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话说量化（2）
市场，是一个很古老的概念了，至少已经有三四千年以上的历史了。较早的关于市场的记录是在古埃及时期，公元前两千多年之前，就已经有“Bazar”这个概念了，汉语里面也留下了它音译的痕迹——“巴扎”。直到现在，在新疆少数民族聚居区仍然在使用这个词汇作为“集市”的用词概念。
53020发布于 2018-09-14 - 来自专栏PostgreSQL研究与原理解析
PG 向量化引擎--2
PG 向量化引擎--2 向量化引擎是OLAP数据库提升性能的有效技术。翻到PostgreSQL邮件列表有对向量化引擎的讨论。这里继续进行整理，以作分析。 对于Int32，此区域大小时4*BATCHSIZE，而对于Int16，大小时2*BATCHSIZE。所以使用原生数据可以只做一个memcpy来填充vtype的batch。 2、为什么VectorTupleSlot中包含元组的数据（batch）而不是向量（vtype的数组）？ 我们是否可以得出结论，对于OLAP查询使用向量化引擎，对于OLTP查询使用行引擎会更好。 5、对于不能向量化的查询捕获并抛出异常不是处理此类情况最安全和最有效的方法。 花费的时间比预期要长：executor代码中很多东西都发生了改变： par.warkers PG9_6矢量化=关闭 PG9_6矢量化=开启 主矢量化=关闭jit=打开 主矢量化=关闭jit=关闭 主矢量化
1.2K20编辑于 2022-02-09 - 来自专栏量化小白上分记
量化笔面试概率题*2
我投的基本都是量化岗，到现在3/20的通过率，总之很艰难。 因此E(k) = 2^(k+1) - 2，这样，E(4) = 30 ? 再举一个例子 ? 有一楼梯共m级，刚开始时你在第一级，若每次只能跨上一级或二级，要走上第m级，共有多少走法？ 还是刚才的逻辑，假设走k级有f(k)种走法，显然f(1)=1,f(2)=2，如果第一次走了1级，剩下k-1级有f(k-1)种走法，如果第一次走了两级，剩下k-2级有f(k-2)种走法，即f(k)=f(k -1)+f(k-2)。 ，但速度会快很多，代码如下 def f(x): if x ==1: y = 1 elif x ==2: y = 2 else: s
4.2K20发布于 2019-07-01 - 来自专栏人力资源数据分析
人才数字发展转型（2）
1、 培训课程的录制 我们平时都有很多线下的课程，可以对线下的课程进行现象的视频录制，然后进行编辑剪辑，可以作为线上的课程素材 2、 在线课程的设计 培训人员可以根据课程规划，进行微课的设计，一般微课都是以多媒体的形式呈现
43720发布于 2020-01-02 - 来自专栏大模型成长之路
【大模型学习 | BERT 量化实战（2） 】
p_bert_embeddings_layernorm_weight', 'p_bert_embeddings_layernorm_bias', #⚠️ BERT 模型包含了 nn.Embedding 层，而当前 PT2E ① 权重分布本身就不光滑（有离群值）② 权重量化导致连续输入映射为不连续输出解决✅ 方法1：替换激活函数 GELU → ReLU✅ 方法2：尝试采用 QAT 逐层敏感性分析核心思想：将原模型逐层量化，观察产生精度下降的原因 isinstance(module, nn.Linear)]def run_sensitivity_analysis(model_fp32, tokenizer): print("Loading SST-2 .4f} | ΔAcc: {delta:.4f}") results.append((name, acc, delta)) results.sort(key=lambda x: x[2] Sensitive Layers:") for r in results[:5]: print(f"{r[0]:40s} | Acc: {r[1]:.4f} | ΔAcc: {r[2]
