BAQ压缩概述[1] BAQ：分块自适应量化 SAR原始回波数据在距离向和方位向符合缓变方差零均值的高斯分布，BAQ算法将回波数据分成若干小块，利用小块内数据的动态范围远远小于整块数动态范围的性质，实现整块数据的自适应量化。从全局来看，BAQ可以获得较大动态范围数据压缩。基本原理如下图
tushare量化 股票日线信息股票回购判断价格变化，输出股票名字 股票日线信息 利用pro.daily 接口可以获得股票的日线信息 df = pro.daily(ts_code="000001.SZ", start_date='20210920', end_date='20211120') 股票回购 利用pro.repurchase接口可以获得有股票回购发生的股
上篇：【嵌入式AI开发&Maxim篇四】美信Maxim78000Evaluation Kit AI实战开发二介绍了使用 Maxim78000Evaluation Kit进行开发实战的全过程。 本篇基于开发实战中遇到的问题以及重难点进行一下小总结，具体一些解决方法上面也有介绍。主要包括五方面： 1. 环境方面 推荐环
我有一个名为的旧函数 old_func ，它将两个位置参数作为输入， x 并且 y . 函数的输入是这样写的，使用元组作为输入： <span style="color:#444444"><span style="background-color:#f6f6f6"><span style="color:#333333"><strong>def </strong></span>
一说到直通车的权重，我们往往都会直接想到质量分，但大家会发现在相同的质量分下，我们直通车所实现展现的效果，也往往和其他商家相差很多，这是为什么呢？这其实就是今天要和大家分享的内容，直通车的权重不仅仅只有质量分这一个方面。 一、量化权重 量化权重在直通车中的主要体现就是点
要计算指数的加权值，指数的市盈率、市净率，或者指数的净资产收益率，都需要用到指数所包含的个股信息，前面分享的《指数的净资产收益率计算》和《指数的市盈率和市净率计算》等文中都有提到。 这些个股的数据怎么来获得呢？下面就来介绍下，总共就2个步骤：1）指数数据的获取；2）数据的解析。
量化人的海市蜃楼：被统计谬误支配的世界 原创 QIML编辑部 量化投资与机器学习 1周前 图片 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。公众号拥有来自公募、私募、券商、期货、银行、保险、高校等行业20W+关
论文：《A Quantization-Friendly Separable Convolution for MobileNets》 论文地址：https://arxiv.org/pdf/1803.08607.pdf 这篇是高通在 2018 年发表的一篇论文，主要是针对在量化方面效果很差的 MobileNetV1 网络进行研究，探索其量化掉点很严重的原因（从浮点模型的 70.5%到量化模型
起因： 测试过程中，发现一个spark的一个参数设置可以带来5倍以上的性能差异 参数： spark.sql.parquet.enableVectorizedReader SQL： SELECT * FROM ad_tetris_dw.ad_insight_record_hourly_test WHERE page_url = "www.chengzijianzhan.com/tetris/page/52202031760/" and date = '20
以下内容摘自wiki百科 “量化宽松”中的“量化”指将会创造指定金额的货币，而“宽松”则指减低银行的资金压力。[5]同时，之所以要通过“量化”是因为名义利率逼近或者达到0，利率政策失效。[6] 中央银行利用凭空创造出来的钱在公开市场购买国家债券、借钱给接受存款机构、从银行购买
论文(NeurIPS 2021 Accepted)：https://openreview.net/forum?id=TUplOmF8DsM 源码(Pytorch)：https://github.com/ModelTC/MQBench 官方网站：http://mqbench.tech/ MQBench 概要 1 Motivation2 Introduction Towards Reproducible Quantization of QAT2.0 What to ExperimentHa
在Cuda上部署量化模型 介绍TVM自动量化。自动量化是TVM中的一种量化方式。将在ImageNet上导入一个GluonCV预先训练的模型到Relay，量化Relay模型，然后执行推理。 import tvm from tvm import te from tvm import relay import mxnet as mx from tvm.contrib.download import download
