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话说量化（6）
各位读者朋友大家好，浪了半个多月之后我终于又开始了我的随笔了，感谢大家的关注。我们言归正传，上次说了通货膨胀，这次我们来说说货币的形式。
40030发布于 2018-10-23 - 来自专栏大侠之运维
轻量化的远控工具
natpass：轻量级远程控制工具在今天的数字化时代，远程控制工具变得越来越重要，无论是用于远程技术支持、服务器管理还是其他远程操作。 natpass是一款轻量级的远程控制工具，它提供了强大的功能和安全性，使您能够轻松地远程管理您的计算机和服务器。本文将介绍natpass的功能、部署过程以及如何使用它，帮助您充分了解这个有用的工具。 natpass的功能与特性natpass提供了一系列功能和特性，使其成为一款强大的远程控制工具。 这些功能和特性使natpass成为一款功能强大且灵活的远程控制工具，适用于各种远程管理需求，无论是个人用户还是企业用户都可以受益。 如果您正在寻找一款可靠的远程控制工具，不妨考虑使用natpass。通过本文介绍的部署过程，您可以轻松地开始使用natpass，并充分利用其强大的功能。
71210编辑于 2024-10-09 - 来自专栏巴山学长
量化计算工具包parsec共享
6.将原有的ifort编译器改成gfortran，因为intel的编译器要钱，使用免费的 修改前 ? 修改后 ? PVOX可视化工具包文末附上。 1.解压PVOX，打开pvox.m文件如图： ? 2.运行程序导入parsec.out、wfn.dat文件 ? 3.如果没有出错的话，你应该会看到这幅图： ?
2.3K20发布于 2020-05-07 - 来自专栏GEE遥感大数据学习社区
快速测绘和量化地球表面边缘变化的GEE工具-数字化工具(GEEDiT)和边缘变化量化工具(MaQiT)
这里介绍了三种新的、可免费使用的工具，它们可以一起用于处理和可视化，Landsat 4-8和Sentinel 1-2卫星存档数据，能够在很短的时间内实现高效的绘图(通过手动数字化)和自动量化边缘变化。 这些工具对各种遥感专家的用户都是高度可访问的，在访问方面几乎没有计算、许可和知识方面的障碍。 边缘变化量化工具(MaQiT)是GEEDiT和GEEDiT Reviewer的补充，允许通过使用两种已建立的方法(以前用于测量冰川边缘变化)和两种新的方法，通过类似的简单GUI快速量化这些边缘变化。 MaQiT的开发初衷是量化潮汐冰川末端的变化，尽管工具中包含的方法有可能广泛应用于地球表面科学的多个领域(例如,沿海和植被范围的变化)。 Dynam., 6, 551–561, https://doi.org/10.5194/esurf-6-551-2018, 2018.
84520编辑于 2022-09-20 - 来自专栏全栈数据化营销
Excel数据分析：6款Excel中强大的数据分析、数据挖掘、风险量化插件工具
这里就分享一下我常用的Excel工具，具体的使用方法和案例将会在我的知识星球里面做大量分享。 Xlstat：拥有200多种标准和高级统计工具，满足数据清洗、数据描述、数据分析、可视化、数据建模、营销分析、相关性检验、参数检验、异常值测试、时间序列、机器学习、蒙特卡洛模拟、生存分析、文本挖掘等等功能 image.png QI Macros：提供大量的统计工具，包括预定义的测试，图表，模板和数据挖掘功能。每个提供的工具都在相应的类别中很好地建立，从而大大简化了数据处理工作量。
3.9K00发布于 2020-04-22 - 来自专栏全栈数据化营销
Excel数据分析：6款Excel中强大的数据分析、数据挖掘、风险量化插件工具
这里就分享一下我常用的Excel工具，具体的使用方法和案例将会在我的知识星球里面做大量分享。 Xlstat：拥有200多种标准和高级统计工具，满足数据清洗、数据描述、数据分析、可视化、数据建模、营销分析、相关性检验、参数检验、异常值测试、时间序列、机器学习、蒙特卡洛模拟、生存分析、文本挖掘等等功能 QI Macros：提供大量的统计工具，包括预定义的测试，图表，模板和数据挖掘功能。每个提供的工具都在相应的类别中很好地建立，从而大大简化了数据处理工作量。 ? ?