78710编辑于 2025-06-27 无代码：数字化转型的轻量化革命与实践路径
无代码平台的出现，以“可视化拖拽、零代码编程”为核心，打破了技术与业务之间的壁垒，成为推动数字化转型走向普惠的关键力量。 1.3 降低试错成本，增强组织灵活应变能力数字化转型过程中，企业往往面临需求不明确、市场变化快等问题，传统开发模式下，一旦需求调整，需要重新修改代码，成本高、风险大。 二、无代码的典型应用场景：从部门级工具到企业级系统无代码的应用范围已从最初的部门级轻量工具，逐步拓展至企业级核心业务系统，覆盖多个业务领域，成为企业数字化转型的“万能工具箱”：2.1 内部管理类应用：优化办公流程企业内部管理是无代码的核心应用场景之一 它让数字化转型从“技术驱动”转向“业务驱动”，让每一个有创新想法的人都能成为数字化的参与者和推动者。 随着技术的不断成熟，无代码将成为企业数字化转型的标配工具，帮助更多企业以更低成本、更高效率实现数字化升级，在数字经济时代抢占发展先机。
18810编辑于 2025-12-29- 来自专栏DeepHub IMBA
使用ExLlamaV2量化并运行EXL2模型
并且它还引入了一种新的量化格式EXL2，它为如何存储权重带来了很大的灵活性。 在本文中，我们将介绍如何量化EXL2格式的基本模型，以及如何运行它们。 量化EXL2模型 首先需要安装ExLlamaV2库： pip install exllamav2 #为了使用官方的一些脚本，我们还要把官方的代码clone到本地 git clone https:/ 量化过程使用现有脚本非常的简单。那么还有最后一个问题，为什么要使用“EXL2”格式而不是常规的GPTQ格式呢?EXL2带来了哪些新功能？ 它支持不同级别的量化:它不局限于4位精度，可以处理2、3、4、5、6和8位量化。 它可以在一个模型和每一层中混合不同的精度，以保留最重要的权重和具有更多bit的层。 ExLlamaV2在量化过程中使用了这种额外的灵活性。它会自动尝试不同的量化参数，并测量了它们引入的误差。
1.1K10编辑于 2023-11-22 - 来自专栏人力资源数据分析
KPI关键指标的量化设计（2）
我们在上篇文章讲到了如何根据岗位的工作职责进行KPI关键值的选择，那今天我们就来聊聊，如何进行量化的KPI指标的设计。 （2）Measurable可以衡量的：绩效指标是数量化或者行为化的，验证这些绩效指标的数据或者信息是可以获得的。 2、KPI量化指标的3大设计维度 在对KPI的设计中，我们根据数据的类型，我们一般会对KPI的数据有三种形式的量化指标设计 ? ? 1、KPI的标准指标，这个指标的数值是指在月度我们达标的数据 2、KPI保底数据，这个数据指标是我们每月必须一定要完成的数据指标， 3、KPI期望数据，这个数据是我们超出达标数据，跳一跳可以够得到的数据
2.1K30发布于 2020-11-03 - 来自专栏嘘、小点声
股市技术面操作的量化交易--量化交易2-投资方法
通常，我们认为人们是“风险厌恶”的，并构造如下形式的效用函数来代表投资者的投资偏好： U®=E®- 1/2 Aσ^2 ® 其中E®表示投资组合的预期收益率，σ^2 ®表示投资组合的方差； 预期收益率越高 资产组合 假设有两种资产E_1和E_2，其预期收益率和方差分别为r_1、σ_1^2和r_2、σ_2^2,收益率相关系数为ρ。另有，r_1<r_2、〖0<σ〗_1<σ_2。 如果同时投资于两种资产，权重分别为w_1、1-w_1， 则组合的期望收益率和方差可表示为： r=w_1 r_1+(1-w_1)r_2 σ^2= w_1^2 σ_1^2+〖(1-w_1)〗^2 σ_2^2 +2w_1 (1-w_1)ρσ_1 σ_2 容易证明,当且仅当ρ=1时资产组合标准差与预期收益呈线性关系。 由于ρ的取值范围在-1和1之间，因此通常情况下σ^2= w_1^2 σ_1^2+〖(1-w_1)〗^2 σ_1^2+2w_1 (1-w_1 )ρσ_1 σ_2<〖(w_1 σ_1+(1-w_1 )σ_2
1.1K20发布于 2020-11-24 无代码：数字化转型的轻量化落地路径与实践逻辑
