Awesome Python 是一个精选的 Python 框架、库和软件资源列表。
tldraw 是一个协作数字白板项目，可在 tldraw.com 上使用。它的编辑器、用户界面和其他底层库都是开源的，并且可以通过 npm 进行分发。您可以使用 tldraw 为产品创建一个即插即用的白板，或者将其作为构建自己无限画布应用程序的基础。
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
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。
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。
新的一月刚到，TIOBE已经为我们准备好了最新的编程语言排行榜，相信很多程序员都会时不时关注一下排行榜的变化,虽然仅起参考作用,但无疑也是个饭后吐槽点
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：
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。
这里的host端就是指CPU，device端就是指GPU；使用__global__声明的核函数是在CPU端调用，在GPU里执行；__device__声明的函数调用和执行都在GPU中；__host__声明的函数调用和执行都在CPU端。
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。 公司介绍 上海鸣熙资产管理有限公司成立于2014年（私募投资基金管理人登记证P1033450），是一家依靠数学与人工智能进行量化投资的对冲基金，是国内知名的专注于股票、期货和期权高频交易机构。核心团队成员来自于DE shaw、 Morgan Stanley、Google、微软、北清复交等海内外知名公司和高校。鸣熙资产
前面介绍了alevin 的单细胞定量功能，见 Alevin — 更快的单细胞定量，其也只是Salmon软件的一个组成部分，今天我们就再来学习一下 Salmon 其最初的功能 —— 转录组定量
最近有越来越多的朋友在知乎或者QQ上问我如何学习入门Python，就目前需求来看，我需要写这么一篇指南。
巴鲁克学院（Bernard M.Baruch College，CUNY）是一所以商科著名的位于美国纽约市曼哈顿的公立大学。其金融工程硕士项目，被誉为美国顶尖金工项目之一，在2020年QuantNet金融工程排名中位列第二。巴鲁克学院MFE注重培养学生定量金融方面的技能，且该校就业资源强大，每年进入摩根士丹利、摩根大通、花旗等企业的毕业生很多。
如果你对算法交易，对冲基金，大数据感兴趣，那么，今天的推文你一定会感兴趣。Man Group首席执行官Luke Ellis做客《Masters in Business》进行了3个多小时的对话访谈。
（注：内容非本人原创，文自订阅号：SegmentFault，特此声明！） 一些对程序员非常有用的网站。 在学习CS的时候有一些你必须知道的有用的站点来获取通知为了你的技术储备和学习新知识。这里是一个你应该访问的不是非常全面的一些站点的列表，这个列表会不断更新，只要我能得到链接，你也可以通过添加你知道的来为此做出贡献 索引 当你遇到问题时 新闻篇 针对新手的代码训练 针对那些想开始一个小的项目但是无从下手的人 通用编码建议 编码风格 通用工具 面试准备 纪录片
选自eFinancialCareers 作者：Sarah Butcher 机器之心编译 参与：李泽南、吴攀 金融机构由于面临激烈的竞争压力，需要不断对自身结构和人才资源进行迭代，以适应不断变化的新情况。随着微软前首席科学家邓力宣布加盟对冲基金巨头 Citadel，我们可以看到金融界已经向计算机科学（特别是机器学习）人才打开了大门。近日，摩根大通发布了一份题为《大数据与人工智能战略：机器学习和其它投资数据分析方法（Big Data and AI Strategies: Machine Learning an
GitHub有一个4万星的超强清单，里面内容从通用工具到编程比赛，从论坛到面试，还有英语学习，无所不包，堪称「程序员生存指南」。
---- 新智元报道 来源：GitHub 编辑：LQ 【新智元导读】收藏夹是我们信息获取的主要渠道，作为一名程序员，你的收藏夹够精简、够专业吗？也许你需要对照一下下面这份「程序员生存指南」。 一个专业的程序员需要有一个私人订制的收藏夹，里面包含了各种知识获取途径。 你的收藏夹够精选，够全面吗？如果不是，你需要解锁一下今天的文章。 GitHub有一个4万星的超强清单，里面内容从通用工具到编程比赛，从论坛到面试，还有英语学习，无所不包，堪称「程序员生存指南」。 嗯，是时候更新一下你的关注列表了。 先
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。
计算机视觉与模式识别(cs.CV) | 自然语言处理(cs.CL) | 人工智能(cs.AI) | 机器学习(cs.LG) | 机器人相关(cs.RO) | 语音/音频处理(cs.SD/eess.AS)
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。
