一 金融专业人士以及对金融感兴趣的业余人士感兴趣的一类就是历史价格进行的技术分析.维基百科中定义如下,金融学中,技术分析是通过对过去市场数据(主要是价格和成交量)的研究预测价格方向的证券分析方法. 下面,我们着重对事后验证过去市场数据的研究,而不是过多低关注对未来股价变动的预测.我们选取的研究目标是标准普尔(S&P)500指数,这是美国股票市场有代表性的指标,包括了许多著名公司的股票,代表着高额的市场资本,而且,该指数也具有高流动性的期货和期权市场. 二 我们将从Web数据来源读取历史指数水平信…

伴随着互联网的发展,从桌面端走向Web端.移动端必然的趋势.互联网技术的兴起极大地改变了我们的娱乐.生活和生产方式.尤其是HTML5/WebGL技术的发展更是在各个行业内引起颠覆性的变化.随着WebGL标准被广泛接受,出现了许多基于HTML5的开源三维引擎,如threejs.scenejs等.尤其threejs使用非常广泛,一方面由于其使用门槛较低,另一方面是其支持若干种三维文件格式,如stl.obj.3ds.obj.dae.fbx等.对于中小规模的三维模型,使用threejs可以快速搭建一个基…

"3D模型体量过大.面数过多.传输展示困难",用户面对这样的3D数据,一定不由得皱起眉头.更便捷.快速处理三维数据,是每个3D用户对高效工作的向往. 在老子云最新上线的单模型轻量化服务里,你可以发现,原来还有这种方式能更快速高效地应用三维! 击破三大痛点轻量三维便捷一点 作为极具创新力的三维技术产品,老子云单模型轻量化向我们展示了全新的模型处理方式. 01全自动!3D处理不再低效 如果你从事的是3D可视化项目开发岗位,处理3D模型肯定是让你最头疼的.想快速推进项目进度,可面对数据量庞大…

抖音3d特效,可谓是越来越火爆了,这个有着迪士尼画风的3D大眼,就刷屏了国内外用户的首页! 有人好奇这些特效究竟是怎么制作的?其实就是把3D模型调整适配到头部模型上,调整位置或者大小就可以制作出一个简单的3D特效. 看起来步骤非常简单,但对模型的要求还是比较严格的.抖音平台明确要求3D特效必须上传三角面结构模型,同时它还要求保持模型尽量小的大小. 而小于10M的要求,大部分的模型几乎都不满足,三角面更是需要大量人工时间进行转换,才能得到满足上传需求的模型格式.所以很多人看到这个要求,就直接放弃了…

一.什么是大场景? 顾名思义,大场景就是能够从一个鸟瞰的角度看到一个大型场景的全貌,比如一个园区.一座城市.一个国家甚至是整个地球.但过去都以图片记录下大场景,如今我们可以通过建造3D模型来还原大场景,其中方式有很多,比如倾斜摄影模型.手工建模模型.BIM模型等都能做出大场景模型. (倾斜摄影) 二.普遍技术难题 在拥有了建造大场景模型的能力后,普遍的难题出现了. 1.模型过大,低则几十GB,高达几个PB,无法顺畅读取,对硬件设备要求过高: 2.既无法通过网页直接展示,也不能进行模型交互,满足不…

自 2012 年 AlexNet 以来,卷积神经网络在图像分类.目标检测.语义分割等领域获得广泛应用.随着性能要求越来越高,AlexNet 已经无法满足大家的需求,于是乎各路大牛纷纷提出性能更优越的 CNN 网络,如 VGG.GoogLeNet.ResNet.DenseNet 等.由于神经网络的性质,为了获得更好的性能,网络层数不断增加,从 7 层 AlexNet 到 16 层 VGG,再从 16 层 VGG 到 GoogLeNet 的 22 层,再到 152 层 ResNet,更有上千层的 R…

自 2012 年 AlexNet 以来,卷积神经网络在图像分类.目标检测.语义分割等领域获得广泛应用.随着性能要求越来越高,AlexNet 已经无法满足大家的需求,于是乎各路大牛纷纷提出性能更优越的 CNN 网络,如 VGG.GoogLeNet.ResNet.DenseNet 等.由于神经网络的性质,为了获得更好的性能,网络层数不断增加,从 7 层 AlexNet 到 16 层 VGG,再从 16 层 VGG 到 GoogLeNet 的 22 层,再到 152 层 ResNet,更有上千层的 R…

0 引言 Marvin是普林斯顿视觉实验室(PrincetonVision)于2015年提出的轻量化GPU加速的多维深度学习网络框架.该框架采用纯c/c++编写,除了cuda和cudnn以外,不依赖其他库,编译非常简单,功能也相当强大,用于深度神经网络的快速原型开发非常好用.缺点在于没有提供API,所有的代码集中在marvin.hpp一个文件中,读起来非常困难.好在提供了视频格式的PPT,对框架和代码进行解读.下面将基于官网视频/ppt对该框架进行介绍. 1 相关链接 不想看我翻译的同学可以直接…

MobileNet v2 论文链接:https://arxiv.org/abs/1801.04381 MobileNet v2是对MobileNet v1的改进,也是一个轻量化模型. 关于MobileNet v1的介绍,请看这篇:对MobileNet网络结构的解读 MobileNet v1遗留下的问题 1)结构问题 MobileNet v1的结构非常简单,是一个直筒结构,这种结构的性价比其实不高,后续一系列的ResNet,DenseNet等结构已经证明通过复用图像特征,使用Concat/Eltw…

0. 引子 在训练轻量化模型时,经常发生的情况就是,明明 GPU 很闲,可速度就是上不去,用了多张卡并行也没有太大改善. 如果什么优化都不做,仅仅是使用nn.DataParallel这个模块,那么实测大概只能实现一点几倍的加速(按每秒处理的总图片数计算),不管用多少张卡.因为卡越多,数据传输的开销就越大,副作用就越大. 为了提高GPU服务器的资源利用率,尝试了一些加速的手段. 基于Pytorch1.6.0版本实现,官方支持amp功能,不再需要外部apex库: 此外比较重要的库是Dali. 梳理了…