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。
vnpy [1] 基于python的开源交易平台开发框架。项目的用户包括：私募基金，证券自营、资管，期货公司，高校的金融研究院系，个人投资者等，机构用户加起来至少20多家。 该项目拥有较为丰富的Py
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。
VNPY仿真柜台的用法快速入门可以参考这篇文章 （来自VNPY知乎官方公众号） https://zhuanlan.zhihu.com/p/166244874
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
【GiantPandaCV导语】torch.fx对于PyTorch来说确实是一个比较好的工作，因为它消除了一些动态图和静态图的Gap。比如在图改写方面，torch.fx让PyTorch想做一些其它静态图框架的算子融合优化非常容易。并且torch.fx让后训练量化和感知训练量化以及AMP等的实现难度大大降低，这得益于我们可以直接在Python层操作这个IR，所以我认为这是一个不错的工作。尤其是对使用PyTorch开发的算法工程师来说，现在可以基于这个特性大开脑洞了。我之前围绕FX也做了一个QAT的工作，感兴趣可以阅读：基于OneFlow实现量化感知训练。torch.fx的卖点就是，它使用纯Python语言实现了一个可以捕获PyTorch程序的计算图并转化为一个IR的库，并且非常方便的在这个IR上做Pass，同时提供将变换后的IR Codegen合法的Python代码功能。我觉得算是达到了在Eager下写Pass就像做链表插入删除题目一样顺滑。
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”。 量化交易策略从研究到实盘，需要一套完整的工具链。从策略的理念、研究需要的数据、回测再到实盘，都需要不同的工具。随着量化投资理念的普及，量化开源项目在其中有着功不可没的作用。今天，大家就随小编盘一盘这些年，国内量化开源的顶流
本人是非计算Python专业（天坑之一），大四开始学Python，一路过来摸爬滚打，现在在某行业头部企业做大数据分析，经常用到Python处理数据。
信息流业务基本上伴随着互联网的诞生一起同步发展，不断为互联网用户提供信息来源，从而促进了门户网站的快速发展，比如腾讯网、搜狐、新浪等。
在Python量化领域，PyAlgoTrade和zipline是两大策略回测框架的先驱，其中PyAlgoTrade主要针对CTA策略（单一合约交易），而zipline主要针对统计套利策略（投资组合交易）。
在Excel中，我们经常会遇到要将文本拆分。Excel中的文本拆分为列，可以使用公式、“分列”功能或Power Query来实现。
英特尔最近发布了 Neural Compressor，这是一个用于模型压缩的开源 Python 包。该库可应用于 CPU 或 GPU 上的深度学习部署，以减小模型大小并加快推理速度。此外它为著名的网络压缩技术提供统一的用户界面，包括跨各种深度学习框架的量化、修剪和知识蒸馏。该工具的自动精度驱动调整技术可用于生成最佳量化模型。此外，它允许知识蒸馏，以便可以将来自教师模型的知识转移到学生模型中。它实现了几种权重剪枝方法，以使用预定的稀疏目标生成剪枝模型。为了改进框架互操作性，
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
由于有免费的CTP接口，期货程序化交易目前比较普遍，很多人都尝试过在文华财经、金字塔之类的软件上回测和编写实盘策略。
随着大数据的发展，计算机芯片算力的提升，人工智能近两年迎来了新一轮的爆发。而人工智能实现超级算力的核心就是AI芯片。AI芯片也被称为人工智能加速器，即专门用于处理人工智能应用中的大量计算任务的模块。 2020年我国人工智能芯片市场规模约为184亿元。未来5G商用的普及将继续催生人工智能芯片的应用需求，中国人工智能芯片行业将快速发展，预计2023年市场规模将突破千亿元。 那么，如何借助AI芯片来实现特定的任务，将是所有AI芯片产业人员必备的技能。 为此，贪心学院重磅推出《高性能神经网络与AI芯片应用研修课程》
PPL LLM只支持baichuan、chatglm、llama三个模型，Tensor-LLM支持几乎所有大模型。
自从 2012年以来许多机器学习框架都争先恐后地要成为研究人员和行业从业者的新宠。从早期的学术性的 Caffe（卷积神经网络框架）和 Theano（一个基于 Python 的深度学习库），到业界支持的大规模 PyTorch 和 TensorFlow，深度学习框架层出不穷。
摘要：如何优雅地夸一个程序员呢？vscode-rainbow-fart 作为一个彩虹屁的项目，深得程序员心，能在你编程时疯狂称赞你的除了你自己，还有它。除了鼓励之外，Super Linte 是官方出品的旨在保证代码和文档一致性的工具，有了它，你可以更优雅地进行编程。说完优雅编程，来说下优雅使用 k8s，那就不得不提 Lens，一个专业管理 k8s 工具。 以下内容摘录自微博@HelloGitHub 的 GitHub Trending，选项标准：新发布 | 实用 | 有趣，根据项目 release 时间分类
