金融介绍金融就是对现有资源进行重新整合之后，实现价值和利润的等效流通。比如小明想把手里的资金投资给小李，而小李有好的增值项目但是缺少资金，如果小李的项目创业成功，小明的资金就会增长。金融工具在金融市场中可交易的金融资产，主要分为股票、期货、黄金、外汇、基金、债券等。投资本质上就为低价买入，高价卖出。期货现货，指现有的物品。比如发电厂需要大量的从煤炭市场去购置煤用来发电，预估煤炭的价钱会增长，发电厂就去大量囤积。一方面自己用来发电，一部分卖给对煤有需求的其他厂商，从而赚取差价。期货，指规定期限的货物。是以某种大众产品如棉花、大豆、石油等及金融资产如股票、债券等为标的标准化可交易合约。因此，这个标
译者|李睿审校|重楼大型语言模型(LLM)应用的一大挑战是其耗费巨大的内存和计算需求，通常需要数十GB的GPU内存。这使得它们不仅昂贵而且难以运行。为了缓解这些问题，研究人员开发了几种LLM压缩技术，其中包括“量化”。量化通过改变参数的存储方式来减少模型的误差。GPTQ就是这样一种高效快速的算法。GPTQ通过AutoGPTQ库得到了HuggingFace等流行框架的支持，并提供了一种经济有效的解决方案。以下是人们需要知道的关于用GPTQ量化LLM的事项。什么是量化?Transformer模型(例如LLM)通常使用16位浮点数字(fp16)存储参数。因此，运行一个有10亿个参数的模型至少需要2G
作者：禅与计算机程序设计艺术1.简介2017年10月份，美国最大的比特币矿场Cryptopia遭遇了一次重大漏洞，导致用户账户中的比特币被盗取。这一事件引起了全球各个加密货币社区广泛关注。众多的币种价格暴跌，资金流入到“黑心机构”的数量也在激增。投资者担忧着自己的财产安全，越来越多的人选择了加入到这样的“恶性循环”。对于像Cryptopia这种用户量巨大的平台，攻击者是否也存在同样的问题呢？如果平台上充斥着各种恶意攻击者，如何保护用户数据和资产不受损害呢？本文将探讨一些常见的攻击手段，并尝试给出解决这些攻击的建议。2017年10月份，Cryptopia这次的攻击事件对整个比特币行业来说是一个重
💡💡💡本文解决什么问题：轻量级可重参化EfficientRep替换YOLOv8neck部分EfficientRep | GFLOPs从9.6降低至8.5， mAP50从0.921下降至0.912，mAP50-95从0.697提升至0.779Yolov8-Pose关键点检测专栏介绍：https://blog.csdn.net/m0_63774211/category_12398833.html✨✨✨手把手教你从数据标记到生成适合Yolov8-pose的yolo数据集；🚀🚀🚀模型性能提升、pose模式部署能力；🍉🍉🍉应用范围：工业工件定位、人脸、摔倒检测等支持各个关键点检测； 1.YOLOv
我遇到了真正的麻烦，了解此代码中的错误在哪里：我有一堆矩阵，我想将每个矩阵的上部三角部分放入矢量，对其进行操作，然后将结果映射回。这是代码：%%n=10;m=3;%generatearandom'stackofmatrices'bar=randn(n,n,m);%indextheuppertriangularpartinds=triu(true(n,n));%linearizebar_lin=permute(bar,[312]);bar_lin=bar_lin(:,inds);%de-linearizefoo=zeros(size(bar,3),n,n);foo(:,inds)=bar_lin
前言轻量化网络设计是一种针对移动设备等资源受限环境的深度学习模型设计方法。下面是一些常见的轻量化网络设计方法：网络剪枝：移除神经网络中冗余的连接和参数，以达到模型压缩和加速的目的。分组卷积：将卷积操作分解为若干个较小的卷积操作，并将它们分别作用于输入的不同通道，从而减少计算量。深度可分离卷积：将标准卷积分解成深度卷积和逐点卷积两个步骤，使得在大部分情况下可以大幅减少计算量。跨层连接：通过跨越多个层级的连接方式来增加神经网络的深度和复杂性，同时减少了需要训练的参数数量。模块化设计：将神经网络分解为多个可重复使用的模块，以提高模型的可调节性和适应性。传统的YOLOv5系列中，Backbone采用的
写在前面NSTransformer模型来自NIPS2022的一篇paper《Non-stationaryTransformers:ExploringtheStationarityinTimeSeriesForecasting》。NSTransformer的目的主要是为了解决其他方法出现过平稳化处理的问题。其通过提出序列平稳化以及去平稳化注意力机制可以使得模型面向提升预测性能的角度进行平稳化处理，相比于Transformer的变体，NSTransformer在预测性能方面实现了大幅度的提升。下面的这篇文章主要带大家了解一下NSTransformer的基本原理，并使用作者开源的NSTransfor
欢迎关注、点赞、评论！YOLOv5是一个基于深度学习的目标检测算法，是YOLO系列算法的最新版本。YOLO是YouOnlyLookOnce的缩写，意味着只需要一次前向传递就可以完成目标检测任务，因此具有非常快的检测速度和较高的精度。相比于YOLOv4，YOLOv5在多个方面进行了改进和优化，包括更快的训练速度、更高的精度、更小的模型体积等。以下是YOLOv5的一些特点：更快的训练速度YOLOv5采用了一种新的训练方法，称为Scaled-YOLOv4，在不降低模型精度的情况下加快了模型的训练速度。此外，YOLOv5还采用了一种新的数据增强方法，称为MosaicDataAugmentation，可
🥑WelcometoAedream同学'sblog!🥑文章目录模型性能指标常见指标ROC/AUCROC&PRC多分类问题——混淆矩阵计算结果分析——以YOLOv5为例1.confusion_matrix.png(混淆矩阵)2.F1_curve：3.labels.jpg4.labels_corrrelogram.jpg5.P_curve.png6.PR_curve.png7.R_curve.png8.results.png8：results.txt轻量化主要关注1、Parameters参数量2、FLOPs浮点运算次数3、Latency延迟4、FPS每秒传输帧数指标间的关系网络的运算速度与什么有关
Llama2通过llama.cpp模型量化Windows&Linux本地部署什么是LLaMA1and2LLaMA，它是一组基础语言模型，参数范围从7B到65B。在数万亿的tokens上训练的模型，并表明可以专门使用公开可用的数据集来训练最先进的模型，而无需求助于专有和不可访问的数据集。特别是，LLaMA-13B在大多数基准测试中都优于GPT-3（175B），并且LLaMA65B与最好的型号Chinchilla-70B和PaLM-540B具有竞争力。Meta出品的Llama续作Llama2，一系列模型（7b、13b、70b）均开源可商用。Llama2在各个榜单上精度全面超过Llama1，同时也超
