首先来个简单的自我介绍，我是精算统计专业的本科和研究生，第一份工作MMC数据科学机器学习方向，第二份工作是Google软件工程师。从一开始选择数学专业只是单纯的觉得选择题中他有一个既定答案，对就是对，错就是错，而不像文学类的ABCD都是对的，但C更好。同大家一样，我也不停的经历着，学习，崩溃，无助，迷茫，也在一点一点摸索，一点一点得到。
上一期我们推荐的是转录组经典表达量矩阵下游分析大全 本期我们聊聊可变剪切，流程里面写的差异转录本，或者差异外显子，都差不多的意思。
量化投资与机器学习微信公众号，是业内垂直于量化投资、对冲基金、Fintech、人工智能、大数据等领域的主流自媒体。公众号拥有来自公募、私募、券商、期货、银行、保险、高校等行业20W+关注者，连续2年被腾讯云+社区评选为“年度最佳作者”。
三、tf.quantization.fake_quant_with_min_max_args
生产函数将任何给定公司的输出表示为两个输入（人工和资本）和参数（α和β）的函数。当α和β之和等于1时，可以证明它们分别代表劳动力和资本的产出份额。
近期，有很多读者从知乎、微信后台留言，问我们从事量化行业，应该掌握哪些技能，有哪些要求，我们综合公众号这几年的推文和行业调研，给大家做一个简单回答。
在本文中，我将重点介绍使用集成嵌套 拉普拉斯近似方法的贝叶斯推理。可以估计贝叶斯 层次模型的后边缘分布。鉴于模型类型非常广泛，我们将重点关注用于分析晶格数据的空间模型 。
在IDEA最新研究报告中首次提出了Quant 4.0的研究流程，在深度学习不断融入量化研究的时代，非常值得处于量化行业的我们仔细研读。
在本节中，我将重点介绍使用集成嵌套 拉普拉斯近似方法的贝叶斯推理。 可以 估计贝叶斯 层次模型的后边缘分布。 鉴于模型类型非常广泛，我们将重点关注用于分析晶格数据的空间模型。
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Awesome Python 是一个精选的 Python 框架、库和软件资源列表。
最近，很多人问我们关于量化求职这件事。公众号觉得有必要把之前的一些总结再给大家看看。QuantNet如期公布了2020全美最佳金融工程（MFE）专业的排名。大家可曾知道，Quantnet的MFE专业排名堪称：
我们都知道，对于神经网络来说，参数量越大、层数越多，就代表着输出的结果越精细。当然，这也意味着许多性能优越的神经网络体积会非常庞大。比如当前的标准机器翻译架构 Transformer，一层就可能包含数百万个参数。即使是一些优化过性能和参数效率的模型（比如 EfficientNet），也仍然需要几十到几百 MB。这就使得它们的应用范围限制在机器人或者虚拟助手等领域。
本系列搜集了一些大数据在金融领域应用的文章，编辑成册，让大家更有方向的学习。有好的文章欢迎推荐，愿与大家一起成长。 第一文介绍了P quant和Q quant。过去是Q quant的天下（不知道Q quant与P quant的，在微信公众号“数说工作室”中回复“dsj1”查看），而一场金融危机，Q quant搞出来的无人能看懂的定价模型已经把大家的钱一把火烧光了，事实上，次级债危机的源头就是David X. Li搞出来的定价模型（不错，David X. Li是个中国人），这个定价模型曾经像圣经一样被人膜拜，
SAP WM中Quant（中文是份）是一个很特殊的概念，用于代表在某个货架上某个物料批次的某种类型某个数量的库存。Quant数据是自生自灭的。库存产生了，则quant号码自动有了；库存因故消失了，Quant号码也自动消失！原则上，Quant数据是系统自动生成的，不需要人工修改的。只有在少数特殊情况下，特殊原因之下才会修改系统上的Quant数据。
部分内容来自UniCareer。 2018年3月14日，当代最伟大的物理学家史蒂芬·霍金于剑桥的家中逝世，他的观点塑造了现代宇宙学，激励了全球数百万名读者。这一颗科学天空中最明亮的星，陨落在他的76岁。这一天，亦是爱因斯坦诞生139年的纪念日。 开个脑洞，如果霍金没有搞物理 他还有可能去做什么？ 这个答案很有可能就是：Quant 高智商和高收入的Quant 传说是一水的斯坦福/MIT物理PhD 今天编辑部就来为大家解读： 1.为什么华尔街偏爱物理PhD？ 2.非相关专业，如何进入Quant岗位？ 3.做Q