众所周知，深度神经网络模型被广泛应用在图像分类、物体检测，目标跟踪等计算机视觉任务中，并取得了巨大成功。 随着不同场景的需求变得更加多样，越来越多的IoT设备和场景需要与数据采集点以最接近的低时延来进行决策和操作；另外IoT物联设备生成的数据量通常很大，由于运营成本、时间和隐私方面的考虑，移动和存储所有生成的数据不太可行。 AI技术的一个趋势是在设备端上部署高性能的神经网络模型，并在真实场景中实时运行。如移动端/嵌入式设备，这些设备的特点是内存资源少，处理器性能不高，功耗受限，这使得目前精度最高的模型根本
RKNN（Rockchip Neural Network）是由瑞芯微（Rockchip）推出的神经网络加速器和推理引擎。它是一种硬件加速器，专门用于在瑞芯微的处理器上执行神经网络推理任务，提高神经网络模型在嵌入式设备上的性能。
点击上方蓝字关注我们 微信公众号：OpenCV学堂 关注获取更多计算机视觉与深度学习知识 安装与测试 最近YOLOv5最新更新升级到v6.x版本，工程简便性有提升了一大步，本教程教你基于YOLOv5框架如何训练一个自定义对象检测模型，首先需要下载对应版本： https://github.com/ultralytics/yolov5/releases/tag/v6.1 鼠标滚到最下面下载源码zip包： https://github.com/ultralytics/yolov5/archive/refs/t
「TalentAI」将不定期带来人工智能技术类职位的招聘信息，欢迎正在找工作与看新机会的朋友关注，也欢迎企业伙伴与我们联系合作。 本期「TalentAI」共有 4 家企业的 8 个在招职位，详情如下： 微软中国-DeepSpeed researcher / senior researcher 上海天演私募基金管理有限公司 量化研究员 北京衔远有限公司 NLP算法工程师 大数据开发工程师 九坤投资（北京）有限公司 量化策略研究员 数据科学家 AI算法研究员 量化实现工程师（AI infra 方向） 简历投递
找不到完整的学习路线？小编分享2020年Python学习路线及学习目标规划拿走不谢，Python作为今年来特别受欢迎的编程语言，是AI时代头牌语言AI领域的敲门砖，Python已经入驻小学生教材，将来不学Python不仅知识会脱节与小朋友都没共同话题了，作为程序员的我们，必须给自己增加一项技能，提高职场竞争力，掌握一定的Python技能。
專 欄 ❈ hectorhua，Python中文社区专栏作者，研究生毕业，现居北京。目前在互联网企业，擅长领域python数据抓取，清洗整合。 博客地址：http://www.jianshu.com/u/514ecd998ba0❈—— 本文涉及的技术比较简单，抓取方面没有使用任何框架，因为只是临时性的任务，数据统计方面使用了Tableau，统计维度简单，比较容易上手。按数据抓取和数据分析两方面： 一、数据抓取 我抓取的数据源是某汽车门户网站口碑网页，内容广泛而详尽是这家网站的特点。通常描述或定位一款汽车
maybe 是一个个人财务操作系统，旨在帮助用户管理自己的财务。 它具有以下主要功能和核心优势：
如今Python语言的学习已经上升到了国家战略的层面上。Python语言是人工智能的基础语言，国家相关教育部门对于“人工智能普及”格外重视，不仅将Python列入到小学、中学和高中等传统教育体系中，并
谢谢大家的支持！现在该公众号开通了评论留言功能，你们对每篇推文的留言与问题，可以通过【写评论】给圈主留言，圈主会及时回复您的留言。 想在市场上赚钱，必须同时具备两样能力： 研究：做出正确的能够获利的决策，也就是寻找Alpha的能力 交易：基于研究的结果和交易信号，执行相应的下单风控等操作，也就是将Alpha落实到你账户盈利上的能力 研究方面 python编程能力： python基础编程，必须掌握，不仅仅是会语法，还有各种语言细节的坑（当然比C++少很多）。对于常年使用R MATLAB SAS的研究人员来
去年11月，Python 之父Guido van Rossum宣布了他已经加入微软的消息：
Vmap是一种在python里面经常提到的向量化运算的功能，比如之前大家常用的就是numba和jax中的向量化运算的接口。虽然numpy中也使用到了向量化的运算，比如计算两个numpy数组的加和，就是一种向量化的运算。但是在numpy中模块封装的较好，定制化程度低，但是使用便捷，只需要调用最上层的接口即可。现在最新版本的mindspore也已经推出了vmap的功能，像mindspore、numba还有jax，与numpy的最大区别就是，需要在使用过程中对需要向量化运算的函数额外嵌套一层vmap的函数，这样就可以实现只对需要向量化运算的模块进行扩展。用一个公式来理解向量化运算的话就是：
目前vn.py官方适用的python版本是2.7，有关python3的版本正在开发中，但鉴于最近大家对python3需求的呼声较高，论坛有两个帖子提供了适用于python3版本的交易接口，感谢阿杜和何先生的分享！
