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#量化

高效MoE的扩展法则

用户10637292

摘要:混合专家(Mixture-of-Experts,MoE)已成为一种主导架构,通过将总参数与计算成本解耦,高效扩展大语言模型(Large Language ...

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基于 Python + QuantDash 搭建跨市场多因子选股系统:从因子计算到动态组合构建

用户9138916

在量化交易的研究中,单只标的的双均线交叉或突破策略往往容错率较低,容易受到单一市场波动的干扰。相比之下,**多因子选股系统(Multi-Factor Stock...

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Tushare接口文档:复权因子(adj_factor)

用户12614088

通过仅传递ts_code可获取该股票最近6000条复权因子数据。如需使用更为久远的复权因子数据,则可以通过推荐的方案,依据trade_date进行循环遍历请求历...

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用商汤大模型做物体检测? 实测 SenseNova-SI 全流程

javpower

传统物体检测(YOLO、Faster R-CNN)虽然精确,但需要大量标注数据训练。而最近大火的视觉语言模型(VLM)让我想到一个思路:

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技术面试官说实话:这5类简历我直接扔进垃圾桶

AI智享空间

干了八年技术面试官,粗略算过,经手的简历少说也有四五千份。每次招聘季打开邮箱,200封简历里能让我认真看完的不超过30份。剩下的,基本扫一眼就关了——不是我没耐...

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QMT 实操:怎么按对手价一键下单

用户12567181

以上就是两个被拆解的问题的解决方法,当我们将这两个解决方法结合起来就能够顺利地解决用对手价下单的场景了。

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GGUF quantizer 独立指认 Transformer 三段式深度结构

山野大叔

llama.cpp/src/llama-quant.cpp 里的 llama_tensor_get_type 函数——它决定每一层的 attn/ffn 张量用什...

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用 Streamlit + QuantDash 搭建你的专属「个人多市场资产扫描器」

用户9138916

对于量化研究员而言,常常会遇到这样一个工程尴尬: 写好了一个技术指标策略或相关性扫描算法,想要做个简单的可视化界面进行日常复盘,但如果去写 React / Vu...

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基于 Polars + QuantDash 极速处理海量股票行情与因子特征计算

用户9138916

在量化多因子策略研究中,数据清洗与特征工程(Feature Engineering)占用了研究员 80% 以上的时间。当我们面对成百上千只股票、几年的日线甚至分...

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如何用 Backtrader 结合 QuantDash 构建本地多资产策略回测框架?

用户9138916

在量化策略开发的过程中,很多新手习惯用简单的 for 循环遍历 Pandas 的 DataFrame 甚至是 List 来做回测。这种做法虽然直观,但在处理复杂...

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Tushare接口文档:沪深港通股票列表(stock_hsgt)

用户12614088

通过传递每个交易日(trade_date),按照类型遍历4次获取每日沪深港通所有股票信息。

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Tushare接口文档:ST风险警示板股票(st)

用户12614088

如果要查询有哪些变更类型,可以将数据全部下载到本地后对st_type进行去重查看。

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