如今，量化研究人员正在开发算法，利用机器学习，这些算法可以通过分析客户数据、识别特征，从而为客户推荐出最相关的产品/服务。今天这篇文章是关于量化交易领域的人才市场一些洞察述。
在过去的十年中，RNA-seq 已成为转录组差异表达基因和 mRNA 可变剪切分析不可或缺的技术。正确识别哪些基因或转录本在特定条件下的表达情况，是理解生物反应过程的关键。
表达定量 两个软件 featureCount，SalmonfeatureCount 常用参数图片cd $HOME/project/Human-16-Asthma-Trans/Expression/featureCounts## 定义输入输出文件夹gtf=/home/t_rna/database/GRCh38.104/Homo_sapiens.GRCh38.104.chr.gtf.gzinputdir=$HOME/project/Human-16-Asthma-Trans/Mapping/Hisat2/# f
量化，一个横跨多个学科领域的工作。已经在不同场合，听了无数次的三座大山：较好的数学功底、编程技能、金融知识。
采用for循环进行批量定量 (参考这个为生信学习打造的开源Bash教程真香！！，理解更多)：
在SAP WM模块里除了可以对Storage Bin, Storage Type设置上架冻结或者下架冻结以外，还可以在Quant层面设置上架冻结或者下架冻结。这体现了SAP系统的高度灵活性。
Mixtral-8x7B是最好的开放大型语言模型(LLM)之一，但它是一个具有46.7B参数的庞大模型。即使量化为4位，该模型也无法在消费级GPU上完全加载(例如，24 GB VRAM是不够的)。
普通最小二乘法如何处理异常值？它对待一切事物都是一样的——它将它们平方！但是对于异常值，平方会显著增加它们对平均值等统计数据的巨大影响。
由于样品中包含的微生物丰度不同，相应的基因丰度也不同，类似于 RNAseq 中基因表达量的差异。宏基因组中同样可以对基因进行定量。利用 Salmon 软件可以对宏基因组基因丰度进行定量。salmon 是一款新的、极快的计数软件。它与 Kallisto 和 Sailfish 类似，可以不通过 mapping 而获得基因的 counts 值。Salmon 的结果可由 edgeR 或 DESeq2 等进行 counts值的下游分析。
前几天看到了 Quant of the Year 2019 颁布的新闻，回想从 2015 年开始自学机器学习时就没关注这个了，因为这个奖项通常都是 Q-quant (即在风险中性测度下玩转的 quant) 所拿，而我开始对机器学习感兴趣，已经向 P-quant 靠拢了。关于 P-quant 和 Q-quant 的区别可参照我之前写的这个帖子。但今天这个奖项是颁给一个渣打银行 (SCB) 的数据分析执行董事，他用 P-quant 的机器学习方法来解决银行实际的问题。心血来潮把从 2000 年到 2019 年的这 20 年的新闻读了，论文也从 Risk 网站上下载了。(Risk 网站下载这些论文需注册会员，因此有些论文上有水印不让传播，为了尊重知识产权，我只在公众号后台分享那些没打水印的论文，望理解)
很多人都知道我业余时间在做Quant，而且真的有自己的真金白银在线上交易。还有Quant网红BBQ在持续忽悠广大码农业余做量化。或许你也想过要不要业余时间做Quant。
作者：石川 | 北京量信投资管理有限公司创始合伙人，清华大学学士、硕士，麻省理工学院博士。量化投资与机器学习微信公众号量化专栏特约作者。
An Overview of Model Compression and Acceleration Author:Jet Date:2023/07
由于其灵活性和高级功能，Python是一种优秀的Web编程语言。Web框架可以使编程Web应用程序更加简单，因为它们连接了强大的Web界面所需的许多组件。
Salmon是不基于比对计数而直接对基因进行定量的工具，适用于转录组、宏基因组等的分析。
meta4diag程序包是R软件中专用于实现诊断准确性试验（diagnostic test accuracy，DTA） Meta分析的程序包，该程序包基于贝叶斯理论采用INLA（integrated nested Laplace approximation）法来对 单个研究效应值进行合并，同时，该程序包还提供了SROC（Summary Receiving Operation Characteristic） 曲线图的分析与绘制，然而其缺陷在于无法给出异质性检验及风险偏倚评估。本文以实例形式就 meta4diag程序包实现诊断准确性试验DTA Meta分析的数据准备与分析、结果汇总及图形绘制等功能作相 关简述。