本文将从无代码的崛起逻辑、应用场景、技术融合及落地要点出发，探讨其在数字化转型中的实践价值。 一、数字化转型的“轻量化”需求：无代码的崛起逻辑1.1 中小企业的数字化痛点：技术门槛与灵活适配矛盾传统数字化转型依赖专业开发团队，不仅需要投入大量人力成本，且开发周期通常以月为单位，难以适配中小企业“ 三、AI+无代码：技术融合下的效率升级3.1 AI赋能无代码的核心方向AI与无代码的融合并非“重技术叠加”，而是以“轻量化赋能”为核心，聚焦降低操作门槛和提升系统智能化水平。 3.2 轻量化融合的实践边界AI+无代码的应用需坚守“业务导向”原则，避免过度追求技术噱头。 随着AI等技术的轻量化融合，无代码将进一步降低数字化门槛，成为中小企业数字化转型的“普惠工具”。
22210编辑于 2025-12-15- 来自专栏超级架构师
【数字化转型】数字化转型指南 - 第2部分
「数字化」数字化转型指南：定义，定价和规划（第1部分） 关键要点 业务转型，无论是否为数字化，都很复杂。利用参考框架来模拟，理解和定价其经济，风险和财务影响至关重要。 实际上，数字化转型的主要商业动机之一是建立组织，运营和技术基础，以促进不断发展和跨职能合作。换句话说，公司有目的地组织自己，以便能够随时执行任何转型，以便在未来保持竞争力和相关性。 行动中的数字化转型框架 本节为金融服务公司（特别是资产管理公司）执行数字化转型框架。 第一个目标是建立可用于定量衡量转型有效性的基准。 更重要的是，麦肯锡的调查还显示，在尝试转型时投资于人力资本的组织不太可能获得与进化相关的经济利益。 图34提出了一个参考框架，将人为因素纳入业务转型，无论是否为数字化。
72610编辑于 2023-01-04 中小企业轻量化数字化转型：低代码高效落地指南
在数字经济浪潮下，数字化转型已成为中小企业生存发展的必选项，但技术人才稀缺、预算有限、业务需求灵活等痛点，让传统定制开发或标准化系统难以适配。 建议通过业务部门访谈、流程拆解等方式，明确亟待解决的场景需求，如客户管理、库存统计、审批流程自动化等，优先搭建覆盖核心场景的轻量化应用。 第一阶段选择需求最迫切、流程相对简单的部门（如行政、销售）作为试点，快速搭建1-2个核心应用，验证平台适配性与应用实用性；第二阶段总结试点经验，对应用进行优化完善后，向全公司推广，同时开展全员基础操作培训 建议指定1-2名熟悉业务与平台操作的员工作为运维负责人，负责日常应用故障排查、功能更新需求收集、数据安全管理等工作。 结语对于中小企业而言，低代码平台的核心价值在于以低成本、高效率的方式打破数字化转型壁垒，让技术真正服务于业务发展。
28010编辑于 2026-01-14- 来自专栏机器之心
字节开源大模型量化新思路，2-bit量化模型精度齐平fp16
这样做的优势是明显的，我们不再需要关注量化特有的问题，比如如何处理敏感通道，如何处理 outlier 等等，而是只需要将量化问题进行数学建模，找到一个合适的优化目标函数，然后去求解该函数。 2. 3. decoupleQ 观察 (1)~(3) 式在量化中的作用，如果我们换一种思路，就会发现其实我们不需要知道 (1) 式和 (2) 式。 W2 算子实现 要对量化后的模型进行推理，需要量化算子的支持，在业界没有现成的 w2a16 的算子可用，作者们基于 Tensorrt-LLM 中的 w4 算子开发了 w2 的 Gemm cuda kernel 量化模型本身是以 2bit weight 的形式加载和存储在显存中，因此会占用比较小的显存。 作者尝试使用不同的方法将模型量化为 W2A16g64。
1.2K10编辑于 2024-05-14 宠物行业AI赋能S2B2C转型
通过API网关实现模块化部署，逐步将AI能力注入供应链管理（S）、门店运营（B）、消费者服务（C）全链条，最终形成数据驱动的智能养护闭环。实际落地需重点关注宠物数据隐私保护和AI可解释性设计。
30910编辑于 2025-02-24腾讯云政府数字化转型实践：数据整合、智能服务与效能量化
