Quantlib简介 相比TA-Lib在技术分析领域的地位，QuantLib在金融工程领域的地位可以说有过之而无不及。...QuantLib在Python中的安装 QuantLib功能强大的同时安装也较为复杂，其官方网站仅提供了源代码，需要用户自行编译，完成后还需要编译QuantLib的SWIG封装从而实现Python调用...在这里下载QuantLib和Quantlib-SWIG，注意请选择两者都有的版本（在作者写这篇教程时，两者都有的最新版本号是1.7），将下载的zip文件分别解压缩，假设路径为D:\QuantLib-1.7...QuantLib-SWIG的Python接口 REM 只有当swig的.i文件发生变化时，才需要先执行wrap命令 python setup.py wrap python setup.py build...python setup.py install 接下来可以尝试运行D:\QuantLib-SWIG-1.7\Python\examples目录下的一些例子，没有报错则说明安装成功 有社区成员发现
没有安装python版本以及其他一系列版本版本兼容性问题，导致我必须用编译方式重新安装protobuf2.5 下载源码 首先，从github上下载protobuf的源码，地址：https://github.com.../google/protobuf,我选择下载2.5.0版本。...编译protobuf 然后将下载的压缩包解压缩 unzip protobuf-2.5.0.zip 按照网上教程，应该执行..../configure了，但是根目录下居然没有configure文件，却有一个autogen.sh，原来是因为protobuf的编译方式做了修改，要执行autogen.sh才会生成configure脚本。.../configure # -j8 多线程编译 make -j8 make check # 安装编译成功的protobuf sudo make install 安装python模块 cd python
大家好，又见面了，我是你们的朋友全栈君 我这里使用的时centos7-mini，centos系统本身默认安装有python2.x，版本x根据不同版本系统有所不同，可通过 python –V 或 python...–version 查看系统自带的python版本 有一些系统命令时需要用到python2，不能卸载 1、安装依赖包 1）首先安装gcc编译器，gcc有些系统版本已经默认安装，通过 gcc –version...源码，根据需求下载 1）在https://www.python.org/ftp/python/中选择自己需要的python源码包，我下载的是python3.7.0 (大家也可以去https://www.python.org...官网首页下载，找到downloads，就可以选择想要的版本下载了) 2）下载 wget https://www.python.org/ftp/python/3.7.0/Python-3.7.0.tgz...、执行配置文件，编译，编译安装 cd Python-3.7.0 .
Quantlib简介 相比TA-Lib在技术分析领域的地位，QuantLib在金融工程领域的地位可以说有过之而无不及。...QuantLib是用C++开发，所提供的工具包括了我们平常做经济金融计算时用到的很多模型(如：衍生品定价、分析等)，专门针对金融工程领域涉及的库，可以很方便的用在研究与实际产品中。...但是同时因为期权的非线性特征，在做多时可以采用买入看涨和卖出看跌两种方法（做空也一样有两种：买入看跌和卖出看涨），具体的选择就需要参考当时的波动率水平，而QuantLib的速度足以满足CTA类策略对于低延时的要求...想参与期权交易的朋友可以具体参考vn.py1.8版本的OptionMaster模块。 安装教程 请点击http://www.vnpie.com/forum.php?...基于python的开源交易平台开发框架。截止目前，vn.py项目在Github上的Star已经达到5563，量化交易类开源项目第1，量化类项目第3（1、2依旧分别是Zipline和TuShare）。
Python：为什么类中的私有属性可以在外部赋值并访问？...问题引入 在慕课网上学习Python**类中的私有属性**的时候，看到了一个同学的提问： 将count改为__count,为什么实例变量在外部仍然可以修改__count？这里print p1....“伪私有属性”，原理是python编译器将加了双下划线的“属性名”自动转换成“类名属性名”。...所以我们在外部用“属性名”访问私有属性的时候，会触发AttributeError，从而实现“私有属性”的特性。但通过“类名属性名”也可以访问这些属性。...以上这篇谈谈Python:为什么类中的私有属性可以在外部赋值并访问就是小编分享给大家的全部内容了，希望能给大家一个参考。
