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在股票市场交易的动态环境中,技术和金融的融合催生了分析市场趋势和预测未来价格走势的先进方法。本文将使用Python进行股票模式识别。
ChatGPT已经成为家喻户晓的名字,而大语言模型在ChatGPT刺激下也得到了快速发展,这使得我们可以基于这些技术来改进我们的业务。
在本文中,我将分享4个在一行代码中完成的Pandas操作。这些操作可以有效地解决特定的任务,并以一种好的方式给出结果。
高斯混合模型(gmm)是将数据表示为高斯(正态)分布的混合的统计模型。这些模型可用于识别数据集中的组,并捕获数据分布的复杂、多模态结构。
在这篇文章中我将深入探讨来自苏黎世联邦理工学院计算机科学系的Bobby He和Thomas Hofmann在他们的论文“Simplifying Transfor...
Python pandas库提供了几种选择和过滤数据的方法,如loc、iloc、[]括号操作符、query、isin、between等等
大型语言模型(llm)已经彻底改变了自然语言处理领域。随着这些模型在规模和复杂性上的增长,推理的计算需求也显著增加。为了应对这一挑战利用多个gpu变得至关重要。
风险价值(VaR)是金融领域广泛使用的风险度量,它量化了在特定时间范围内和给定置信度水平下投资或投资组合的潜在损失。它提供了一个单一的数字,代表投资者在正常市场...
今年大语言模型的快速发展导致像BERT这样的模型都可以称作“小”模型了。Kaggle LLM比赛LLM Science Exam 的第四名就只用了deberta...
时间序列预测是数据科学和商业分析中基于历史数据预测未来价值的一项重要技术。它有着广泛的应用,从需求规划、销售预测到计量经济分析。由于Python的多功能性和专业...
大型语言模型(llm)的出现刺激了多个领域的创新。但是在思维链(CoT)提示和情境学习(ICL)等策略的驱动下,提示的复杂性不断增加,这给计算带来了挑战。这些冗...
评估聚类结果的有效性,即聚类评估或验证,对于聚类应用程序的成功至关重要。它可以确保聚类算法在数据中识别出有意义的聚类,还可以用来确定哪种聚类算法最适合特定的数据...
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VRA...
今天也来凑个热闹,说说OpenAI的事。本来不想写的,但是看到自媒体又开始胡说八道,所以根据我自己得到的消息和理解说一说我的看法,这篇文章要是有个小姐姐解说录成...
这是腾讯实验室在11月最新发布的一篇论文,CoN的核心思想是生成连续的阅读笔记对于检索到的文档,能够对其与给出问题并综合这些信息来形成最终的答案,提高了RAG的...
Zephyr利用dDPO,显著改善了意图对齐和AI反馈(AIF)偏好数据,该方法遵循与InstructGPT相似的步骤。
在这篇文章中,我们将探讨Python中的类是如何工作的,主要介绍实例和类的属性。这些属性是什么,它们之间的区别,以及创建和利用它们的python方法。
现代的人工智能硬件架构(例如,Nvidia Hopper, Nvidia Ada Lovelace和Habana Gaudi2)中,FP8张量内核能够显著提高每...
在过去的一年里,大型语言模型(llm)有了飞速的发展,在本文中,我们将探讨几种(量化)的方式,除此以外,还会介绍分片及不同的保存和压缩策略。
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