4.5K31发布于 2020-04-24 - 来自专栏AI技术探索和应用
快速上手chatglm.cpp模型量化工具
下载代码 git clone --recursive https://github.com/li-plus/chatglm.cpp.git && cd chatglm.cpp 量化模型 支持量化的模型包括 ：ChatGLM-6B、ChatGLM2-6B、CodeGeeX2及这些的量化模型。 python3 chatglm_cpp/convert.py -i THUDM/chatglm-6b -t q4_0 -o chatglm-ggml.bin 运行模型 cpp工具运行 编译工具 cmake 注意修改量化后模型的名称和地址。 MODEL=. 我是人工智能助手 ChatGLM2-6B，很高兴见到你，欢迎问我任何问题。' OpenAI API 如果有依赖冲突问题，新建一个conda环境重新安装依赖和运行。注意修改量化后模型的名称和地址。
3.5K51编辑于 2024-03-13 - 来自专栏计算机视觉战队
量化新方法 | 模型压缩6倍，无需重训练
将参数x0从0到1，并将位数从2改为6。 在表1和表2中收集了获得的结果，并在图3和图4中显示了它们。 ? ? ? ? ? 在上图中，给出了神经网络离散化的过程。 应特别注意倒数第二排。 通常这些网络需要在量化后进行重新训练，而我们找到了避免重新训练的方法。」 简化人工神经网络背后的主要思想是所谓的权重量化，即减少每个权重的位数。 训练之后，该网络会使用新方法进行量化，并且不进行重新训练。然后，该研究将实验结果与其他量化算法进行了比较。 RUDN 大学的 Iakov Karandashev 补充说道：「量化之后，分类准确率仅降低了 1％，但是所需的存储容量减少了 6 倍。 实验表明，由于初始权重与量化后权重之间的相关性很强，该网络不需要重新训练。这种方法有助于在完成时间敏感任务或在移动设备上运行任务时节省资源。」 © THE END
92610发布于 2021-03-13 - 来自专栏强仔博客
专为 Telegram 设计的轻量化自建代理工具
最近有人给我推荐了个代理软件，查了下发现是专门为 Telegram 开发的代理软件，代理服务端限制了客户端只允许访问 Telegram 的服务器。
7.7K31编辑于 2021-12-20 - 来自专栏有三AI
【杂谈】当前模型量化有哪些可用的开源工具？
模型量化属于模型优化中的重要技术之一，是非常有效地提升模型推理速度的技术方案，那么当前有哪些可用的模型量化工具呢？ https://github.com/NVIDIA/TensorRT caffe-int8-convert-tools是一个Caffe模型量化工具，基于TensorRT2.0。 https://github.com/BUG1989/caffe-int8-convert-tools 3 PaddleSlim PaddleSlim是百度提出的模型量化工具，包含在PaddlePaddle https://github.com/microsoft/nni keras，Core ML的相关量化开源工具如下 https://github.com/google/qkeras https://github.com /kingreza/quantization 6 一些论文的实现 以下是一些重要文章算法的实现，发布机构包括Intel研究院，Xilinx，Facebook等。
2.4K21发布于 2019-12-25 - 来自专栏kali blog
一款轻量化的远程连接工具-NxShell
最离不开的工具便是远程连接工具了。工作中常见的工具有XshellFinalshell等。 但每款工具都有自身的优点和不足，在这里給大家分享一款比较轻量化工具NxShell NxShell是一款开源的远程连接工具，支持Windows/Linux/MacOS系统及多种协议（SSH、SFTP、FTP
30510编辑于 2025-07-28 - 来自专栏YOLO大作战
YOLOv8轻量化：模型轻量化设计 | 轻量级可重参化EfficientRep| 来自YOLOv6思想
具体来说，从最近的网络设计、训练策略、测试技术、量化和优化方法中大量吸收了一些想法。最重要的是，整合思想和实践，构建了一套不同规模的部署网络，以适应多样化的用例。 在 YOLO 作者的慷慨许可下，作者将其命名为 YOLOv6。作者也热烈欢迎用户和贡献者进一步增强。 YOLOv6-N 在 NVIDIA Tesla T4 GPU 上以 1234 FPS 的吞吐量在 COCO 数据集上达到 35.9% 的 AP。 YOLOv6-S 量化版本甚至带来了 869 FPS 的最新 43.3% AP。 此外，与具有相似推理速度的其他检测器相比，YOLOv6-M/L 还实现了更好的准确度性能（即 49.5%/52.3%）。
1.9K70编辑于 2023-11-08 - 来自专栏韩曙亮的移动开发专栏
【Cubase】Cubase 量化设置 ( 量化预置 | 长度量化 | 快捷键设置 | 量化开头 | 量化 MIDI 事件结尾 | 量化 MIDI 事件长度 )
