个人量化投资体系搭建（一）

作为一名技术人员利用量化交易来进行投资，才能让自己更理智的面对动荡不安的A股。如何建立起一个成熟的投资策略，是非常重要的，关键时刻也许可以让我们避免被割。

一位从事量化交易的实战者，手把手带你入门量化交易！

本文作者是一位从事量化交易的实战者，他将他的实战心得写成一个量化交易系列，本篇则是系列的第一篇，从文中你会对整个量化交易的框架、流程、以及策略思路的来源地都有相...

量化投资精品书籍

这本书真心好，作者就是极度追求技术把机器学习方法和量化投资结合起来。光是看里面如何打标签 (labelling), 采样 (sampling) 和分析回测危险 ...

[数据分析]实用因果推断工具库介绍：从CausalML到EconML

因果推断正迅速从学术研究领域走向工业界应用。随着企业对数据科学的要求从"发生了什么"提升到"为什么会发生"和"干预会带来什么效果"，传统的相关性分析已无法满足需...

[数据分析]特征工程实战：如何为模型准备高质量的输入？

特征工程是将原始数据转换为更能代表预测模型的潜在问题的特征的过程，它直接影响模型的性能上限。根据实践经验，在机器学习项目中，特征工程通常占据整个项目时间的60%...

[数据分析]模型可解释性：你的机器学习模型不再是黑盒

SHAP（SHapley Additive exPlanations）基于博弈论，为每个特征分配预测贡献值，是目前最强大的模型解释工具。

APS智能排产+运筹优化算法=？

供应链高级计划相关业务涉及预测计划，采购计划，产能规划，人力计划，MPS/MRP，主生产计划，工序计划，装车计划，配送计划等软件模块，覆盖中长期计划与...

进化算法求解约束优化问题研究进展

转载自 https://www.researchgate.net/publication/323942977_jinhuasuanfaqiujieyueshuy...

自注意力机制全解析——从原理到计算细节，一文尽览！

自注意力机制（Self-Attention）的概念最早可以追溯到20世纪70年代的神经网络研究，但直到近年来才在深度学习领域得到广泛关注和发展。现代意义上的自注...

智能库存管理的需求预测模型：从业务痛点到落地代码的完整实践

端侧大模型实战指南：微调、部署、应用开发

端侧大模型是指在边缘设备（如个人电脑、移动设备等）上运行的大型语言模型。相较于云端部署，端侧模型具有以下优势：

介绍 Elastic Rerank：Elastic 的新语义重排模型

在我们系列的上一篇博客中，我们介绍了语义重排序的概念。在这篇博客中，我们将讨论我们训练并在技术预览中发布的重排序模型。

突破RAG极限：深度解析树状数据的嵌入、检索与生成优化术​

本文首次公开结构化树状数据的RAG全链路优化方案，通过独创的路径感知混合嵌入算法和动态子树分块策略，成功在工业级场景中将召回率提升25-40%、延迟降低30-5...

系统拆解LLM的核心技术栈，助您掌握从模型选型到部署优化的全流程

在人工智能的浪潮中，大型语言模型（LLM）已成为推动产业变革的核心引擎。作为AI应用开发工程师，理解大模型的内在机制和开发范式至关重要。本文将从零开始，系统拆解...

NLP教程(4) - 句法分析与依存解析

本系列为斯坦福CS224n《自然语言处理与深度学习(Natural Language Processing with Deep Learning)》的全套学习笔...

5分钟手把手教你开发一个MCP服务

开发一个MCP（Model Context Protocol）服务器需要遵循标准协议，结合代码实现和工具配置。以下是基于Python技术栈的MCP Server...

图说人工智能简史，每一张图片都是一个里程碑

在人类文明的漫长历程中，对于智慧的追求从未停歇。自古代哲学家对逻辑和推理的探索，到20世纪计算机科学的诞生，我们见证了人工智能（Artificial Intel...

深度学习装机指南：从GPU到显示器，全套硬件最新推荐

硬件设备，是任何一名深度学习er不可或缺的核心装备。各位初级调参魔法师们，你们有没有感到缺少那一根命中注定的魔杖？

【技术分享】机器学习模型可解释性

模型可解释性方面的研究，在近两年的科研会议上成为关注热点，因为大家不仅仅满足于模型的效果，更对模型效果的原因产生更多的思考，这样的思考有助于模型和特征的优化，更...

NER的过去、现在和未来综述-现在

命名实体识别（NER, Named Entity Recognition），是指识别文本中具有特定意义的实体，主要包括人名、地名、机构名、专有名词等。