这是我读本科的时候第一个接触到的机器学习算法，但也是第一个听完就忘的。。。他的基本思想很简单：想办法把一个样本集划成两个部分：对于空间中的样本点集合，我们找到一个超平面把这个样本点集合给分成两个部分，其中一部分是正类，另一部分是反（负）类，支持向量机的优化目标就是找到一个超平面，使得空间中距离超平面最近的点到超平面的几何间距尽可能大，这些点就被称为支持向量。首先得了解几个概念：一、最大间隔和超平面
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2024-03-04 14:27:37
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神经网络语言模型是经典的三层前馈神经网络结构，其中包括三层:输入层、隐藏层和输出层。为解决词袋模型数据稀疏问题，输入层的输入为低维度的、紧密的词向量，输入层的操作就是将词序列中的每个词向量按顺序拼接， 在输入层得到式( 7.2 )的x 后，将x 输入隐藏层得到h ， 再将h 接人输出层得到最后的输出变量y ， 隐藏层变量h 和输出变量y 的计算如下二式所示: 上式中
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2024-10-22 16:08:13
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# Java 文本向量化工具实现指南
在今天的数据驱动世界中，文本处理是一个重要的领域。文本向量化是将文本数据转换为数字形式的一种方法，以便供机器学习模型使用。本文将指导你如何在Java中实现一个简单的文本向量化工具。
## 流程概述
为了实现文本向量化工具，我们将经历以下几个步骤：
| 步骤 | 描述 |
|------|------|
| 1. 收集数据 | 收集需要向量化的文本数据。
# Java文本向量化工具的科普
文本向量化是自然语言处理（NLP）中的关键步骤之一，它将文本转换为数字格式，以便机器学习模型可以处理。Java作为一种广泛应用的编程语言，提供了多种文本向量化的工具和库。在本文中，我们将讨论文本向量化的基本原理，并介绍一些Java中的常用工具，并附带具体的代码示例。
## 1. 什么是文本向量化？
文本向量化是将文本数据转换为数字数据的过程。这通常涉及以下几
什么是词（字）向量？ 将单词（apple、吃饭）用向量的形式进行表示，比如将单词“吃饭”表示为一个三维向量x=[x1,x2,x3]。一个词语或者一个字在NLP中被称为一个token。one-hot来编码字典 比如一个汉语字典有3个单词“(index:0)吃饭”、“(index:1)睡觉”、“(index:2)打牌”构成，则one-hot编码结果如下：单词one-hot编码吃饭001睡觉010打牌1
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2024-04-20 20:36:47
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文章目录一、变量与常量1. 字面常量2. 变量3. 成员变量与局部变量二、数据类型1. 基本数据类型和引用数据类型2. 各数据类型的大小(字节)及范围三、类型转换1. 自动类型转换2. 强制类型转换 一、变量与常量 1. 字面常量 字面量就是数据，数据就是字面量，而常量是在程序运行时，固定不变的量称为常量。例:public class Test1 {
public static void
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2024-10-21 09:19:32
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1引言目前基于Python的量化回测框架有很多，开源框架有zipline、vnpy、pyalgotrader和backtrader等，而量化平台有Quantopian（国外）、聚宽、万矿、优矿、米筐、掘金等，这些量化框架或平台各有优劣。就个人而言，比较偏好用backtrader，因为它功能十分完善，有完整的使用文档，安装相对简单（直接pip安装即可）。优点是运行速度快，支持pandas的矢量运算；
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2023-12-04 13:32:37
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Anaconda: Anaconda is a completely free Python distribution (including for commercial use and redistribution). It includes more than 400 of the most popular Python packages for science, math, eng
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2023-08-09 16:07:50
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摘要：Java实现基于数组的向量旋转的四种算法。包括：基于数组移动的思路；基于跳跃交换元素的思路； 基于数组区域交换的思路：AB---> BA；基于数组逆置的思路。 难度： 初级。 向量旋转问题：给定一个 n维向量， 求 将它向左循环移动i位后的向量。比如：[1,2,3,4,5]向左循环移动3位后，变成[
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2024-07-26 10:08:08
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使用Quantsrat包Quantsrat用来建立策略、添加指标、生成信号、生成买卖规则等进行回测。效果类似优矿、万矿、米筐那样的Python量化平台一样。因为不能CRAN在线安装，安装过程中还有一些坑。希望本文可以帮大家更顺利开始R的量化交易学习。安装Quantsrat试了一下，看来Quantsrat没有加入CRAN。每次遇到这种情况知道安装不会太顺利> install.packages(
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2023-11-02 12:19:10