QuantLib是一个用于衍生品定价、分析分析的一个库，是用C++写的，通过SWING技术可以用Python调用。...量化投资自古分P宗和Q宗，相比于各种量化回测平台，QuantLib无意识Q宗的宠儿。 安装之类的，网上教程很多了，读者自行百度即可。...在QuantLib中有一个Date类就是用来处理时间的。...当然很多功能其实和我们常用的datetime这个库雷同，但是使用QuantLib中的Date类来定义时间的话，可以被QuantLib框架识别，所以，我们还是要学习一下。...大家可以自行尝试。
这个破问题搞了好久，编译安装，如果指定的目录不对依旧存在很难解决问题类似下面 ?...为了不存在yum和python的依赖问题，直接暴力yum和python同时卸载干净 卸载yum rpm -qa|grep yum rpm -e 几个包 卸载python [root@test ~]#...自己对应yum以及python安装包一个个写的 !...rpm -Uvh --replacepkgs rpm-python*.rpm yum*.rpm yum和python都可以使用 ?...吐槽，编译安装坑死了 我又在我刚买的阿里云机器上重装yum和python 同样的操作华为云机器没问题，这台阿里云机就报错了 There was a problem importing one of the
有些国外的平台、社区、博客如果连接无法打开，那说明可能需要访问国外网站 国内在线量化平台： BigQuant – 你的人工智能量化平台 – 可以无门槛地使用机器学习、人工智能开发量化策略，基于python...zwPython – 基于winpython的集成式python开发平台 quantmod – 量化金融建模 rqalpha – 基于Python的回测引擎 quantdigger – 基于python...Gohlke – Windows用户从这里可以下载许多python库的预编译包 教程 Python | Codecademy 用 Python 玩转数据 – 南京大学 | Coursera Google...frameworks, libraries, software and resources pandas – Python做数据分析的基础 pyql: Cython QuantLib wrappers...库 Quantitative Finance in Julia – 多数为正在实现中，感兴趣的可以参与 编程论坛 Stack Overflow SegmentFault Quora Github 知乎
谈到机器学习，我们脑海首先蹦出的编程语言是什么？一定是python。其实除了python，Javascript也是不错的选择。...WebDNN有一个优化器管道，它看似一个编译器，将一个训练模型转换为一个WebDNN的中间表示的格式。在WebDNN优化中间表达之后，优化过的模型生成一个核操作图，如下图所示： ?...我们可以将WebDNN看做一个优化器，它能让预训练的模型在浏览器上运行得更快。...Keras.js提供很多使用的例子，你可以访问：https://github.com/transcranial/keras-js.git 了解更多。...重要的是哪种工具适合哪类问题，深度学习框架还很年轻、不成熟，希望在看完这篇文章之后，可以帮助你更好的选择深度学习框架。
可见不光是国外的金融分析岗位需要会编程，国内一些主流基金公司也需要有编程能力的基金经理。既然很多编程语言都可以做数据策略分析，那为什么Python这么受欢迎呢？...数据分析适合用Python实现，有足够的Python库来支持数据分析。比如说Pandas就是一个很好的原生金融数据处理工具，语法简洁，但功能函数十分完善，可以处理几乎所有数据任务。...量化投资方向，Python也是身经百战，有Windpy、TA-Lib、Quantlib、Zipline等众多业界知名的数据策略工具。...至于大数据平台搭建，我们也可以配合C++、C#、Java来构建金融应用，或者直接使用python的GUI来实现。像Hadoop、Spark等大数据工具都会有Python的接口。...可以说，在金融数据分析方面，没有其他语言能像Python这样既能精于计算又能保持性能，还拥有完善的算法、应用模块。
