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#量化

lmdeploy v0.9.0 更新详解:性能优化与多项核心特性升级

福大大架构师每日一题

lmdeploy作为国产大模型推理部署框架,持续聚焦于高性能模型推理与分布式部署。此次v0.9.0版本更新重点强化了分布式推理能力、量化推理支持以及API服务的...

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连接组学 | 人脑胶质母细胞瘤的全脑神经元回路连接组

生信菜鸟团

【优质期刊】文献【泛读,精读】笔记。关注癌症,生信,多组学,数据库,科研工具,精准医学,临床研究,生物技术,计算机技能,大语言模型的应用。

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在劲牌工厂,探寻一瓶草本酒的科技之旅

Alter聊科技

传统的提取方式离不开“浸泡”二字,却也存在不可量化、不可控的问题,一度成为草本酒的“一座大山”。

6400

情绪周期理论详解:股市短线交易的核心指南

Wesky

   本文章合规和免责声明:本文章仅供学习交流使用,文中涉及到的方式方法、提及的个股等等,不构成投资建议,如由此导致的损失,本人不承担任何责任!以下内容均是演示...

17310

假设模拟地 layout 是完美的,地线上有共模噪声波动,是否对 ADC 采样精度有影响?

云深无际

一旦地电流造成微小差值,就会使 Vref 看起来在变化(即 Vref to AGND 变化)→ 量化基准波动 → 精度下降。

6800

基于SambaNova的DeepSeek-R1、Qdrant二进制量化以及LangGraph,实现了32倍内存缩减的一个构建快速RAG系统方案

猫头虎

基于SambaNova的DeepSeek-R1、Qdrant二进制量化以及LangGraph,实现了32倍内存缩减的一个构建快速RAG系统方案

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上半年国内AI届最盛大,最高质量的大会是哪个?

架构师之路

这么描述吧,这或许是今年上半年中国AI届最盛大,最高质量的AI会议之一。不用各种形容词吹水了,直接上干货,看主题。

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AutoDev 预上下文引擎:预生成代码语义化信息,构建 AI 编程的知识基座

Phodal

RAG 是在 AI 应用中一个重要的话题。尽管我们在 AutoDev 的 VSCode 版本中,构建了多种向量化 RAG 的方式,但是我一直认为在 AI 编程中...

6200

记录假期尝试用大模型驱动自动挖掘和优化时序量化因子

科学最Top

端午假期尝试结合大模型和worldquant量化平台,使用大模型驱动自动挖掘和优化量化因子,暂时只把流程跑通了,需要优化和实现的功能还有很多,做一个记录。

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MT-022: Sigma-Delta ADC 基础(YUNSWJ重写)

云深无际

在Δ调制中,模拟信号通过1位ADC(比较器)进行量化,如图所示(下面)比较器输出由1位 DAC转回为模拟信号,并在通过积分器后从输入中减去。

20010

参考电压的噪声如何通过影响 ADC 的 LSB 大小,最终注入输出误差

云深无际

输入电压越大(接近满量程),误差越显著;参考电压越小(例如 1 V),误差也越敏感;位数越多(24-bit vs 16-bit),影响也越大。

4700

深度解析Linux中的Vim的使用

Undoom

腾讯云TDP | 产品KOL (已认证)

我们发现我们进去之后按很多键都没反应,因为我们的vim默认打开模式就是命令模式

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90%的开发者都忽略的文本向量化技巧!

JavaEdge

文本张量表示是将文本数据转换为张量(通常是矩阵)形式的过程。通常,每个词汇被表示为一个向量(称为词向量),这些词向量按顺序排列形成一个矩阵,从而表示整个文本。例...

11010

05-腾讯云Copilot及 向量数据库AI套件介绍

JavaEdge

AI 套件是腾讯云向量数据库(Tencent Cloud VectorDB)提供的一站式文档检索解决方案,包含自动化文档解析、信息补充、向量化、内容检索等能力,...

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颠覆认知!微软发布1比特大模型BitNet b1.58,手机跑AI不再是梦?

javpower

BitNet b1.58 2B4T。这个仅用1.58比特表示参数的AI模型,不仅性能媲美全精度大模型,还能在手机、IoT设备上流畅运行!它究竟有何魔力?今天带...

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【愚公系列】2023年08月 3D数学-叉积

愚公搬代码

叉积是向量运算中的一种,也称为向量积或叉乘,它的结果是一个向量。它的计算公式如下:

6000

最新的W4A4KV4全量化框架显著提升了单张A100显卡上大模型的推理速度,实现了性能的大幅提升。

福大大架构师每日一题

计算所王颖研究员团队联合华北电力大学与上海科技大学团队,在计算机体系结构领域顶级会议ASPLOS 2025上发布并开源了名为COMET的创新量化推理框架。该框架...

10210

视频:Python深度学习量化交易策略、股价预测:LSTM、GRU深度门控循环神经网络|附代码数据

拓端

本文以上证综指近 22 年的日交易数据为样本,构建深度门控循环神经网络模型,从股价预测和制定交易策略两方面入手,量化循环神经网络在股票预测以及交易策略中的效果,...

17210

量化交易基本功:程序化下单&撤单

派大星的数据屋

通过上面的内容,我们学习到如何基于QMT+Python,实现量化交易中常用的程序化下单&撤单相关基础操作,对基于Python进行量化分析、程序化自动交易感兴趣的...

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【Python】已解决:AttributeError: ‘TfidfVectorizer’ object has no attribute ‘get_feature_names_out’

屿小夏

在使用scikit-learn库中的TfidfVectorizer类进行文本特征提取时,有时会遇到AttributeError: ‘TfidfVectorize...

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