- 综合排序
- 最热优先
- 最新优先
- 来自专栏AI机器学习与深度学习算法
机器学习入门 4-5 超参数
通过前面的小节，我们知道了kNN算法中k这个参数值，在sklearn中k这个值被封装成了k_neighbors参数。在前面我们随机的指定参数k的值，究竟k的值为多少的时候，模型才是最好的呢？这就涉及到了机器学习领域非常重要的问题~超参数问题。
77830发布于 2019-11-13 - 来自专栏Hank’s Blog
4-5 R语言函数 split
#split根据因子或因子列表将 向量或其他对象分组 #通常与lapply一起使用 #split(参数):split(向量/列表/数据框,因子/因子列表) > x <- c(rnorm(5),runif(5),rnorm(5,1)) > x [1] 0.61008707 0.81746169 -1.09859969 -1.78134612 -1.94262725 0.99760581 [7] 0.37793960 0.05258653 0.38525197 0.46051864 -0.
96640发布于 2020-09-16 - 来自专栏大前端_Web
javascript高级程序设计(4-5)章笔记
版权声明：本文为吴孔云博客原创文章，转载请注明出处并带上链接，谢谢。 https://blog.csdn.net/wkyseo/article/details/51234909
78440发布于 2018-09-27 - 来自专栏运维之路
【每日一思】2022年第4-5周
一直认为理想情况下的数据运营方法应该基于“贴源层数据-》指标（至少到带有主题的流水）-》洞察-》决策-》执行”的路线，这样才能减少返工的重复性工作量。
29720编辑于 2022-03-07 - 来自专栏iOS面试
iOS 面试策略之算法基础4-5节
前面介绍了数组、字典、字符串、链表、栈、队列的处理和应用方法。本节将会探讨平常相对很少用到、面试中却是老面孔的数据结构：二叉树。本节主要包括以下内容：
1.2K60发布于 2021-04-20 - 来自专栏NetCore 从壹开始
4-5 安装并迁移数据库：mysql
docker volume create volume_name命令新建一个数据卷
91220编辑于 2023-01-09 - 来自专栏AI SPPECH
IO竞赛2025年题目解析：基础级难度（4-5）
2025年的IO竞赛基础级（难度系数4-5）题目开始涉及更多的数据结构和算法思想，对选手的编程能力和逻辑思维提出了更高的要求。 难度进阶路径: 入门(1-3) → 基础(4-5) → 提高(6-8) → 竞赛(9-10) 难度系数 考察重点 核心知识点 学习目标 4-5 数据结构、算法应用 栈、队列、树、图的基础应用 掌握基础数据结构的使用和简单算法的实现 ） ├── 第四章：基础级题目解题技巧总结 └── 第五章：从基础到提高的学习建议 第一章：2025年IO竞赛基础级题目概述 根据2025年NOI修订版大纲，基础级（CSP-J提高）的知识点难度系数为4-
40610编辑于 2025-11-13 - 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 ;
4.8K00编辑于 2023-03-28 - 来自专栏跟着官方文档学小程序开发
第二章 小程序开发指南4-5
小程序经常需要向服务器传递数据或者从服务器拉取数据，这个时候可以使用wx.request这个API，在本章节会重点讨论wx.request的使用和注意事项。
88010编辑于 2025-08-25 - 来自专栏前端说吧
flag - 4-5月份预整理总结的文章目录
关于echarts各种稀奇古怪让人想骂niang地需求的配置 js-sdk微信分享时，动态url的设置 基于ajax渲染模板的二级/多级自定义联动下拉功能封装， 一个基于promise的ajax异步请求函数封装，不用再写那么多遍的if result === 1啦！ css-移动端h5在iphonex的适配 vuex的使用步骤梳理，轻松掌握。附源码 使用vue实现自定义多选与单选的答题功能 vue中使用axios，实现向请求头中传递cookie值 vue中，mode为history时，build打包后页面空白
76530发布于 2018-06-25 - 来自专栏图像处理与模式识别研究所
图像量化
from skimage import data from matplotlib import pyplot as plt image=data.coffee()#原始图像 ratio=128#设置量化比率 range(image.shape[2]):#图片通道数 image[i][j][k]=int(image[i][j][k]/ratio)*ratio#对图像中的每个像素进行量化 本文的图像量化过程是将256级的彩色图像量化到2级的彩色图像。 量化等级越多，量化比率越低，所得图像层次越丰富，灰度分辨率越高，图像质量好，但数据量大；量化等级越少，量化比率越高，图像层次欠丰富，灰度分辨率低，可能会出现假轮廓，图像质量变差，但数据量较小。 图像量化的作用是在一定主观保真图像质量的前提下，丢掉对视觉影响不大的信息，以获得较高的压缩比。
85420编辑于 2022-05-28 Python 量化
Python 量化是指利用 Python 编程语言以及相关的库和工具来进行金融市场数据分析、策略开发和交易执行的过程。 Python 由于其简洁、易学、强大的生态系统和丰富的金融库而成为量化交易的首选编程语言之一。 量化交易在金融领域得到广泛应用，它允许交易者通过系统性的方法来制定和执行交易策略，提高交易效率和决策的科学性。 量化主要是通过数学和统计学的方法，利用计算机技术对金融市场进行量化分析，从而制定和执行交易策略。 更多 Python 量化内容可以查看：Python 量化交易。 实例应用 接下来我们先看一个 Python 量化简单的应用实例，可以使用移动平均策略，使用雅虎金融数据来实现。 该策略的基本思想是通过比较短期和长期移动平均线来生成买入和卖出信号。
59110编辑于 2025-12-16- 来自专栏算法之名
量化交易
针对可交易的投资商品，理性地运用逻辑分析和回归统计判断市场趋势称为量化交易。 量化策略 量化策略就是赚钱"因子"，可以分为基本面和技术面。
65210编辑于 2024-08-21 - 来自专栏前端说吧
flag - 4-5月份预整理总结的文章目录
1.关于echarts各种稀奇古怪让人想骂niang地需求的配置 2.vue中，mode为history时，build打包后页面空白的解决方法 3.vue中使用axios，实现向请求头中传递cookie值 4.js-sdk微信分享时，动态url的设置 5.vuex的使用步骤梳理，轻松掌握。 6.一个基于promise的ajax异步请求函数封装，不用再写那么多遍的if result === 1啦！ 7.使用vue实现自定义多选与单选的答题功能 8.基于ajax渲染模板的二级/多级自定义联动下拉功能封装， 9.