2、Flask Web应用程序，它作为中间的调度程序，该组件可以伪装成合法网站来隐藏后端的C2基础设施，并且能够向客户端发送新的控制命令。 3、C&C命令行，可以用来控制代理。...工具依赖 后台的C&C基础设施需要一台Windows Server 2012或以上版本，并安装Python 3.4以及下列Python依赖： Colorama： pip install colorama...编译环境如下： Visual Studio 2017及其以上版本 .NET Framework 4.5及其以上版本 工具安装 使用下列命令将项目源码克隆至C&C服务器中： git clone https...你也可以使用ILMerge来生成一个单独的exe文件，这里请将项目以Windows Application进行编译： ?...工具使用 广大用户可以直接在C&C服务器中的命令行工具中输入下列命令，并在受感染的主机中运行C#代理，即可开始使用LOLBITS了： python lawlbin.py 项目地址 LOLBITS：https
但通常来说，如今大数据方面有三种语言可以选择：R、Python和Scala，外加一直以来屹立于企业界的Java。那么，你该选择哪种语言？为何要选择它，或者说何时选择它？...比如说，Spark中的新功能几乎总是出现在Scala/Java绑定的首位，可能需要用PySpark编写面向那些更新版的几个次要版本(对Spark Streaming/MLLib方面的开发工具而言尤为如此...由于Scala在JVM里面运行，它可以立即随意访问Java生态系统，不过它也有一系列广泛的“原生”库，用于处理大规模数据(尤其是Twitter的Algebird和Summingbird)。...这就需要在编写Scala时遵循一套好的实践和准则(Databricks的就很合理)。 另一个缺点是，Scala编译器运行起来有点慢，以至于让人想起以前“编译！”的日子。...但是由于研发人员在竭力理清Node.js应用程序中的一套回调，使用Java让你可以访问一个庞大的生态系统(包括分析器、调试器、监控工具以及确保企业安全和互操作性的库)，以及除此之外的更多内容，大多数内容在过去二十年已久经考验
（找不到就在开始菜单搜索） 下图中 (base) 表示conda为我们预创建了一个基础环境，输入 python 指令启动Python，可以看到预装Python版本为3.7.10，只就是下载步骤选择版本...（如果我没有指定Python版本，conda会默认下载3.7的版本，因为前面安装的conda是Python 3.7版本）environment location 提示了编译环境的安装位置。...至此我们创建了一个指定版本的Python编译环境。 3.2 PyCharm创建项目 如图。 项目创建完成后，打开窗口的右下角显示了当前所用Python版本和编译环境名称。...在项目开发时，不同的项目可能需要不同版本的Python，或者需要在同一版本Python中添加不同组合的扩展依赖包，因此需要创建多个编译环境。...启动编译环境 启动： # 语法 conda activate [ENV_NAME] # 例子 conda activate testenv 下图中 (base) 是conda为我们预创建的编译环境，Python
例1：老旧的车站 主要的脚本是 enhance.py ，按照以下方式设置后，你可以用 Python3.4+ 来运行。参数 --device 可以让你指定要使用的 GPU 或 CPU。...单一图像 ——建议你设置一个叫 enhance 的 alias 来自动显示包含指定的图像的文件夹，这样脚本能够读取并把结果存储到可访问的地方。...如果你想在 NVIDIA GPU 上运行，你可以改变 alias ，使用兼容 CUDA 和预安装的 CUDNN 的 alexjc/neural-enhance:gpu ，然后在 nvidia-docker...例4：街景 无法安装或找不到 pgen，无法编译形式语法。 有一个 Python 扩展叫 Cython，它缺失了或没有得到正确安装。试试直接从系统包管理器而非 PIP 中找到它。...Lasagne 和 Theano，而不是 PIP 的版本。
