更多精彩内容，欢迎关注公众号：数量技术宅，也可添加技术宅个人微信号：sljsz01，与我交流。 大资金如何做现金管理 做B圈交易时，通常都会保留一部分以usd计价的稳定币，用来作为保证金的安全垫，或是备用等待可能的交易机会。例如，我们做USDT本位合约的交易，往往不会完全满仓，会预留一部分保证金应对
weight 代表权重，默认为1,权重越高被分配的客户端越多 指定轮询几率，weight和访问比率成正比，用于后端服务器性能不均的情况。 例如 # 反向代理配置upstream server_list{# 这个是tomcat的访问路径server localhost:8080 weight=5;se
现代软件开发过程中要实现高效的团队协作，需要使用代码分支管理工具实现代码的共享、追溯、回滚及维护等功能。目前流行的代码管理工具，包括CVS，SVN，Git，Mercurial等。 相比CVS和SVN的集中管理，Git具有非常明显的优势，**例如：去中心化的代码管理方式减少了开发者对中心服务器的依赖，
博客地址：https://www.cnblogs.com/zylyehuo/ 开发环境 anaconda 集成环境：集成好了数据分析和机器学习中所需要的全部环境 安装目录不可以有中文和特殊符号 jupyter anaconda提供的一个基于浏览器的可视化开发工具 使用tushare包获取某股票的历史
众所周知我所在的团队常年解决线上问题，我也以为我们会在解决一个个具体问题的道路上无聊走到黑。但是最近出现的各种疑难杂症似乎让我们的工作有了一点乐趣，甚至有了更高级的意义。
摘要：本文将从实践案例角度为大家解读强化学习中的梯度策略、添加基线（baseline）、优势函数、动作分配合适的分数（credit）。 本文分享自华为云社区《强化学习从基础到进阶-案例与实践[5]：梯度策略、添加基线（baseline）、优势函数、动作分配合适的分数（credit）》，作者： 汀丶。
今天给大家介绍一下由测试领域专家James Batch总结的测试分析与设计模型，HTSM启发式测试策略模型。
对于有科班背景的读者，可以跳过本系列文章。这些文章的主要目的是通过简单易懂的汇总，帮助非科班出身的读者理解底层知识，进一步了解为什么在面试中会涉及这些底层问题。否则，某些概念将始终无法理解。这些计算机基础文章将为你打通知识的任督二脉，祝你在编程领域中取得成功！
RAG（Retrieval-Augmented Generation）是一种结合检索和生成两种技术的模型，旨在通过检索大规模知识库来增强文本生成任务的准确性。 要通过reranking（重排序）来提升RAG的准确度，可以采取以下策略： 1. 使用更精细的评分函数 RAG通常会在检索阶段根据输入问题或
这篇论文2014年发布在SCI一区，共3篇，作者是师承模糊集之父Zadeh的王立新教授（西安交通大学），论文的贡献在于把金融领域模糊的表达转变为模糊集（fuzzy sets）和隶属函数（membership），先看回测展示： 图中上图绿线表示买入并持有，红线表示卖出。下图是系数值，绿色代表买方力量值
更多精彩内容，欢迎关注公众号：数量技术宅，也可添加技术宅个人微信号：sljsz01，与我交流。 典型股票量化回测流程 典型的股票量化策略回测流程包括以下几个步骤： 数据获取：首先需要获取所需的股票市场数据，包括股票价格、交易量、财务数据等。这些数据可以从金融数据供应商、交易所、财经网站或者专门的数据
其实KL散度在这个游戏里的作用不大，游戏的action比较简单，不像LM里的action是一个很大的向量，可以直接用surr1，最大化surr1，实验测试确实是这样，而且KL的系数不能给太大，否则惩罚力度太大，action model 和ref model产生的action其实分布的差距并不太大 i
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如何高效优化广告投放？#HMS Core#分析服务有答案。只要方法选得好，运营、开发不再吵。了解详情： https://developer.huawei.com/consumer/cn/doc/development/HMSCore-Guides/conversion-events-for-appg
摘要：本文由葡萄城技术团队原创并首发。转载请注明出处：葡萄城官网，葡萄城为开发者提供专业的开发工具、解决方案和服务，赋能开发者。 前言 在数据处理或者数据分析的场景中，需要对已有的数据进行排序，在Excel中可以通过排序功能进行整理数据。而在Java中，则可以借助Excel表格插件对数据进行批量排序
摘要：本文主要为大家讲解基于模型的元学习中的Learning to Learn优化策略和Meta-Learner LSTM。 本文分享自华为云社区《深度学习应用篇-元学习[16]：基于模型的元学习-Learning to Learn优化策略、Meta-Learner LSTM》，作者：汀丶 。 1.
首先，我们介绍了Elasticsearch（ES）的倒排索引，这是一种用于快速检索的数据结构。其次，我们了解了ES集群的架构，包括主节点、数据节点和协调节点的功能和作用。然后，我们探讨了中文分词器的选择，其中包括IK、HanLP和Jieba等常用的分词工具。接着，我们解释了写入数据和查询数据的工作原理，包括请求的分配和预处理，数据的存储和查询结果的处理过程。最后，我们讨论了ES部署的优化方法，包括调整JVM内存、分片布局和数量、节点身份设计以及配置Ingest节点等方面的策略。
前言 有个邮箱发送的限制发送次数需求，为了防止用户恶意请求发送邮件的接口，对用户的发送邮件次数进行限制，每个邮箱60s内只能接收一次邮件，每个小时只能接收五次邮件，24小时只能接收十次邮件，一共有三个条件的限制。 实现方案 单机方案 单机简单实现可以用Caffeine，在Caffeine里面Key为
今天的学习重点是网络安全基础知识，包括信息收集和弱口令密码破解。在信息收集方面，我们学习了目录信息的收集方法，特别是如何解析路径信息。在密码破解方面，我们讨论了使用简单的弱口令破解方法。同时，我也介绍了一些有效的防范渗透的方法。
更多精彩内容，欢迎关注公众号：数量技术宅，也可添加技术宅个人微信号：sljsz01，与我交流。 三方平台与自主系统的优劣势对比 在编写量化策略回测时，可以选择使用三方平台（第三方量化平台）或自主平台（自己编写代码）两种方式。它们各自有一些优劣势，下面是它们的对比： 三方平台： 优势： 简单易用： 大
