解释器模式构建风控策略的应用
文章目录 一、解释器模式在构建交易逻辑的优点二、解释器模式构建净值风控举例 一、解释器模式在构建交易逻辑的优点 易于理解和扩展：解释器模式将特定领域的问题分解为一系列可管理的规则或语法，并为每条规则创建一个解释器。这使得代码结构更清晰，易于理解和扩展。灵活性：解释器模式提供了一种灵活且可扩展的方式来处理和解释复杂的语言结构。通过定义不同的解释器，可以根据需求灵活地组合和调整规则，以满足不同的交易逻辑...
YOLOv9改进策略 ：主干优化 | ConvNeXtV2：适应自监督学习，让 CNN “再一次强大”？
💡💡💡本文改进内容：完全卷积掩码自编码器框架 ConvNeXt V2，它显著提高了纯convnet在各种识别基准上的性能，包括ImageNet分类，COCO目标检测和ADE20k分割。还提供了各种尺寸的预训练ConvNeXt v2模型，从而在ImageNet上具有76.7%精度的3.7M Atto model和88.9%精度的650M huge model。 改进结构图如下...
Redis--缓存常用的 3 种读写策略
rite Through Pattern 中服务端把 cache 视为主要数据存储，从中读取数据并将数据写入其中。cache 服务负责将此数据读取和写入 db，从而减轻了应用程序的职责。 这种缓存读写策略小伙伴们应该也发现了在平时在开发过程中非常少见。抛去性能方面的影响，大概率是因为我们经常使用的分布式缓存 Redis 并没有提供 cache 将数据写入 db 的功能。 写（Write Through...
Electron 应用性能优化策略大全
Electron 应用性能优化策略大全 资源优化渲染进程分离资源压缩与缓存动态资源按需加载 预加载内存管理与资源释放内存管理管理渲染进程内存主进程内存优化GPU内存优化 资源释放 垃圾回收与代码分割利用 V8 引擎优化内存回收代码分割与动态导入 启动优化离线资源缓存与服务端推送代码级优化主进程与 Renderer 进程通信优化多线程架构与负载均衡 Electron 以其跨平台、统一开发环境的优势吸引...
Prompt提示工程上手指南:基础原理及实践(四)-检索增强生成(RAG)策略下的Prompt
前言 此篇文章已经是本系列的第四篇文章，意味着我们已经进入了Prompt工程的深水区，掌握的知识和技术都在不断提高，对于Prompt的技巧策略也不能只局限于局部运用而要适应LLM大模型的整体框架去进行改进休整。较为主流的LLM模型框架设计可以基于链式思考（CoT）、思维树 (ToT)和检索增强生成 (RAG)。其中RAG框架可以算得上是AI平台研发的老生常谈之一了，因为无论是个人还是企业，都想要培养...
优化大型语言模型表现的策略与方法
存在，已经成为了一个璀璨的明星。这些模型的强大之处在于它们能够处理各种语言任务，比如写作、翻译和提问等。但是，想要让这些模型发挥出最大的作用，我们需要掌握一些技巧来提升它们的表现。本文将介绍一些实用的策略。 一、明确你的需求 在与语言模型的互动过程中，我们需要详细地阐述任务和要求。由于这些模型不具备读心能力，因此我们需要提供充足的信息，以便模型能够理解我们的需求并给出相关的答案。例如，在生成一篇关于人...
YOLOv9改进策略：IoU优化 | Wasserstein Distance Loss，助力小目标涨点
💡💡💡本文独家改进：基于Wasserstein距离的小目标检测评估方法 Wasserstein Distance Loss | 亲测在多个数据集能够实现涨点，对小目标、遮挡物性能提升明显 💡💡💡MS COCO和PASCAL VOC数据集实现涨点 YOLOv9魔术师专栏 ☁️☁️☁️☁️☁️☁️☁️☁️☁️☁️☁️☁️☁️☁️☁️☁️☁️☁️ ☁️☁️☁️☁️☁️☁️☁️☁️☁️☁️☁️☁️☁️☁...
YoloV8改进策略：Neck和Head改进|ECA-Net：用于深度卷积神经网络的高效通道注意力|多种改进方法|附结构图
能提升。 通过剖析SENet中的通道注意模块，我们从经验上表明避免降维对于学习通道注意很重要，并且适当的跨通道交互可以在保持性能的同时显着降低模型的复杂性。因此，我们提出了一种无需降维的局部跨通道交互策略，该策略可以通过一维卷积有效地实现。 此外，我们提出了一种方法来自适应选择一维卷积的内核大小，确定局部跨通道交互的覆盖范围。提出的ECA模块既有效又有效，例如，针对ResNet50主干的模块参数和计算...
Elasticsearch性能优化：实战策略与最佳实践
快速的搜索能力和处理大规模数据的能力。然而，随着数据量的增长和查询需求的复杂化，对Elasticsearch的性能优化成为了维护高效、稳定服务的重要任务。本文将深入探讨Elasticsearch的优化策略，从索引设计到查询优化，再到集群配置，提供一套全面的性能优化最佳实践。 1. 索引设计优化 映射与设置 精确的映射定义：明确地定义索引的映射（Mapping），如字段的数据类型、是否被索引等，以减少不...
YoloV8改进策略：BackBone改进|ECA-Net：用于深度卷积神经网络的高效通道注意力
能提升。 通过剖析SENet中的通道注意模块，我们从经验上表明避免降维对于学习通道注意很重要，并且适当的跨通道交互可以在保持性能的同时显着降低模型的复杂性。因此，我们提出了一种无需降维的局部跨通道交互策略，该策略可以通过一维卷积有效地实现。 此外，我们提出了一种方法来自适应选择一维卷积的内核大小，确定局部跨通道交互的覆盖范围。提出的ECA模块既有效又有效，例如，针对ResNet50主干的模块参数和计算...