TVM量化代码解析 TVM量化，非常方便，即插即用。使用加入了伪量化后的pass，替代原来的pass，一个官方提供的示例： def test_mul_rewrite(): """a test case where rhs of mul is not constant""" data=relay.var("data"，shape=(1，16，64，64)) multiplier=relay.sigmoid
VEH 1. VEH链表结构 typedef struct _VECTXCPT_CALLOUT_ENTRY { LIST_ENTRY Links; PVECTORED_EXCEPTION_HANDLER VectoredHandler; } VECTXCPT_CALLOUT_ENTRY, *PVECTXCPT_CALLOUT_ENTRY; VEH链表是一个双向循环链表 2. RtlCallVectoredExceptionHandler函数分析 K
1.视频编码基本原理 （1） 视频信号的冗余信息 以记录数字视频的YUV分量格式为例，YUV分别代表亮度与两个色差信号。例如对于现有的PAL制电视系统，其亮度信号采样频率为13.5MHz；色度信号的频带通常为亮度信号的一半或更少，为6.75MHz或3.375MHz。 以4：2：2的采样频率为例，Y信号采用13
一、概述 研究期货及量化有一段时间了，现在汇总一下这段时间的收获，也是总结记录一下。 二、期货量化的基本逻辑 首先与股票很大不同，期货是T+0交易，而且天然的就是多空双向买卖（股票的做空还得绕一下）。另外期货由于交割机制（一般都是好几个月后）的问题，投资者的投机倾向更
一.声音的本质：声音是由物体的振动产生的，这种振动引起了周围空气压强的振荡，我们称这种振荡的函数表现形式为波形. 声音有振幅，振幅的主观感觉是声音的大小。声音的振幅大小取决于空气压力波距平均值(也称平衡态)的最大偏移量。【这些物理知识，大家了解一下就行了】 二.声音的物
10月26日下午，在2021人工智能计算大会(AICC 2021)上，中国工程院院士、浪潮首席科学家王恩东表示，人工智能的规模化发展，算力已经成为决定性的力量，智慧计算已成为智慧时代的核心生产力。 在王恩东看来，人工智能从5、6年前的 “黑科技”，变成今天的“热科技”，背后离不开算力支撑
实际图像 \(\to\) 数字图像： 是一个离散化的过程。包括了 空间采样 和 幅值量化 空间采样，对应着图像的像素（Pixel）和分辨率（Resolution） 幅值量化，对于灰度图而言，对应着灰度级（Gre level） e.g: 一个 512x512像素的图片，灰度级为256。即一个像素占用 8 bit。整个图片大小为 \(512*512*
Branch 向量化 问题发现定位 昨天晚上小伙伴告诉我有一个case的性能不太理想，让我看看 这个查询长这样: SELECT SUM(CASE WHEN LO_SUPPLYCOST + 10000 > 100000 then 1 else 0 END) FROM lineorder_flat; lineorder_flat 这个表是标准的SSB测试数据集的宽表 看起来很简单的一个查
HC(Histogram-based Contrast) 基于直方图对比度的显著性 来源于: 2011, Global contrast based salient region detection, ChengSaliencyCVPR2011.pdf (mmcheng.net) 详见作者主页: Global contrast based salient region detection – 程明明个人主页 (mmcheng.net) 显著性定义
ROI Pooling 和 ROI Align 的区别 ROI Pooling 对齐到网格单元（snap to grid cell） 首先将一个浮点数RoI量化为特征映射的离散粒度。表现为RoI对应的特征图的与原始特征图的网格单元对齐。这里为第一次量化操作。 划分网格为子区域（bin） 粗略地将网格分为
最近看了两篇早期著名的QAT(Quantization Aware Training)的文章：IAO(Integer-Arithmetic-Only)和DoReFa，统一整理如下： IAO: https://arxiv.org/pdf/1712.05877.pdf DoReFa：https://arxiv.org/abs/1606.06160 Background 背景部分其实无需过多介绍，量化早已成为了神经网络部署过程中
获取财务数据（基本面数据） get_fundamentals 查询财务数据，基本命数据，公司的数据（即将废弃） 4、 get_factor() 获取因子 说明文档地址 用途：查询财务数据 回测的时候、主要拿来选股400多种 财务指标 # 获取股票截止 T-1 日的因子数据 get_factor(order_book_ids, factors,count=1,u