量化投资与机器学习微信公众号，是业内垂直于量化投资、对冲基金、Fintech、人工智能、大数据等领域的主流自媒体。公众号拥有来自公募、私募、券商、期货、银行、保险、高校等行业30W+关注者，荣获2021年度AMMA优秀品牌力、优秀洞察力大奖，连续2年被腾讯云+社区评选为“年度最佳作者”。 随着Quant人才稀缺，Quant的就业市场从未如此火热。当前，雇主面临的是一个由候选人驱动的市场，这意味着人才占据上风。在这个“大辞职”的时代，现在是充分利用就业市场的最佳时机。许多量化基金今年表现非常好，与此同时，
昨天群内有朋友问，智能合约内是否可以实现帮用户购买ram或者帮用户抵押资源（cpu及net），以及如何来实现这个功能。今天我们一起来看下这个问题。文章的内容分为以下两个部分：
这是因为某种认证方式下一旦有了除admin/anonymous之外的用户存在。则不能修改认证方式了。 要想修改就需要删除现有用户。而且必须是在数据库里删除用户。只在页面上删除用户，实际数据库里是把用户打了个删除标记，仍然不能修改认证方式。
继续前面的学习，前面已经把软件安装完成，数据库准备好，下面就是分析的过程了，基本上按照原文的命令进行的，由于教程中没有给出tara_f135_full_megahit.fasta这个文件，这里我们就把这几个样本的组装提到了前面，自己组装获得这个序列，然后再进行物种注释。
本文介绍了在模型开发中，如何从数据中筛选出对违约状态影响最显著的指标。首先介绍了违约状态的数据特点，然后给出了五种定量指标筛选方法，包括随机森林法、计算变量间的相对重要性、基于自变量的逐步回归法、基于自变量的广义交叉验证法和基于变量的“Boruta”法。最后，综合这五种方法，筛选出了对违约状态影响最显著的四个入模指标，分别为：账户状态、是否逾期、是否申请提高额度和申请额度是否获批。对于定性指标，则通过文本挖掘的方法提取了“是否逾期”和“是否申请提高额度”两个入模指标。通过这些指标，可以更好地预测客户的违约状态，为金融机构提供更精准的风险评估和决策依据。同时，在筛选指标的过程中，要注意指标的可解释性和稳定性，以确保模型的预测效果和泛化能力。
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上一章介绍了向模型中添加一些业务逻辑的能力。我们现在可以将按钮链接到业务代码，但如何防止用户输入错误的数据？例如，在我们的房地产模块中，没有什么可以阻止用户设置负预期价格。
在之前的文档《如何通过Hive跨集群迁移Kudu表》，通过Hive 进行跨集群迁移Kudu 表是一种效率较低但是非常通用的方式，本文主要讲述如何通过Kudu 自带的Kudu Command Line Tools 进行Kudu 表迁移。
上次，我们利用get_clean_factor_and_forward_returns这个函数，可以获得alphalens能够接受的一种factor数据，接下来，我们就是利用这个函数返回给我们的数据去进行因子的分析。我们队这个函数的返回值命名为factor_data，即factor_date = get_clean_factor_and_forward_returns(......)。
量化投资与机器学习微信公众号，是业内垂直于量化投资、对冲基金、Fintech、人工智能、大数据等领域的主流自媒体。公众号拥有来自公募、私募、券商、期货、银行、保险、高校等行业30W+关注者，荣获2021年度AMMA优秀品牌力、优秀洞察力大奖，连续2年被腾讯云+社区评选为“年度最佳作者”。 今天，QIML为大家分享几道有关Two Sigma面试的真题系列，分为上下两期。本期为第一篇。 Q1: Let 𝑋,𝑌 be iid uniform random variables in [0,1]. Find the
在深度学习中，量化指的是使用更少的 bit 来存储原本以浮点数存储的 tensor，以及使用更少的 bit 来完成原本以浮点数完成的计算。这么做的好处主要有如下几点：
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