直面政府数字化转型共性瓶颈 政府数字化转型中，跨部门协作效率、数据价值挖掘、民生服务体验提升面临明确瓶颈。 量化应用成效与客户价值落地 深圳市政务服务和数据管理局（市级大数据平台和数据库项目） 建设统一大数据湖：接入30+单位，累计汇聚超600亿条数据，支撑150个主题库专题库建设，918TB数据存储，通过大数据商城发布 量化效能验证：多客户实践验证效能，如深圳政数局数据汇聚600亿+、邯郸公积金满意度90%+、宝安区办理时长缩短35%（来源：第三章数据）。
14410编辑于 2026-04-11- 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 ;
4.5K00编辑于 2023-03-28 - 来自专栏世民谈云计算
《企业IT架构转型之道》读书笔记（部分2）
2 大促秒杀活动催生缓存技术的高度使用 需求：平台如何完美支持大促秒杀场景是一个体系工作，牵涉到应用架构设计的合理、平台稳定性报障、极强的系统扩展能力等多个方面。
73620发布于 2019-06-28 - 来自专栏素质云笔记
NLP+2vec︱认识多种多样的2vec向量化模型
1、word2vec 耳熟能详的NLP向量化模型。 https://github.com/danielfrg/word2vec 2、doc2vec Paper: https://cs.stanford.edu/~quocle/paragraph_vector.pdf 、非正常语言的字符串中学习到一种向量化的表达方式。 4、batter-pitcher-2vec Python: https://github.com/airalcorn2/batter-pitcher-2vec 5、illustration-2vec Python ://github.com/klb3713/sentence2vec 8、wiki2vec Java/Scala: https://github.com/idio/wiki2vec 9、topicvec
2.3K70发布于 2018-01-15 小程序容器助力银行数字化转型：构建轻量化金融服务新生态
一、金融行业数字化转型的核心困境在监管要求趋严与用户需求升级的双重压力下，银行传统 IT 架构的弊端日益凸显。 10 分钟，引发 15% 的用户投诉· 适老化改造困难：为老年用户定制大字体、语音导航等功能需重构界面逻辑，某银行适老化版本开发耗时 3 个月二、小程序容器重构金融服务技术架构小程序容器技术通过 "轻量化运行 FinClip 作为专业的小程序容器服务商，其解决方案在某头部银行实践中，使新功能开发效率提升 70%，跨端适配成本下降 80%，成为银行数字化转型的核心技术底座。1. 跨端融合的轻量化开发体系FinClip 支持 "一次开发，多端运行" 的金融级适配：· 全渠道覆盖：微信小程序代码可直接运行于手机银行 APP、微信银行、智能柜台终端，某城商行借此整合 12 个业务系统 架构升级推动敏捷组织转型· 中台能力沉淀：构建金融小程序组件中台，某城商行通用组件复用率达 90%，新业务孵化周期缩短至 2 周· DevOps 深度整合：实现 "需求 - 开发 - 测试 - 发布"
33410编辑于 2025-07-11- 来自专栏DrugScience
超量化合物库筛选策略–P2
上期回顾： 超量化合物库筛选策略–P1 具体步骤： 1. 一切以最终完成上传到Github的地址为准 ├── Codebase #相关代码 ├── Database #所用数据库文件 ├── Workflow #工作流程 ├── 参考资料 #辅助文献 └── 超量化合物库筛选策略 .md #本文 2. 参考： [1] https://enamine.net/ [2] Grygorenko O O , Radchenko D S , Dziuba I , et al.
55210编辑于 2022-05-17
腾讯云开发者
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