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持续行动1期 51/100，“AI技术应用于量化投资研究”。今天花点时间说说GUI以及序列可视化。有人说python的GUI功能不强，这个可能指的是内置的thinter框架。wxPython和pyQt基本是可以媲美C#的。当然若说易用性，没有哪个winform框架可以超越C# winform。那真是相当完美，wxPython也带了一个formbuilder，也挺方便的，尤其对于复杂的，控件多的界面
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2023-11-25 14:44:44
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前言本书对数字图像处理进行了较新的完整介绍。本书不仅适用于那些希望得到坚实基础的初学者，而且考虑到了那些希望了解重要技术的关键分析和现代应用的从业人员。这是原德文版本的第一个英文版本，该书已经被以下人员广泛使用。·以图像处理为工具的科学家和工程师，并且希望能深入理解，以便在自己的领域中对图像问题形成自己的解决方案。·需要自学该课程的信息技术(IT)专家，这些课程要包含能够简单地进行改编的代码和已经
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2024-07-31 16:10:07
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# PyTorch量化工具简介
在深度学习模型的开发与部署中，模型的大小和推理速度是重要的性能指标。为了在资源受限的环境（例如移动设备或边缘设备）上实现高效的推理，模型量化技术应运而生。PyTorch作为一个流行的深度学习框架，提供了一系列量化工具，让开发者能够简化模型的量化流程。本文将介绍PyTorch的量化工具及其用法，并通过代码示例和图表来帮助读者理解。
## 什么是量化？
量化是指将
Neural Network Compression Neural Network 简称NNCF模块。NNCF可以通过集成常规的训练流程，来实现感知压缩。这种设计框架可以大幅降低代码修改量。教程案例来自官网，请直接移步官网https://docs.openvino.ai/latest/notebooks/302-pytorch-quantization-aware-training-with-ou
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2024-09-02 11:52:21
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按照actnn量化工具什么出现了以上错误，缺少C++依赖 按照 继续出现 error: [Errno 2] No such file or directory: '/usr/local/cuda/bin/nvcc': '/usr/local/cuda/bin/nvcc' ERROR: Command
原创
2022-08-04 16:54:39
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数学问题是：总和中的表达式实际上比上面的表达式复杂得多,但这是一个最小的工作示例,不会使事情过于复杂.我用Python编写了6个嵌套for循环,并且正如预期的那样表现非常糟糕(真正的表单执行得很糟糕,需要评估数百万次),即使在Numba,Cython和朋友的帮助下也是如此.这里使用嵌套for循环和累积和来编写：import numpy as np
def func1(a,b,c,d):
'''
M
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2023-08-23 12:56:48
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python数据类型_在量化交易中的用途一、整数1、表示数量或份额，例如交易的股票数量、ETF基金份额等。num_shares = 1000 # 股票数量为1000
num_futures = 5 # 期货合约数量为 5 张2、记录交易次数和循环计数器。num_trades = 0 # 初始化交易次数为0
for i in range(10):
# do something
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2024-08-23 10:09:18
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一、概述1.1 从数据处理到人工智能数据表示->数据清洗->数据统计->数据可视化->数据挖掘->人工智能数据表示：采用合适方式用程序表达数据数据清理：数据归一化、数据转换、异常值处理数据统计：数据的概要理解，数量、分布、中位数等数据可视化：直观展示数据内涵的方式数据挖掘：从数据分析获得知识，产生数据外的价值人工智能：数据/语言/图像/视觉等方面深度分析与决策Pyth
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2024-08-19 14:57:17
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一、多维数组1、生成ndarray （array函数）.np.array()生成多维数组例如：import numpy as npdata1=[6,7.5,8,0,1] #创建简单的列表print(data1)arr1=np.array(data1) #将列表创建数组print(arr1)2、ndarry的数据类型（1）dtype() #获取数组元素类型（浮点数、复数、整数等）data=np.ra
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2023-08-28 10:53:05
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参考资料：https://github.com/lijin-THU/notes-python（相应实体书为：《自学Python——编程基础、科学计算及数据分析》）1. 向量化函数（1）自定义sinc函数1 import numpy as np
2
3 def sinc(x):
4 if x == 0.0:
5 return 1.0
6 else:
7
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2023-05-21 12:35:37
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