89150发布于 2018-05-17 - 来自专栏育种数据分析之放飞自我
笔记 | GWAS 操作流程4-5：LM模型+数值+因子+PCA协变量
第一列为FID 第二列为ID 第三列以后为协变量（注意，只能是数字，不能是字符！）
4.5K40发布于 2020-05-29 - 来自专栏机器学习、深度学习
模型量化
下图显示不同量化策略对速度的提升影响 ? 量化卷积过程 ? 加速策略： AND, XOR and bitcount operations 训练过程 ? 分类性能对比 ?
96210发布于 2019-05-26 - 来自专栏算法码上来
【白话模型量化系列一】矩阵乘法量化
然后整数矩阵 的数值范围其实就是有符号整数的表示范围 ， ，为了实现的简单，我们只量化到 ，这样就和 一样关于零点左右对称了。 如果我们强行还按照 的范围来量化relu结果 的话会怎么样呢？这样会导致整数区间 永远不会有数字，因为根本没有负数浮点数的存在。这样就白白浪费了127个整数，就会导致量化的精度大大受损。 总结 如果矩阵乘法两个输入的范围都是关于零点对称的，那么计算公式为： 「量化：」 「反量化：」 如果矩阵乘法其中一个输入是relu的结果，那么计算公式为： 「量化：」 「反量化：」 当然还有很多其他情况 此外为了减小量化的损失，还需要在模型结构中插入伪量化节点，然后进行量化感知训练（QAT）。接着还需要将finetune后的模型存储为int8格式。然后还需要开发加载int8模型的推理加速库代码。 网上关于量化的优秀教程非常多，我不会讲太多理论上的量化知识，只会从实践的角度来白话一下我们在Transformer模型量化过程中做的一些尝试。
1.4K20发布于 2021-12-02 - 来自专栏PPV课数据科学社区
十年量化老兵谈量化：玩转量化投资你需要这些技能
量化能看到更多的机会，比如说现在A股有将近3000只股票，如果不用量化，靠一个人的力量最多管理到300只已经很难了，但量化，30000只的管理和3000只几乎没什么差异。 【投研体系】“量化老兵投资体系三大支柱” 问：您这些年一直是做量化投资的，能否讲讲您的量化投资体系？ 持有封基：我入市整整十年，一直是量化投资。基本面、技术面，只要能吃饱的都是一碗好面。 “构建量化模型的四个步骤：猜想、建模、回测、实战” 问：具体而言，您是如何构建量化模型的吗？如何确定量化因子的？ 持有封基：量化四步骤——猜想、建模、回测、实战。 “做好量化投资：有数学天赋很重要” 问：你做量化差不多十年了，在您看来要做好量化投资，需要做些什么准备？ 持有封基：除了热爱投资，还需要热爱数学，热爱量化，这是最根本的。 因为量化投资是一条充满荆棘的道路，只有真正热爱才会浸润在量化中以此为乐。
2.8K62发布于 2018-04-24 - 来自专栏小明的博客
量化交易
量化投资没有确切的定义，它泛指通过数学分析、挖掘价格波动规律，或者通过对相关宏观经济、财务数据、量价关系、资金交易等数据进行建模，寻找数据之间的关系，以获得稳定利润为目标，持续计算生成定量化的投资信号 多资产多策略配置: 对冲风险更高收益 技术信息理论的三大假设 市场行为包容消化一切信息 市场运行以趋势方式演变 历史会重演（我们可以通过历史数据来推断未来走势 绩效评估指标 绩效指标也被称为风险指标，它们也是量化投资的基石
2.8K20编辑于 2022-09-06 - 来自专栏NetCore
平民化量化平台-刚米量化
目前国内量化基金规模已经越来越庞大，量化投资的规模更是巨大，计算机的运行速度已经远远超过我们大脑，虽然说无法做到每次投资都赚钱，但只要数据够大，胜率超过50%以上，甚至60%以上，经过长时间的复利，就能达到很好的效果 量化交易具有以下几个方面的特点： 1、纪律性。根据模型的运行结果进行决策，而不是凭感觉。纪律性既可以克制人性中贪婪、恐惧和侥幸心理等弱点，也可以克服认知偏差，且可跟踪。 2、系统性。 普通人是否适合量化？ 1 其实普通人很难进行量化，因为量化的基础是基于历史大数据，如果实盘还需要实时数据，这些都是很耗费人工和资金的。 那普通人想要尝试量化，该如何做呢？ 在刚米量化平台你可以做什么？
99030编辑于 2022-09-16
腾讯云开发者
Copyright © 2013 - 2026 Tencent Cloud. All Rights Reserved. 腾讯云 版权所有
深圳市腾讯计算机系统有限公司 ICP备案/许可证号：粤B2-20090059 
粤公网安备44030502008569号
腾讯云计算（北京）有限责任公司 京ICP证150476号 | 京ICP备11018762号