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【Cubase】Cubase 量化设置 ( 量化预置 | 长度量化 | 快捷键设置 | 量化开头 | 量化 MIDI 事件结尾 | 量化 MIDI 事件长度 )

文章目录 一、要解决的问题 二、量化预置 三、长度量化 四、快捷键及设置 1、快捷键及设置 2、量化开头 3、量化 MIDI 事件结尾 4、量化 MIDI 事件长度 五、对 MIDI 进行量化操作 本博客中的所有设置都是在...; 三、长度量化 ---- 长度量化 参数设置 : 在下图 处设置长度量化 , 如果设置成 " 1/16 " , 那么使用鼠标拖动时 , 音符的长度只能是 16 分音符的整数倍 ; 上述的 量化预置...; 2、量化开头 量化开头 : 默认按键 " Q " 是量化开头 ; 将所有音符的开始位置对齐到 " 量化预制 " 对应的格子中 ; 该设置是系统自带的 , 不建议修改 ; 3、量化 MIDI...事件结尾 量化 MIDI 事件结尾 : 首先选中左侧的 " 量化类别 / 量化 MIDI 事件结尾 " , 点击右侧的 " 输入快捷键 " 下方的输入框 ; 输入快捷键后 , 点击 " 指定 "..." 快捷键 , 量化音符长度 , 此时音符都排列整齐了 , 音符开头和音符长度进行了量化 , 音符结尾自然也进行了量化 ;

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平民化量化平台-刚米量化

目前国内量化基金规模已经越来越庞大,量化投资的规模更是巨大,计算机的运行速度已经远远超过我们大脑,虽然说无法做到每次投资都赚钱,但只要数据够大,胜率超过50%以上,甚至60%以上,经过长时间的复利,就能达到很好的效果...量化交易具有以下几个方面的特点:     1、纪律性。根据模型的运行结果进行决策,而不是凭感觉。纪律性既可以克制人性中贪婪、恐惧和侥幸心理等弱点,也可以克服认知偏差,且可跟踪。     2、系统性。...普通人是否适合量化? 1 其实普通人很难进行量化,因为量化的基础是基于历史大数据,如果实盘还需要实时数据,这些都是很耗费人工和资金的。...那普通人想要尝试量化,该如何做呢?...在刚米量化平台你可以做什么?

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【白话模型量化系列一】矩阵乘法量化

然后整数矩阵 的数值范围其实就是有符号整数的表示范围 , ,为了实现的简单,我们只量化到 ,这样就和 一样关于零点左右对称了。...如果我们强行还按照 的范围来量化relu结果 的话会怎么样呢?这样会导致整数区间 永远不会有数字,因为根本没有负数浮点数的存在。这样就白白浪费了127个整数,就会导致量化的精度大大受损。...总结 如果矩阵乘法两个输入的范围都是关于零点对称的,那么计算公式为: 「量化:」 「反量化:」 如果矩阵乘法其中一个输入是relu的结果,那么计算公式为: 「量化:」 「反量化:」 当然还有很多其他情况...此外为了减小量化的损失,还需要在模型结构中插入伪量化节点,然后进行量化感知训练(QAT)。接着还需要将finetune后的模型存储为int8格式。然后还需要开发加载int8模型的推理加速库代码。...网上关于量化的优秀教程非常多,我不会讲太多理论上的量化知识,只会从实践的角度来白话一下我们在Transformer模型量化过程中做的一些尝试。

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十年量化老兵谈量化:玩转量化投资你需要这些技能

量化能看到更多的机会,比如说现在A股有将近3000只股票,如果不用量化,靠一个人的力量最多管理到300只已经很难了,但量化,30000只的管理和3000只几乎没什么差异。...【投研体系】“量化老兵投资体系三大支柱” 问:您这些年一直是做量化投资的,能否讲讲您的量化投资体系? 持有封基:我入市整整十年,一直是量化投资。基本面、技术面,只要能吃饱的都是一碗好面。...“构建量化模型的四个步骤:猜想、建模、回测、实战” 问:具体而言,您是如何构建量化模型的吗?如何确定量化因子的? 持有封基:量化四步骤——猜想、建模、回测、实战。...“做好量化投资:有数学天赋很重要” 问:你做量化差不多十年了,在您看来要做好量化投资,需要做些什么准备? 持有封基:除了热爱投资,还需要热爱数学,热爱量化,这是最根本的。...因为量化投资是一条充满荆棘的道路,只有真正热爱才会浸润在量化中以此为乐。

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Pytorch量化入门之超分量化(一)

来源:AIWakler 最近Happy在尝试进行图像超分的INT8量化,发现:pytorch量化里面的坑真多,远不如TensorFlow的量化好用。...背景 量化在不同领域有不同的定义,而在深度学习领域,量化有两个层面的意义:(1) 存储量化,即更少的bit来存储原本需要用浮点数(一般为FP32)存储的tensor;(2) 计算量化,即用更少的bit...对于量化后模型而言,其部分或者全部tensor(与量化方式、量化op的支持程度有关)将采用INT类型进行计算,而非量化前的浮点类型。...Training Static Quantization:静态量化,训练后静态量化,这是CV领域应用非常多的一种量化方式; Quantization Aware Training:感知量化,边训练边量化...,一种比静态量化更优的量化方式,但量化时间会更长,但精度几乎无损。

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从零开始学量化(一):量化如何入门

作为在校生,进入量化行业的途径一般是首先自己在学校能掌握一定的量化基础,然后去企业找实习,最终通过实习/秋招留用。实习一般是去卖方研究所金工组、买方私募公募资管自营等各种机构,这里不介绍,可百度。...关于量化基础,实际上可以总结为三方面的能力:金融背景、数学功底和编程能力,编程能力是门槛,编程不好,什么都白谈。...接下来分别从量化、数学、金融三个角度说明。 ?...数据可视化能力 不论是做数据分析还是量化,可视化都是非常重要的,不过量化方向可视化要求相对低一些,毕竟逻辑和结果更重要。...这方面需要会的东西包括: - 宏微观经济学:了解刻画宏观经济运行的各种经济指标的含义,以及公布的时间点,频率等等,这在量化建模中非常重要,现在有很多研究所都在从宏观基本面做量化择时和经济周期预测,至于课本里学的

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Pytorch量化入门之超分量化(二)

来源:AIWalker 最近Happy在尝试进行图像超分的INT8量化,发现:pytorch量化里面的坑真多,远不如TensorFlow的量化好用。...准备工作 在真正开始量化之前,我们需要准备好要进行量化的模型,本文以EDSR-baseline模型为基础进行。...,比如X86平台应该采用fbgemm方式进行量化,而ARM平台则应当采用qnnpack方式量化。...也就是说完成了初步的量化工作,因为接下来的测试论证很关键,如果量化损失很严重也不行的。 量化模型测试 接下来,我们对上述量化好的模型进行一下测试看看效果。...下图给出了DIV2K训练集中0018数据采用第二种量化组合效果对比,可以感知到明显的量化损失。 ?

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