作者：禅与计算机程序设计艺术1.简介1.1引言近年来，随着互联网的崛起、云计算的飞速发展、大数据产业的蓬勃兴起，以及人工智能、区块链等新技术的出现，数字经济正在以前所未有的速度发展。传统的金融机构被认为已经不堪重负，纷纷转向互联网金融业务，这种新的模式吸引了更多投资者和风险投资人。为了促进数字经济的发展和服务实体经济的需求，央行提出了构建“互联网+”金融体系的战略计划。在这个过程中，量化金融、大数据、人工智能等领域成为重要的支撑力量。我国目前还没有建立起有效的量化金融科技平台，主要原因是基础设施建设水平低、人员不足、团队结构松散、解决方案模糊不清。如何利用云计算、大数据等技术推动量化金融科技平
基于Benchmark的性能测试量化指标方案是一种用于评估和量化系统性能的方法。通过使用Benchmark测试工具，该方案旨在提供可靠的性能数据，并使用具体的指标来衡量系统在各个方面的表现。Part01背景随着App业务不断增长和功能的迭代，代码量快速增加，导致应用结构复杂度提高。同时，在App开发过程中，与竞争对手的App进行性能比较也是必要的。为了避免代码增长和功能迭代带来的性能下降，我们需要一套技术方案来监控App版本的性能，以指导开发人员及时进行代码重构。Part02方案说明Benchmark，即基准测试，是检查和监控应用性能的一种方式。通过对每个移动App版本的迭代运行基准测试，可以
xsimd简介 xsimd是C++的一个开源simd库，实现了对常见simd指令的封装，从而使得simd的操作更为简单。接下来先从两个简单的例子来入门xsimd。voidaverage(conststd::vector&v1,conststd::vector&v2,std::vector&v){intn=v.size();intsize=xsimd::batch::size;intloop=n-n%size;for(inti=0;i::load_unaligned(&v1[i]);autob=xsimd::batch::load_unaligned(&v2[i]);autores=a+b;r
背景海量数据OLAP场景，通常具有数据规模大、查询复杂度高、处理速度要求高等特点，对SQL引擎的执行效率要求非常高。面向行式存储的行式执行引擎由于逐行扫描的方式，往往会导致大量的函数调用开销，性能方面无法满足业务需求。为了解决这个问题，基于列式存储的向量化执行引擎技术应运而生，该方式通过批量计算和充分利用CPU高速缓存和流水线，使得查询分析的性能相较于行式执行引擎得到数量级的提升。面向OLAP场景，YashanDB在列式存储基础上引入了向量化执行引擎技术，并取得了显著的查询性能提升。如下图，在TPC-H基准测试下，YashanDB基本维持秒级的查询响应时延，达到了行业领先水平。本文将为大家深入
本文分享自华为云社区 《【华为云云耀云服务器L实例评测｜云原生】自定制轻量化表单Docker快速部署云耀云服务器|玩转华为云》，作者：计算机魔术师。华为云的云耀云服务器L实例备受推崇，以其高效、可靠和安全的基础设施服务而闻名。本文将为展示在该服务器上部署轻量化定制表单服务，这是一款基于pywebio快速开发的表单，实现设置每个校区每个时间段只能被预约一次。（可以选择各种后端框架或者是内置服务器），下面通过这个案例带你走进该服务器的方方面面。先放效果图：部署教程参考快速上手云耀云服务器 ，首先进入到服务器后，我们需要安装docker环境。Ubuntu20.04安装教程在Docker官方文档Doc
今天文章代码不涉密，数据不涉密，使用的是网上开源代码，做了修改，主要介绍如何实现的，另外，数据使用开放数据VisDrone的小部分数据来测试~今天的文章很短，主要附带一个视频讲解运行过程，我修改的地方就不必说了，代码在文末，可以一键运行。环境：需要安装：protobuf==3.20.1其他库见官方yolo所需的环境；运行顺序：第一步原始训练，得到一个最优mAP等评价指标，记录在小本本上。第二步：通过调整BN稀疏值（main参数中的sr），运行train_sparity.py稀疏训练得到一个稍微小一点点的模型（和原始的精度比较，看看哪个稀疏值最好~）第三步：将上一步的训练好的last.pt放到p
🤵♂️个人主页:@AI_magician📡主页地址：作者简介：CSDN内容合伙人，全栈领域优质创作者。👨💻景愿：旨在于能和更多的热爱计算机的伙伴一起成长！！🐱🏍🙋♂️声明：本人目前大学就读于大二，研究兴趣方向人工智能&硬件（虽然硬件还没开始玩，但一直很感兴趣！希望大佬带带）摘要：感谢华为云提供的测评优惠卷，遥遥领先！！✨华为云的云耀云服务器L实例备受推崇，以其高效、可靠和安全的基础设施服务而闻名。本文将为展示在该服务器上部署轻量化定制表单服务为例带你一文走进该服务器的方方面面。先放效果图！！Github开源地址✨✨：自定制轻量化表单一款基于pywebio快速开发的表单，实现设置每个校区
作为业界第一个关于非结构化数据的团体标准，去年11月发布的《非结构化数据应用能力分级要求》，汇聚产学研各界的力量，站在管理的角度，为非结构化数据的分类、利用、储存、应用等确立了统一标准，帮助企业理清概念，在实际应用中树立起更加清晰的认知。而近日正式上线的《非结构化数据应用能力分级测试》基于《分级要求》，将分级标准细化，形成了测评工具，从侧面帮助企业定位自身非结构化数据应用能力等级，从而更有针对性地推行数字化转型，拥抱数字化浪潮。随着数据的重要地位得到越来越多企业的认可，人们也逐渐认识到了结构化数据与非结构化数据的差异与特点。非结构化数据作为占据企业数据总量80%的重要组成部分，具有不可知、不可
复杂的CAD数据需要专业软件打开，一般体量大、面数高，无法在网页端、移动端、VR端直接使用。为了使用CAD模型，往往需要手工重建，费时费力。Zixel模型减面和轻量化应用，一键转化模型格式，自动化完成模型减面，还可以批量处理模型。 基本功能CAD格式转化模型轻量化应用能够处理CAD原始格式，将转化为SLDASM、SLDPRT、STPCATPart、CATProduct等能被常用的3D软件轻松打开的格式。团队中的成员可以转换模型格式，根据工作习惯使用熟悉的工具开展工作，不用配置或掌握复杂的工业软件。自定义轻量化模型子虔的模型轻量化应用能够高效处理大体量CAD模型，可按照需求自定义轻量化模板，包括
前言目前股票量化分析工具QTYX已经打通了形态驱动选股和数据驱动选股之间的链路。比如双底选股、RPS选股、盘整平台突破选股得到的数据，可以叠加上财务数据、基本面数据、基金持仓数据，然后用条件表达式进行多因子综合排序，从而筛选出优质股票。如果要更进一步提高选股的质量，我们可以再叠加显示行情走势图，从而得到二次确认。比如双底形态筛选出来的股票，可以查看行情走势图，确认是否真正处于底部。于是，我们升级了QTYX的版本至2.5.1来关联选股环节和行情显示。如何使用比如我们通过“双底形态突破与业绩报表叠加分析”生成了一份股票清单：选股步骤可参考这篇文章：双底形态突破与业绩报表叠加分析！股票量化分析工具Q
