一些量化(quantization)技巧 对象：对权重量化，对特征图量化(神经元输出)，对梯度量化(训练过程中) 过程：在inference网络前传，在训练过程(反传) 一步量化(仅对权重量化)， 两步量化(对神经元与特征图量化，第一步先对feature map进行量化，第二步再对权重量化)。 32位浮点和16位浮点存储的时候
探索 TVM 进行量化方法 Relay框架 如上图所示，有两种不同的并行工作正在进行中 自动整数量化 - 采用 FP32 框架图，在 Relay 中自动转换为 Int8。 接受预量化整数模型 - 这种方法接受预量化模型，引入称为 QNN 的Relay方言，生成 Int8 Relay图。 关于 Relay Automatic FP16 D
全职研发基于人工智能的量化交易已有两年多的时间了，公司成立了一年多的时间，两年多时间里，经历了很多次技术瓶颈，时间最长的一次一个月前刚刚突破，瓶颈期长达半年直接，毫无进展，不过熬过来了，反而一马平川，硕果累累 这两年时间里，也遇到了一些有共同愿景的人士的理解和支持，在此特
OKR教练：如何设置可衡量的KR（关键结果）？ 我们都比较清楚的是KR制定的重要原则之一：KR一定是要具备可衡量性的 但很多人却苦于如何制定KR才算可量化呢？ 有没有一个简单可操作性强的办法呢？ 大白老师告诉你，答案是肯定的。 如何设置可衡量的KR（关键结果）？ 一个最基本的原则，也是最容易掌握
欢迎关注我的公众号 [极智视界]，获取我的更多笔记分享 O_o >_< o_O O_o ~_~ o_O 本文主要聊一下深度学习模型量化组织方式。 在我的这篇 《【模型推理】谈谈推理引擎的推理组织流程》文章里对模型量化策略进行了一些介绍，有兴趣的同学可以翻看一下
layout: post title: ONNX的模型优化与量化细节 date: 2021-09-21 18:18:48.000000000 +09:00 categories: [算法框架] tags: [离线推理] ONNX的模型优化与量化细节 ONNX基本介绍 什么是ONNX？ ONNX全称为 Open Neural Network Exchange，是一种与框架无关的模型表达式。ONNX
ESG策略有超额收益吗？ 国君策略：ESG评级体系的构建与投资策略应用 我们基于26个ESG底层指标，以Lasso回归等方法构建ESG因子。根据ESG因子构建的组合具有显著超额收益，基于ESG因子的沪深300指数增强策略效果良好。
1、《Quantitative Equity Portfolio Management》 作者：Ludwig B Chincarini/Daehwan Kim 2、《量化投资策略：如何实现超额收益Alpha》 作者：Richard Tortoriello 3、《Inside the Black Box：A Simple Guide to Quantitative and High Frequency》 作者：Rishi K Narang 4、《A
量化商品，计算相似度 如何精准寻找竞品相似度算法数据源及具体实现思考与应用 如何精准寻找竞品 一般情况下，竞品的识别方式，是通过价格、规格、成分、主要宣传点、销量等维度进行判断的，然而这种方式存在一定滞后性，并且过于主观，同时没有监控到该竞品完整的生命周期，何时起量，
关于量化交易，作为一个软件直接与交易所进行交互。 首先是先来说一下什么是量化交易机器人? 从本质上说，交易机器人是一种软件程序，它直接与金融交易所进行交互（通常使用API获取和解释相关信息），并根据市场数据的解释发出买卖订单。这些机器人通过监测市场价格走势，并根据一套预先设定
在将数据的运算转化为向量化运算时，有种快捷方法： 根据想要得到的结果的维数，和当前数据矩阵/向量的维数来构建关系式。 比如结果是一个n*1的向量h，现在有的数据是一个m*n的矩阵X和一个m*1的向量theta，那么很有可能： h = X' * theta （这里的X‘表示X的转置） 向量化可以简化代码，提高运算效
PTrade 产品概述 PTrade量化交易系统，是一款面向专业投资者，尤其是中高净值专业投资者的量化交易系统。系统采用先进的技术框架，具有功能丰富、风控全面、管理灵活、架构精简、高效稳定等核心优势。PTrade终端不仅支持多品种普通交易、日内回转交易、量化交易等场