TorchDynamo、AOTAutograd、PrimTorch 和 TorchInductor 是用 Python 编写的，并支持 dynamic shapes（无需重新编译就能发送不同大小的向量）...简而言之，就是 PyTorch 2.0 stable 版本预计明年 3 月发布，PyTorch 2.0 在保留原有优势的同时，大力支持编译，torch.compile 为可选功能，只需一行代码即可运行编译...torch.compile() 可以轻松地尝试不同的编译器后端，进而加速 PyTorch 代码的运行。...也可以试试 aot_cudagraphs 或 nvfuser Hugging Face 模型示例 PyTorch 社区经常使用 transformers 或 TIMM 的预训练模型： https://...的目标是建立一个能适配更多模型的编译器，为绝大多数开源模型的运行提速，现在就访问 HuggingFace Hub，用 PyTorch 2.0 为 TIMM 模型加速吧！
无论采取哪种交通方式，祝大家都能开开心心过年回家，平平安安回来搬砖~ 原生项目地址 其实作者已经没有在维护了… 我只是拿剩下的进行了二开 多多少少会有些问题.....支持的Python版本 2.7.10 - 2.7.15(目前根据作者代码来看已经不支持) 3.6 - 3.7.4(推荐) 2.7.9(不太确定) 3.8.x(今天测试-不支持) 已实现功能 自动打码...] Python依赖--with-ssl 部署教程 推荐root用户直接安装 # 这个项目是我自己的 git clone https://gitee.com/lanmy/why_12305.git cd...install -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple -r requirements.txt 关于无法安装tensorflow 1. tensorflow的兼容版本...Python版本！！！
【CSDN 编者按】在数据科学领域，你最常用的编程语言是哪种？...Julia 使用 LLVM 编译器框架进行即时编译（JIT）。在某些情况下，Julia 可以接近甚至达到 C 语言的速度。 采用直接但有用的语法。...它的优点如下： 速度更快。Julia 的 JIT 编译和类型声明意味着它可以比“纯粹的”、未被优化的 Python 快几个数量级。...在大多数语言中，包括 Python 和 C 语言，数组的第一个元素通常用 0 来访问，例如，string[0] 表示 Python 字符串中的第一个字符。...总结 一个是经过 8 年开发的新秀 Julia，一个是圈内公认的标榜 Python，两种编程语言在数据科学领域各有千秋，综合以上的优劣对比，你会更倾向选择哪种编程语言入门呢？
例如，Cortex再现了部署无服务器功能但具有推理管道的体验。类似地，DVC实现了现代版本控制和CI / CD管道，但仅用于ML。 PyTorch Lightning具有类似的理念，仅适用于训练。...如果您不熟悉Cortex，可以 在这里快速熟悉一下，但是Cortex部署过程的简单概述是： 我们使用Python为我们的模型编写了一个预测API 我们在YAML中定义我们的API基础结构和行为 我们使用...3.使用Torchscript的JIT编译器进行序列化 对于最终部署，我们将把PyTorch Lightning模型导出到Torchscript并使用PyTorch的JIT编译器提供服务。...现在，您已经具有用于实时推理的完全可操作的预测API，可根据Torchscript模型提供预测。 那么，您应该使用哪种方法？ 显而易见的问题是哪种方法效果最好。...幸运的是，使用任何选项进行部署都很容易，您可以并行测试所有这三个选项，并查看哪种方式最适合您的特定API。
与其它的跟踪技术相比，使用BPF的主要优点是几乎可以访问Linux内核和应用程序的任何信息，同时，BPF对系统性能影响很小，执行效率很高，而且开发人员不需要因为收集数据而修改程序。...BPF验证器执行的第二项检查是对BPF程序进行预运行，所做工作为：分析BPF程序执行的每条指令，确保不会执行无效指令；检查所有内存指针是否可以正确访问和引用；预运行将程序控制流的执行结果通知验证器，确保...python部分主要做的工作是BPF程序的加载和操作BPF程序的map，并进行数据处理。c部分会被llvm编译器编译为BPF字节码，经过BPF验证器验证安全后，加载到内核中执行。...python和c中出现的陌生函数可以查下面这两个手册，在此不再赘述：python部分遇到的陌生函数可以查这个手册：BCC Pythonc部分中遇到的陌生函数可以查这个手册：BPF C需要说明的是，该BPF...CPU将内核正在执行任务的不同信息保存在寄存器中，借助内核提供的宏可以访问这些寄存器，如PT_REGS_RC。
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