位和阻力位；
在这篇博文中，我会详细介绍如何在 PyTorch 中实现 CNN 的静态张量量化。这是一种有效的模型压缩技术，有助于提高推理速度并减小模型的内存占用。接下来，我将从环境准备开始，逐步介绍集成步骤、配置详解、实战应用、排错指南以及生态扩展等方面进行深入探讨。
### 环境准备
首先，我需要确保开发环境能够支持 PyTorch 和静态量化核。以下是我安装的依赖项以及各个库的版本兼容性：
```m
作者：桂。 前言 VQ（Vector Quantization）是一个常用的压缩技术，本文主要回顾： 1）VQ原理 2）基于VQ的说话人识别（SR,s
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2021-07-16 16:09:14
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向量化字符串操作Series 和 Index对象 的str属性。可以正确的处理缺失值方法列表正则表达式。MethodDescriptionmatch()Call re.match() on each element, returning a boolean.extract()Call re.match() on each element, returning matched groups as s
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2023-10-10 14:42:16
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1. 为什么需要图像质量评估标准图像/视频在传输、压缩和缩放过程中都会不可避免地遇到失真的情况，所以我们需要一种能够评价图片/视频经过变换之后质量损失程度的质量评价标准（quality assessment，QA）；这种评价应用其实很广泛（比如可以用作神经网络中的损失函数来度量生成图片的质量）。质量评估在图像压缩、视频编解码等领域有重要意义，因此学界对高效可靠的质量评估方式的需求日益增加。相信大家
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2021-04-10 14:06:14
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作者：MrZH |本文仅做学术分享，如有侵权，请联系删除。1. 为什么需要图像质量评估标准图像/视频在传输、压缩和缩放过程中都会不可避免地遇到失真的情况，所以我们需要一种能够评价图片/视频经过变换之后质量损失程度的质量评价标准（quality assessment，QA）；这种评价应用其实很广泛（比如可以用作神经网络中的损失函数来度量生成图片的质量）。质量评估在图像压缩、视频编解码等领域有重要意
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2022-10-05 19:17:44
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图像/视频在传输、压缩和缩放过程中都会不可避免地遇到失真的情况，所以我们需要一种能够评价图片/视频经过变换之后质量损失程度的质量评价标准（quality assessment，QA）；这种评价应用其实很广泛（比如可以用作神经网络中的损失函数来度量生成图片的质量）。
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2021-07-15 11:55:54
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图像/视频在传输、压缩和缩放过程中都会不可避免地遇到失真的情况，所以我们需要一种能够评价图片/视频经过变换之后质量损失程度的质量评价标准
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2021-07-16 16:22:23
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标准分类、评估方式、全景视频/图片质量评估。
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2021-07-19 15:12:19
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图像质量量化评估标准综述
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2021-07-13 13:23:22
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点击上方“机器学习与生成对抗网络”，关注"星标"获取有趣、好玩的前沿干货！作者：MrZH | 来源：知乎https://zhuanlan.zhihu.com/p/1202...
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2021-07-17 17:51:47
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本文基本参考自这篇文章：8-Bit Quantization and TensorFlow Lite: Speeding up mobile inference with low precision首先来一段keras dalao Francois Chollet的鸡汤：make it possiblemake it workmake it efficientmake it dependable
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2024-05-21 18:57:18
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