阿布量化（AbuQuant）是一个开源的量化交易框架，专为金融领域的研究者和交易者设计。它基于Python语言开发，提供了一整套从数据获取、策略开发、回测分析到交易执行的解决方案。阿布量化不仅能够帮助用户快...
本文介绍了通达信预警自动化交易系统，一个适合散户的量化交易工具，无需复杂编程，只需简单设置即可实现自动化买卖。通过与QMT软件配合，实现了安全可靠的交易，且成本低廉。文章详细阐述了QMT软件的安装、配置和策略导入...
随着大语言模型(LLMs)规模和复杂性的增长，寻找减少它们的计算和能耗的方法已成为一个关键挑战。一种流行的解决方案是量化，其中参数的精度从标准的16位浮点(FP16)或32位浮点(FP32)降低到8位或4位等低位格式。虽然这种方法显...
向量化是提高人工智能算法计算效率的关键技术之一。通过将操作应用于向量或矩阵，而不是逐个元素处理，向量化可以显著加速计算过程。本文将探讨向量化的基本概念、实现方法，并提供Python代码示例，以帮助读者理解如何在人...
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VanillaNet是华为最新推出的轻量级网络架构，专为在移动端和嵌入式设备上运行而设计。轻量化设计：通过简化卷积操作和减少参数量，VanillaNet可以在保证精度的前提下，大幅降低计算复杂度。深度可分离卷积：采用深度可分离卷积（De...
在当今技术快速发展的时代，我们追求的不仅是智能设备的高性能，同时也强调其能效和便携性。VitisAI量化器便是在这样的背景下应运而生的一个工具，它通过将神经网络模型的数据精度从32位浮点数降低到8位整数，极大地缩减...
深度可分离卷积：将标准卷积分解为深度卷积和逐点卷积，大幅降低计算复杂度。线性瓶颈：使用线性激活函数而非ReLU，在瓶颈层的输入和输出之间避免了非线性变换。反向残差块：在网络中引入反向残差模块，改善了特征的流动和信息传递。首先，我们需要定...
从基础到实践，深入学习。无论你是初学者还是经验丰富的老手，对于本专栏案例和项目实践都有参考学习意义。每一个案例都附带关键代码，详细讲解供大家学习，希望可以帮到大家。正在不断更新中~...