动量策略-利用Python构建关键交易模型
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作者文章归档：course
进化深度学习-遗传算法和神经网络-Books
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进化深度学习简介
进化计算简介
使用DEAP 介绍遗传算法
使用DEAP进行更多的进化计算
自动超参数优化
进化卷积神经网络
进化自编码器
生成式深度学习与进化
NEAT-神经进化增强拓扑
使用NEAT 进行进化学习
深度学习的理论基础与核心算法-Books
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数学基础
深度神经网络的逼近基础理论
深度神经网络的函数逼近
深度神经网络的复杂函数逼近
深度神经网络与多尺度几何逼近系统
深度神经网络的构造理论
学习表征编码器的构造理论
多尺度几何深度网络理论
复杂深度学习网络
拟合问题
正则化理论
泛化理论
学习可解释性
收敛性理论
学习模型的复杂度
一阶优化方法
高阶优化方法
启发式学习优化
进化深度学习
离散优化问题
非凸优化
非负矩阵深度学习分解
稀疏张量深度学习分解
线性方程组的深度学习求解
微分方程的深度学习求解
深度学习分类
深度学习聚类
深度学习回归
深度学习的高级议题-Books
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分布式机器学习-系统，工程与实战
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分布式机器学习
集合通信
参数服务器之PS-Lite
Pytorch DataParrallel
Pytorch DDP 的基础架构
DDP的动态逻辑
Horovod
GPipe
Pytorch 流水线并行
PipeDream 之基础架构
PipeDream之动态逻辑
Megatron
Pytorch 如何实现模型并行
分布式优化器
分布式运行环境之静态架构
分布式运行环境之动态逻辑
分布式策略基础
MirroredStrategy
ParameterServerStrategy
机器学习和深度学习-原理，算法，实战-Books
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机器学习与深度学习概述
Python 编程与统计基础
回归与逻辑回归
决策树
模型选择和交叉验证
聚类分析
随机森林和boosting
人工神经网络
TensorFlow 和 Keras
深度学习中的超参数
卷积神经网络
RNN 与LSTM
机器学习关键技术-Books
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Numba-即时编译-加速计算
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Numba 是一个针对 Python 的 即时编译（Just-In-Time, JIT）编译器，专为加速数值计算和科学计算代码设计。它通过将 Python 函数（尤其是涉及 NumPy 数组和循环的代码）转换为高效的机器码，显著提升运行速度，同时保持 Python 代码的简洁性。
核心特点
- 零学习成本：无需编写 C/C++ 扩展或切换语言，仅通过装饰器（如
@njit）即可标记需要加速的函数。 - 与 NumPy 深度集成：对 NumPy 数组操作有原生优化支持，能高效处理向量化和循环计算。
- 支持 GPU 加速：通过
numba.cuda模块可直接编写 GPU 并行代码（需 NVIDIA...
JProfiler-Java分析工具
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JProfiler是领先的Java分析工具，可进行深度JVM分析，能解决性能问题、内存泄漏、线程问题等，对JDBC、JPA、HTTP调用、Spring和JEE等有良好支持，还支持Kubernetes、Docker和远程JVM分析，具备实时分析、IDE插件集成等功能，被超3万客户和超75%的财富500强企业使用。
## **核心功能**
- 深度JVM分析：性能、内存泄漏、线程问题
- 数据库支持：JDBC、JPA性能分析
- 容器支持：Kubernetes、Docker
- 远程分析：SSH零配置远程 profiling
- 框架支持：Spring、JEE组件分析
- 实时数据：实时展...深度学习系统设计-理论与实践
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