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
随着Python编程语言的流行和普及，越来越多人对如何应用Python做金融数据分析和量化交易充满兴趣。但是不少人对量化投资本身存在一定的误解或认识不清，有的人过于异想天开，认为可以躺着挣钱（怕是只有岛国老师吧）；有的人则因循守旧，认为没啥卵用；也有的人盲目追求模型的复杂性，在编程和数学中迷失了方向。
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。
记住，学习量化金融需要时间和耐心。逐步掌握基础知识，并将其应用于实践中，才能不断提高自己的能力。
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
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，提供策略自动生成器
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”。 公司介绍 上海思晔投资管理有限公司（简称“思晔投资”）成立于2013年5月，总部位于中国上海。作为国内多策略私募证券投资基金的先行者，思晔投资自成立以来坚持投研驱动公司发展的道路，专注于中国市场股票、债券、商品以及前沿衍
站点 简介 www.julialang.org Julia 官方网站，提供了大量非常好的资源，包括 Julia 最新版本、教程、新闻以及其他相关信息 https://en.wikibooks.org/wiki/Introducing_Julia Julia 的一本非常棒的参考书 http://learnjulia.blogspot.com 一个关于 Julia 最近更新的非常好的博客 http://media.readthedocs.org/pdf/julia/latest/julia.pd
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。
如果是6~16个转录组样品的测序的fastq数据，需要走转录组高级分析，比如可变剪切，融合基因，de novo的lncRNA组装，我们仅仅是收取一个计算机资源的费用，800到1600元人民币即可，并且提供全套代码。不管是公共数据集还是你自己的实验测序数据，一样的费用！我们会代替你跑如下所示的流程：
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)。
量化大型语言模型(llm)是减少这些模型大小和加快推理速度的最流行的方法。在这些技术中，GPTQ在gpu上提供了惊人的性能。与非量化模型相比，该方法使用的VRAM几乎减少了3倍，同时提供了相似的精度水平和更快的生成速度。
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。
原文：https://github.com/sdmg15/Best-websites-a-programmer-should-visit
来自：开源中国 原文：https://github.com/sdmg15/Best-websites-a-programmer-should-visit 在学习计算机科学（CS）时，必须知道一些有用的网站，以便随时掌握信息，了解技术前沿和学习新技术。下面是你应该访问的一些网站的不详尽的列表，一旦我得到了另一个链接，这个列表就会被更新，但是你也可以添加你知道的网站来做贡献。 索引 当你遇到困境时 新闻 初学者的编码实践 给那些想开始一个小项目却找不到点子的人 一般编码建议 编码风格 一般工具 面试的准备 纪录
Python专家编程系列: 5. 下划线在命名中的约定(Underscores in Python)
这段时间刚好一些准大学生们也开始陆陆续续的收到录取通知书了，即将进入大学，步入新的人生阶段。
经常有对比R，Python和Julia之间的讨论，似乎R语言在这三者之中是最为逊色的，实则不可一概而论。
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
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。
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，
Core ML是Apple的机器学习框架。仅在一年前发布，Core ML为开发人员提供了一种方法，只需几行代码即可将强大的智能机器学习功能集成到他们的应用程序中！今年，在2018年WWDC上，Apple发布了Core ML 2.0-下一版Core ML，所有这些都集中在通过优化模型的大小，提高性能以及让开发人员定制自己的Core ML模型来简化流程。
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)：
官网：http://bioinf.wehi.edu.au/featureCounts/
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