今天是程序员节，当然是以程序员的方式来度过节日。 很早就听说TensorRT可以加速模型推理，但一直没时间去进行实践，今天就来把这个陈年旧坑填补一下。
报告各位首长，我参与的第二个项目顺利上线啦~ 棒棒，又一次感觉自己做的东西是有价值的，这个项目是一个平台类产品，专注于提高线下零售的实施效率，希望后面的迭代会越来越好。但是这个今天跟主题没什么毛关系，今天要跟大家聊聊最近的一点小思考，关于Machine Learning 的最小化可行产品的设计，以及平台化设计，应该是怎么样的。 我在公众号后台看到好多读者大大都留言了 “MVP” 来获取之前做的PPT了，但也很多大大希望我能好好讲讲这个PPT的内容，以及背后设计的思想是怎样的，今天终于有空跟大家细细捯饬捯饬。
学习Python可以做什么工作？Python相关岗位：数据分析师、Web开发、量化交易分析、游戏开发者、自动化测试、网站后端程序员、人工智能、网络安全等。Python语言非常受欢迎，随着互联网的快速发展，很多不是计算机专业的人都在学习Python。
众所周知深度神经网络模型被广泛应用在图像分类、物体检测，目标跟踪等计算机视觉任务中，并取得了巨大成功。 然而随着时代发展，人们更加关注深度神经网络的实际应用性能，人工智能技术的一个趋势是在边缘端平台上部署高性能的神经网络模型，并能在真实场景中实时(>30帧)运行。 如移动端/嵌入式设备，这些平台的特点是内存资源少，处理器性能不高，功耗受限，这使得目前精度最高的模型根本无法在这些平台进行部署和达到实时运行。 由于存储空间和算力资源限制，神经网络模型在移动设备和嵌入式设备上的存储与计算仍然是一个巨大的挑战。
随着近几年Python的飞速发展，应用范围逐步趋于广泛，后端开发、前端开发、爬虫、金融量化分析、人工智能、自动化运维、自动化运维、大数据，Python都有涉及。Python相对其他编程语言来讲，语法较简单，就算没有任何编程基础，我们也可以学习和掌握Python编程开发，是新时代的宠儿!因此参加Python工程师培训机构的人越来越多。
点击上方蓝字关注我们 微信公众号：OpenCV学堂 关注获取更多计算机视觉与深度学习知识 引言 YOLOv5最新版本的6.x已经支持直接导出engine文件并部署到TensorRT上了。 FP32推理TensorRT演示 可能很多人不知道YOLOv5新版本6.x中已经支持一键导出Tensor支持engine文件，而且只需要一条命令行就可以完成：演示如下： python export.py --weights yolov5s.pt --include onnx engine --device 0 其中on
第二篇则是利用强化学习自动寻找在特定 latency 标准上精度最好的量化神经网络结构，它分别为网络的每一层搜索不同 bit 的权值和激活，得到一个经过优化的混合精度模型。两篇文章的相同之处在于，都直接从特定的硬件获得反馈信息，如 latency，energy 和 storage，而不是使用代理信息，再利用这些信息直接优化神经网络架构 (或量化 bit 数) 搜索算法。这也许会成为工业界未来的新范式。
最近这两年互联网行业的行情很不好，找工作的人多了，可是工作岗位却变少了，找工作变得越来越难，很多人简历投了一大堆，可是却拿不到面试机会，其实除了大环境的问题，也有可能是因为简历写的不过关，本文我们就来介绍一下，如何使用ChatGPT帮我们优化自己的个人简历。
掌握Python基本语法规则及变量、逻辑控制、内置数据结构、文件操作、高级函数、模块、常用标准库模块、函数、异常处理、MySQL使用、协程等知识点。
今天是918，一个对中国人来说非常特殊的日子。这一天，有些地方可能会拉响警笛，有的地方可能会有一些纪念活动。
机器学习、深度学习在用Python时，我们要用到NumPy和Pandas库。今天我和大家一起来对这两个库的最最基本语句进行学习。希望能起到抛砖引玉的作用，目前处于入门阶段，而且第一次发文，哪里出现错误
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。
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对于Tensorflow最大需求是能够在桌面系统中训练并运行模型，这种需求影响了很多设计决策，例如为了更低的延迟和更多的功能而增加可执行文件的大小。云端服务器上，RAM以GB为衡量单位，存储空间以TB为单位，几百兆字节的二进制文件通常不是问题。
👆点击“博文视点Broadview”，获取更多书讯 数据分析流可以视作数据分析师的实践指南，也可以是模型关系管理的建设方案。 下面将按照12 个步骤来简要阐述数据分析流中的注意事项，将体系化的建模思路和非系统化的经验指导融为一体，从而多维度描述数据分析流和建模过程。 01 数据源 对于初级分析师而言，数据源的重要性远不及中高级分析师，大多数场景面对的数据源都来自SQL 抽取和问卷，以简单的结构化数据为主；对于中高级的分析师而言，需要掌握批次数据、流数据甚至是分布式的高性能处理，还需要掌握如何协同发挥
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