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量化研究體系:以7大模塊為核心
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本書以為廣大量化研究者建立一個一般性的量化研究流程(主要是量化策略開發(fā),但也包括其他量化研究)為主旨來展開撰寫的。全部的章節(jié)分布以流程化的形式展開,從量化研究的數(shù)據(jù)開始到最終以交易結(jié)束。數(shù)據(jù)庫、指標(biāo)庫、算法庫、工具庫、可視化庫、日常工作系統(tǒng)、交易系統(tǒng)這7個核心庫分別解決了量化研究中某一個環(huán)節(jié)的問題。量化研究是以上述7個庫存表征的環(huán)節(jié)的一個周而復(fù)始的工作。它將數(shù)據(jù)和思想相結(jié)合然后通過交易來檢驗研究成果是否達到預(yù)期,然后再改進思想和更換數(shù)據(jù),并投入到下一次交易中。這樣的循環(huán)使得量化研究每一次都更加接近理想效果。而在循環(huán)的每一個環(huán)節(jié)上,本書給出了一系列的工具、算法、技術(shù)等來支撐各個庫的功能。本書在編程語言上以matlab和python為主,數(shù)據(jù)庫一章用到了一些mysql的基本知識,交易接口一章用到了一些mongodb的知識。可以說本書的內(nèi)容是十分豐富的,通過閱讀本書讀者可以對量化研究形成一個系統(tǒng)、全面、完整的認(rèn)識,并且在今后的研究工作中逐步拓展最終形成自己的體系。

李一邨 ·基礎(chǔ)知識 ·9.7萬字

深入理解計算機視覺:在邊緣端構(gòu)建高效的目標(biāo)檢測應(yīng)用
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本書按實戰(zhàn)項目研發(fā)的先后順序,介紹了目標(biāo)檢測神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)從研發(fā)到運營的全生命周期。首先介紹了目標(biāo)檢測場景下的圖片標(biāo)注方法和數(shù)據(jù)格式,以及與之密切相關(guān)的特征融合網(wǎng)絡(luò)和預(yù)測網(wǎng)絡(luò);介紹了數(shù)據(jù)“后處理”所涉及的NMS算法及其變種,在此基礎(chǔ)上,讀者只需結(jié)合各式各樣的骨干網(wǎng)絡(luò)就可以搭建完整的一階段目標(biāo)檢測神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型。接下來介紹了神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的動態(tài)模式和靜態(tài)模式兩種訓(xùn)練方法,以及訓(xùn)練過程中的數(shù)據(jù)監(jiān)控和異常處理。最后以亞馬遜云和谷歌Coral開發(fā)板為例,介紹了云端部署和邊緣端部署神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的兩種部署方法。其中,對于邊緣端部署,本書還詳細(xì)介紹了神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)量化模型的基礎(chǔ)原理和模型編譯邏輯,這對將神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)轉(zhuǎn)化為可獨立交付的產(chǎn)品至關(guān)重要。本書還結(jié)合智慧交通、智慧后勤、自動駕駛等項目,介紹了計算機視覺數(shù)據(jù)增強技術(shù)和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)性能評估原理,以及邊緣計算網(wǎng)關(guān)、邊緣計算系統(tǒng)、自動駕駛數(shù)據(jù)的計算原理和PointNet++等多個三維目標(biāo)檢測神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),幫助讀者快速將計算機視覺技術(shù)運用到實際生產(chǎn)中。

張晨然 ·基礎(chǔ)知識 ·19.6萬字

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