文章目录 一、要解决的问题 二、量化预置 三、长度量化 四、快捷键及设置 1、快捷键及设置 2、量化开头 3、量化 MIDI 事件结尾 4、量化 MIDI 事件长度 五、对 MIDI 进行量化操作 本博客中的所有设置都是在 ; 三、长度量化 ---- 长度量化 参数设置 : 在下图 处设置长度量化 , 如果设置成 " 1/16 " , 那么使用鼠标拖动时 , 音符的长度只能是 16 分音符的整数倍 ; 上述的 量化预置 ; 2、量化开头 量化开头 : 默认按键 " Q " 是量化开头 ; 将所有音符的开始位置对齐到 " 量化预制 " 对应的格子中 ; 该设置是系统自带的 , 不建议修改 ; 3、量化 MIDI 事件结尾 量化 MIDI 事件结尾 : 首先选中左侧的 " 量化类别 / 量化 MIDI 事件结尾 " , 点击右侧的 " 输入快捷键 " 下方的输入框 ; 输入快捷键后 , 点击 " 指定 " " 快捷键 , 量化音符长度 , 此时音符都排列整齐了 , 音符开头和音符长度进行了量化 , 音符结尾自然也进行了量化 ;
4.6K00编辑于 2023-03-28 深入对比分析四款内网穿透工具：多协议工具、自建型工具、轻量化工具、企业级工具
本文从功能、性能、安全性、易用性、成本等维度，深入分析四款主流内网穿透工具（以下分别以“多协议工具”、“官方托管工具”、“轻量化工具”、“企业级工具”代称），为用户提供客观参考。1. 官方托管工具 以简单易用为主，但由于连接方式依赖官方服务器，适合对性能需求较低的临时场景。轻量化工具 针对个人用户设计，功能上更注重简化配置，适合轻量化和非复杂场景。 官方托管工具 的安全性主要依赖官方平台，适合普通敏感度的项目。轻量化工具 的安全机制较为基础，适合个人或非敏感数据的场景。 轻量化工具 的一次性购买模式对个人用户更友好。企业级工具 其硬件和服务结合的模式为企业提供了更高的性价比。6. 轻量化工具：面向个人用户和轻量化场景，使用门槛低，但性能和安全性相对一般。企业级工具：最佳选择为企业用户，特别是需要高安全性、低延迟和智能组网优化的场景。
86310编辑于 2025-07-04- 来自专栏磐创AI技术团队的专栏
TensorFlow 模型优化工具包 — 训练后整型量化
最初，我们通过“混合运算”为训练后量化提供支持，该方法可量化模型参数（例如权重），但以浮点方式执行部分计算。今天，我们很高兴宣布推出一款新工具：训练后整型量化。 与量化感知训练相比，此工具更易于使用，并可在大多数模型中实现出色的准确率。目前可能仍存在需要进行量化感知训练的用例，但我们希望随着训练后工具的不断改进，这种情况会越来越少。 CPU 大小和延迟时间，即应使用“混合”训练后量化工具。 如果旨在大幅改进 CPU 或兼容固定点加速器，则应使用此训练后整型量化工具；若会影响模型准确率，则可能还需使用量化感知训练。 2 data = tfds.load(...) 3 4 for _ in range(num_calibration_steps): 5 image, = data.take(1) 6
1.8K50发布于 2019-07-10 - 来自专栏量化投资与机器学习
转移熵：量化非线性因果关系的有力工具
量化投资与机器学习微信公众号，是业内垂直于量化投资、对冲基金、Fintech、人工智能、大数据等领域的主流自媒体。 作者：Thársis Souza, PhD 编译：1+1=6 前言 我们都听过“相关性并不意味着因果关系”这句话，但我们如何量化因果关系呢？ 自从Schreiber 2000引入以来，转移熵已经被认为是分析非线性系统中因果关系的重要工具(Hlavackovaschindler et al. 2007)。 然而，统计工具可以帮助我们从因果关系中判断相关性。在本文中，我们介绍了格兰杰因果关系的概念及其在线性向量自回归框架中的传统实现。 Python中计算Transfer Entropy的工具库： https://github.com/ZacKeskin/PyCausality 参考文章：https://towardsdatascience.com
2.1K40编辑于 2022-07-01 - 来自专栏啄木鸟软件测试
DevOps工具介绍连载（6）——Capistrano
最近在折腾这个，弄了好多次都不成功，看了官方文档和很多博客，都没有说清楚，因此，我觉得有必要把它记录下来，以帮助更多像我这样被弄得烦躁的人。
1.3K20发布于 2020-02-19 - 来自专栏啄木鸟软件测试
精准测试及其工具（连载6）
前置条件：函数调用图的展示需要分析class文件，在被测程序插装编译时需要选择源码路径和class文件路径。
74010发布于 2019-12-12 - 来自专栏啄木鸟软件测试
安全测试工具（连载6）
2.3 Pangolin Pangolin（穿山甲）一款帮助渗透测试人员进行SQL注入测试的安全工具。它能够通过一系列非常简单的操作，达到最大化的攻击测试效果。 Pangolin是目前国内使用率最高的SQL注入测试的安全软件，可以说是网站安全测试人员的必备工具之一。 1. 产品介绍 其特点如下。 l全面的数据库支持。
91920发布于 2019-12-12 - 来自专栏1000+优质开源项目推荐
量化工具！推荐一款免费+开源支持全自动和半自动的量化交易系统
项目介绍Northstar盈富量化平台是国内顶尖的基于Java的开源AI量化交易平台，可媲美文华、MC和金字塔。平台拥有历史回放、策略研发、模拟交易和实盘交易等功能，适用于全自动和半自动交易场景。 项目特点适用人群：专业量化操盘手、全栈技术爱好者、小型私募技术团队这是一款全面的一站式交易平台，支持灵活对接不同的交易所。平台集成了TensorFlow框架，可运行预训练模型指导交易，显著提高成功率。
3.5K20编辑于 2024-12-23
腾讯云开发者
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