在百度edgeboard fzu3上运行CIFAR10 Classification，介绍Vitis AI TensorFlow设计过程，将Python描述的网络模型运行在Xilinx DPU上。 CIFAR_10数据集 输入图片32x32x8 RGB images，完整CIFAR数据集有60k图片，将数据集进行划分，50k进行训练，10k用来验证。 DenseNet结构 DenseNet-121
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上篇文章我们讲解到了一个简单网格策略的交易逻辑分析，本篇我们继续来完成这个教学策略的设计。 交易逻辑分析 上篇文章我们说到，只要遍历网格每个网格线，判断当前价格上穿下穿网格线即可触发交易动作。但是实际上逻辑细节还是有不少的，往往不了解策略编写的萌新们容易形成一个错误认
CMMI将能力成熟度分为5个级别（初始级，已管理级，已定义级，量化管理级，优化级） 1． 初始级 此时软件过程是无序的，有时甚至是混乱的，对过程几乎没有定义，成功取决于个人努力。管理是反应式的。 2．可管理级 此时建立了基本的项目管理过程来跟踪费用、进度和功能特性。制定了必要的过程纪律，能
在“国产数据库硬核技术沙龙-TDSQL-A技术揭秘”系列分享中，5位腾讯云技术大咖分别从整体技术架构、列式存储及相关执行优化、集群数据交互总线、Fragment执行框架/查询分片策略/子查询框架以及向量化执行引擎等多方面对TDSQL-A进行了深入解读。没有观看直播的小伙伴，可要认真做
2.1二元分类（binary classification） 现有一张图片，大小为：64*64像素。标签为：是猫则标1，不是猫则标0. 小知识：图片在计算机中如何表示 保存一张图片需要三个矩阵，它们分别对应图中的红、绿、蓝三种颜色通道。若图片大小为64*64像素，那么就有三个64*64的矩阵，这三个矩阵表示图片红色，绿色，蓝
文章目录 任意精度深度神经网络3.1 预览3.2 推理3.3 训练 （Training） 4 实验4.2 Comparison to Dedicated Models 任意精度深度神经网络 3.1 预览 神经网络通常是一层一层地构造。 x i
深度学习中网络的加速主要有如下的几种方式： 1）设计高效且小的网络，如MobileNet系列、shuffleNet系列、VoVNet等；2）从大的模型开始通过量化、剪裁、蒸馏等压缩技术实现网络的小型化；3）在inference阶段使用特殊的计算库实现计算的加速，比如MKL、TensorRT等；在上面的方法中最简单的方法就是降
周末综合征，周末爬山+跑步导致周一上班困的啥都不想做。正好趁这个时间写一下前两周做的一个期货网格化工具，算是给后面要入门的兄弟尽点微薄之力（虽然网上的资料已经足够多）！ 我本对期货一无所知(仅知道“期货”二字而已)，但受朋友之托开发一款网格化工具，通过官方及网络上提供的资料，
2021 年 7 月云锵投资团队月报： 概述 云锵量化投资包含量化投基、量化选股。 量化投基使用自动化程序进行量化选基。其中包含了多个策略。本集合投资目标是通过选择优质基金，来获取更高的 Alpha。同时，根据量化指标进行部分仓位的择时操作。整体仓位会控制在 5 成到满仓之间。 量化投
在编写、使用策略时，经常会使用一些不常用的K线周期数据。然而交易所、数据源又没有提供这些周期的数据。只能通过使用已有周期的数据进行合成。合成算法已经有一个JavaScript版本了，其实移植一段JavaScript代码为Python版本很简单。接下来我们一起写一个Python版本的K线合成算法。
目录 什么是QP和QstepQP与Qsetp对应图QP的调节效果量化min qp 最小量化步长max qp最大量化步长 什么是QP和Qstep 量化参数QP是量化步长Qstep的序号。 对于亮度（Luma）编码而言，量化步长Qstep共有52个值，QP取值0-51对于色度（Chroma）编码，Q的取值0-39。 QP与Qsetp对应图 QP的调
需要考虑的问题 在搭建Python开发平台时，需要考虑如下几个问题。 ·选择什么样的操作系统？ ·使用哪一个Python版本？ ·安装Python的哪些库？ ·使用什么样的集成开发环境（IDE）？ 对于操作系统，目前主流的有三种：Windows、Linux、苹果OS X。基于这三种系统，都可以搭建完整的开发平台。读者可
