如何通过技术分析进行钢铁期货交易?这种分析方法有哪些优缺点?
这种分析方法有哪些优缺点?在钢铁期货交易中,技术分析是一种广泛应用的方法,旨在通过历史价格和交易量数据来预测未来的市场走势。这种方法的核心在于识别价格模式和趋势,从而为交易决策提供依据。技术分析的基础是市场行为反映一切信息的原则,即所有影响价格的因素(如供需、经济数据、政治事件等)都已经反映在价格和交易...
小马智行楼天城:自动驾驶已经没有技术阻碍|36氪专访
楼天城:过度的数据没有帮助,但其他的东西比如车端芯片、云端芯片还是有帮助进化的。数据是里面关键的部分,拿数据去灌输一个世界模型是很容易的,但灌出一个好的世界模型很难。就像找一个教练容易,但找一个能教出世界冠军的教练很难。我也是意识到这件事情之后,才做了很多其他的事。比如选择更好的数据,比如做一...
智能时代的机器学习:基础、应用与未来趋势
机器学习中有许多不同的算法,每种算法都有其特定的应用场景和优缺点。1.线性回归(LinearRegression)线性回归是一种基本的回归分析方法,用于预测一个变量与一个或多个自变量之间的线性关系。它通过最小化预测值与实际值之间的差异来拟合数据。2.决策树(DecisionTree)决策树是一种树形结构的模型,通过一系...
人与不同AI算法的恰当组合是人-AI协同的关键
不同类型的算法具有各自的优缺点,适用于不同的应用场景。例如,传统的机器学习算法在小规模数据集上表现良好,但在大规模数据集上可能面临过拟合的问题。深度学习虽然在处理图像和语音识别上表现出色,但其对数据量和计算资源的需求也相对较高。自然语言处理算法在理解上下文和语义方面具有优势,但在处理隐喻或复杂句子结构...
怎么鉴定和田玉是否染色?从皮色、质地、光泽等方面全面分析
1.模型复杂度过高:当模型过于复杂时,模型会过度拟合训练数据,学习到训练数据的特定特征和噪声,而无法泛化到新数据上。2.训练数据集过小:假若训练数据集的样本数量太少,模型也许会无法捕捉到数据的真实分布,从而致使过拟合。3.过多的特征:要是训练数据中存在大量无关紧要的特征或冗余特征,模型会学习到这些...
沪市上市公司公告(9月19日)
博瑞医药表示,本次增资扩股将有助于降低艾特美资产负债率,优化资本结构,缓解流动资金压力,助力公司药械组合平台长远发展(www.e993.com)2024年10月23日。8月24日,博瑞医药披露2024年半年报,实现营业收入6.6亿元,同比增长11.95%;归属于上市公司股东的净利润1.06亿元,同比减少2.81%;归属于上市公司股东的扣除非经常性损益的净利润1.05亿元,同比增长0.25...
LeCun新作:神经网络在实践中的灵活性到底有多大?
结果显示,在不同数据类型上训练的网络在EMC方面存在显著差异:在表格数据集上训练的网络表现出更高的容量;而在图像分类数据集中,测试精度和容量之间存在很强的相关性。值得注意的是,MNIST(模型达到99%以上的测试准确度)产生的EMC最高,而ImageNet的EMC最低,这表明了泛化与数据拟合能力之间的关系。
不是大模型全局微调不起,只是LoRA更有性价比,教程已经准备好了
增加数据量和模型的参数量是公认的提升神经网络性能最直接的方法。目前主流的大模型的参数量已扩展至千亿级别,「大模型」越来越大的趋势还将愈演愈烈。这种趋势带来了多方面的算力挑战。想要微调参数量达千亿级别的大语言模型,不仅训练时间长,还需占用大量高性能的内存资源。
财经早报:A股上市公司回购潮爆发 地方政府加速收储商品房
公司智能驾驶车载高精度业务主要为乘用汽车、商用汽车和特种车辆(包括农业机械车、港口集卡、工地工程车、无人物流配送车、港口集卡等)的辅助驾驶或自动驾驶提供车载高精度定位方面的产品解决方案、技术支持与服务,目前公司智能驾驶车载高精度业务的经营情况未发生重大变化,且该类业务收入在公司总体营收占比较小。
KAN一作刘子鸣直播总结:KAN的能力边界和待解决的问题
显然,KAN在达到最优平衡性能上优于MLP。但在处理低维任务时,KAN的表现有时甚至不如样条函数。这意味着KAN背后仍然存在各种各样的优化问题,这是未来值得继续探索的。在探索偏微分方程(PDE)的解决方案方面,我们进行了一些基本实验。PDE的解决实际上也属于函数逼近的一部分,它本质上是对PDE解的特定拟合。因此,...