内存布局：矩阵分块；重排 • 向量化指令：AVX、NEON V0 V1 ✕ ✕ ✕ ✕ V2 GEMM 例子 • 优化 GEMM • 内存布局：矩阵分块；重排 • 向量化指令：AVX、NEON 原始算法 展开4x1 向量化 GEMM 例子 • 优化 GEMM • 内存布局：矩阵分块；重排 • 向量化指令：AVX、NEON 原始算法 展开4x1 向量化 GEMM • 优化 GEMM GEMM • 内存布局：矩阵分块；重排 • 向量化指令：AVX、NEON • 硬件加速 • Nvidia Volta 架构引入 tensor core • Intel AMX, Advanced Matrix Extension • ARM SME, Scalable Matrix Extension • CPU 存在优势场景，但当前尚没有可大规模使用 AMX 和 SME 实例 V0

NLP基础 18% |############### | section1 收集语料 前处理 分词 向量化 机器学习模型 各种OUTPUT 语义解析 NLP基础 22% |################## | section1 收集语料 前处理 分词 向量化 机器学习模型 各种OUTPUT 语义解析 有时候会把语义分析的结果做成 feature，放进机器学习模型里。 |################### | section1 收集语料 前处理 分词 向量化 机器学习模型 语义解析 各种OUTPUT ※一般来说，把数据处理成countable的 形式之后做EDA。 NLP基础 28% |######################## | section1 收集语料 前处理 分词 向量化 机器学习模型 语义解析 各种OUTPUT 为什么要做EDA呢？ EDA ####################################### | section3 ROUGE RIBES word2vec TF-IDF 机器翻译的手法 神经网络 向量化的典型手法 $ from RIBES import RIBESevaluator $ ribes = RIBESevaluator() $ score = ribes.eval([target],

NLP基础 14% |########### | section1 收集语料 前处理 分词 向量化 （Vectorization） 机器学习模型 各种OUTPUT 语义解析 NLP基础 19% |################ | section1 收集语料 前处理 分词 向量化 机器学习模型 语义解析 有时候会把语义分析的结果feature， 放进机器学习模型里。 各种OUTPUT |################### | section1 收集语料 前处理 分词 向量化 机器学习模型 语义解析 各种OUTPUT ※一般来说，把数据处理成countabul的形式之后 做EDA。 EDA NLP基础 28% |######################## | section1 收集语料 前处理 分词 向量化 机器学习模型 语义解析 ※一般来说，把数据处理成countabul的形式之后 ####################################### | section3 ROUGE RIBES word2vec TF-IDF 机器翻译的手法 神经网络 向量化的典型手法 $ from RIBES import RIBESevaluator $ ribes = RIBESevaluator() $ score = ribes.eval([target],

Python分析alpha vaults策略 主讲人： 代少飞 – 量化开发 个人简介 主要从事量化开发相关工作 有开发过数字货币交易所 PyconChina2019深圳场有分享(b站有相关视频) 目前从事web3相关工作 免责声明 纯技术交流，不提供任何投资建议 如有侵权，请联系本人，第一时间处理 一、策略介绍 二、部署开发 三、使用说明 四、策略回测 大纲 策略介绍

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CONTENTS 理财 原理 实现 优化 钱赚钱 → 理财  银行定活期存款  股票债券  互联网理财 – 余额宝  P2P  现货期货大宗商品贵金属  虚拟币 程序化与量化交易 网格策略 特点： 1. 价格波动大； 2. 不在意价格涨跌 为什么 用网格策略交易虚拟币 2019-06-24 2019-06-27 2019-06-30 2019-07-03

• 基于符号演算的推理（逻辑上） • 基于数值计算的推理（基于张量分解的方法、基于能量函数的方法） • 符号演算和数值计算的融合推理 • 常识知识推理 • 质量评估 • 对知识的可信度进行量化，通过舍弃置信度较低的知识，从而保障知识库的质量 Data-driven approaches for large-scale KG construction  知识更新 • 知识更新是一个不断迭代更新的过程

演算法猶如美妙的交響樂，每一行程式碼都像韻律般流淌。 願這本書在你的腦海中輕輕響起，留下獨特而深刻的旋律。 第 0 章 前言 www.hello‑algo.com 2 0.1 關於本書 本專案旨在建立一本開源、免費、對新手友好的資料結構與演算法入門教程。 ‧ 全書採用動畫圖解，內容清晰易懂、學習曲線平滑，引導初學者探索資料結構與演算法的知識地圖。 ‧ 源程式碼可一鍵執行，幫助讀者在練習 圖 0‑4 克隆倉庫與下載程式碼 第三步：執行源程式碼。如圖 0‑5 所示，對於頂部標有檔案名稱的程式碼塊，我們可以在倉庫的 codes 檔案 夾內找到對應的源程式碼檔案。源程式碼檔案可一鍵執行，將幫助你節省不必要的除錯時間，讓你能夠專注 於學習內容。 圖 0‑5 程式碼塊與對應的源程式碼檔案 除了本地執行程式碼，網頁版還支持 Python 程式碼的視覺化執行（基於 pythontutor 第 1 章 初識演算法 www.hello‑algo.com 13 圖 1‑3 貨幣找零過程 在以上步驟中，我們每一步都採取當前看來最好的選擇（儘可能用大面額的貨幣），最終得到了可行的找零方 案。從資料結構與演算法的角度看，這種方法本質上是“貪婪”演算法。 小到烹飪一道菜，大到星際航行，幾乎所有問題的解決都離不開演算法。計算機的出現使得我們能夠透過程 式設計將資料結構儲存在記憶體中，同時編寫程式碼呼叫

此处介绍的格式化操作具有多种怪异特性，可能导致许多常见错误（例如无法正确显示元组和字典）。 使用较新的 格式化字符串字面值，str.format() 接口或模板字符串 有助于避免这样的错误。这些替代方 案中的每一种都更好地权衡并提供了简单、灵活以及可扩展性优势。 字符串具有一种特殊的内置操作：使用 % (取模) 运算符。这也被称为字符串的 格式化或 插值运算符。对于 format % values (其中 decode(encoding=”utf-8”, errors=”strict”) 返回从给定 bytes 解码出来的字符串。默认编码为 'utf-8'。可以给出 errors 来设置不同的错误处理方 案。errors 的默认值为 'strict'，表示编码错误会引发UnicodeError。其他可用的值为 'ignore', 'replace' 以及任何其他通过codecs.register_error() \UXXXXXXXX 进 行编码。现有反斜杠不会以任何 方式转义。它被用于 Python 的 pickle 协议。 undefined 所有转换都将引发异常，甚至对 空字符串也不例外。错误处理方 案会被忽略。 unicode_escape 适合用于以 ASCII 编码的 Python 源代码中的 Unicode 字面值内容 的编码格式，但引号不会被转义。 对 Latin-1 源代码进行解码。请注