1.MMDet——Deformable DETR源码解读
2.文华财经T8更新版量化交易策略模型源码
3.tokenization分词算法及源码
4.多因子选股模型在实际中如何构建?策略策略
5.Pytorch之Dataparallel源码解析
6.轻松上手FAM五因子模型（附python源码）
MMDet——Deformable DETR源码解读
Deformable DETR: 灵活与精准的检测架构 Deformable DETR是对DETR模型的革新，通过引入Deformable结构和Multi-Scale策略，源码源码实现了性能提升与训练成本的模型模型优化。它解决了DETR中全像素参与导致的策略策略计算和收敛问题，通过智能地选取参考点，源码源码实现了对不同尺度物体的模型模型换手升指标源码高效捕捉。这种结构弥补了Transformer在视觉任务上的策略策略局限，如今已经成为业界标准。源码源码 核心改进在于对Attention机制的模型模型重塑，Deformable DETR基于Resnet提取的策略策略特征，融入了多尺度特征图和位置编码，源码源码生成包含目标查询的模型模型多层次特征。其架构由Backbone（Resnet提取特征）、策略策略Transformer编码器（MSdeformable self-attention）和解码器（MultiheadAttention和CrossAttention）组成，源码源码每个组件都发挥关键作用：Backbone：Resnet-作为基础，模型模型提取来自第一到第三阶段的特征，第一阶段特征被冻结，使用Group Normalization。
Neck：将输入通道[, , ]映射到通道，利用ChannelMapper，生成4个输出特征图。
Bbox Head：采用DeformableDETRHead类型的结构，负责目标检测的最终预测。
Deformable Attention的核心在于其创新的处理方式：参考点（Reference Points）作为关键元素，预先计算并固定，offsets由query通过线性层生成，Attention权重由query通过线性变换和Softmax函数确定。而在Value计算上，输入特征图通过位置选择，结合参考点和offset，实现精确特征提取。最后，Attention权重与Value的湛江到江西源码乘积经过Linear层，得出最终输出。 在Decoder部分，Self-Attention模块关注对象查询，Cross-Attention则在对象查询与编码器输出间进行交互，生成包含物体特征的query。输入包含了query、值（编码器特征图）、位置编码、padding mask、参考点、空间形状等信息，输出则是每层decoder的object query和更新后的参考点。 简化后的代码，突出了关键部分的处理逻辑，如Encoder使用Deformable Attention替换传统的Self Attention，输入特征map经过处理后，参考点的初始化和归一化操作确保了模型的高效性能。Decoder中的注意力机制和输入输出细节，都展现出模型灵活且精准的检测能力。 Deformable DETR的设计巧妙地融合了Transformer的灵活性和Transformer架构的效率，为目标检测任务提供了全新的解决方案，展现出了其在实际应用中的优越性。文华财经T8更新版量化交易策略模型源码
文华财经T8更新版量化交易策略模型源码：
此量化交易策略模型源码采用了一系列技术指标和条件，旨在通过自动化方式提升交易决策的效率和准确性。代码中定义了关键变量以支持多头和空头策略的实施。
在多头策略方面，代码通过设置多个条件来识别买入时机。若“SKLOW”超过“S”（一个计算得到的价格阈值）且“SKVOL”（成交量）大于零，且当前收盘价高于“REF(H+1*MINPRICE,BARSSK)”（过去某时段最高价），则发出买入指令（BP）。
同样地，空头策略也设置了相应的星际扑克模板源码买入条件。当“BKHIGH”（一个计算得到的高点）超过“B”（基础价格）且“BKVOL”（成交量）大于零，同时满足一定条件，代码会触发卖出指令（SP）。
此外，源码中还包含了自动过滤规则（AUTOFILTER），以及设置特定价格类型（SETSIGPRICETYPE）和价格取值规则（SETOTHERPRICE），以进一步优化交易决策流程。
tokenization分词算法及源码
Byte Pair Encoding（BPE）算法将单词分割为每个字母，统计相邻字母的频率，将出现频率最高的组合替换为新的token，以此进行分词。实现过程中先预处理所有单词，从最长到最短的token进行迭代，尝试替换单词中的子字符串为token，并保存每个单词的tokenize结果。对于文本中未见的单词，使用“unk”标记。
Byte-level BPE方法将每个词视为unicode的字节，初始词典大小为，然后进行合并。它适用于GPT2模型。
WordPiece算法与BPE类似，但采用最高频率的单词对替换为概率最高的单词对，以增加最大概率增量。它被用于BERT模型。
ULM（Unigram Language Model）SentencePiece算法结合了BPE和ULM子词算法，支持字节级和字符级，对unicode进行规范化处理。
核心代码中包含子词采样策略，即在分词时随机选择最佳的分词方案，以增加泛化性和扩展性。使用了subword regularization，vba星算法源码适用于llama、albert、xlnet、t5等模型。
详细资料可参考《大语言模型之十 SentencePiece》一文，原文发布在towardsdatascience.com。
多因子选股模型在实际中如何构建?
在构建多因子选股模型时，有两个关键问题：一是模型在实际应用中的构建方法，二是构建的模型是否适合未来的市场情况。首先，我们来解答第二个问题。当评估一个选股因子或模型的有效性时，可以采用回测方法，检验模型从提出时刻到当前的绩效情况。这实质上是对过去的未来进行验证，以判断因子或模型在实际应用中的有效性。
接下来，我们详细探讨如何构建一个多因子选股模型。以F-Score多因子选股模型为例，这是一个非常适合入门且广泛应用的量化基本面模型。它的构建流程相对简单，具有很强的金融逻辑，且使用的是0-1变量，对异常值的容忍度高，无需进行大量数据清洗。
F-Score模型基于Piotroski的论文和华创金工的研报，使用9个因子对股票基本面进行评分。每个因子的取值为0或1，满足条件则得1分，否则得0分，最高评分为9分。这9个因子涵盖了盈利能力、个人网址收藏源码现金流量、财务状况、资本结构等多个维度，能够综合评估股票的质量。
因子列表包括但不限于资产收益率、经营活动产生的现金流量净额比总资产、资产收益率变化、应计收益率、长期负债率变化、流动比率变化、股票是否增发、毛利率变化和资产周转率变化等。通过这些因子的评估，F-Score模型能够为投资者提供一个简单的量化方法，以识别优质股票。
在模型的有效性验证方面，华创金工通过将F-Score得分分为三个组别（Low、Middle和High）进行分组回测，结果显示，F-Score模型具有一定的区分能力，能够帮助投资者筛选出优质股票。通过回测，我们可以观察到策略相对于大盘的超额收益率表现，以及策略在不同市场条件下的表现稳定性。
尽管F-Score策略可能无法在当前市场条件下长期稳定带来显著的收益，但将其作为风控策略或与其它量价、资金流、筹码策略相结合，可以增强Alpha（超额收益）。这种策略源码的简洁性使得它易于理解和应用，同时提供了在不同市场环境下的灵活性。
总之，F-Score多因子选股模型是一种简单而强大的策略，适用于量化新手入门。通过结合多种基本面因子，模型能够提供一个结构化的方法来识别潜在的优质股票，进而辅助投资者做出更明智的决策。
Pytorch之Dataparallel源码解析
深入解析Pytorch之Dataparallel源码
在深入理解Dataparallel原理之前，需要明白它的使用场景和目的。Dataparallel设计用于在多GPU环境下并行处理数据，提高模型训练效率。
初始化阶段，Dataparallel需要实例化一个模型。这一步中，模型的参数会被复制到所有可用的GPU上，从而实现并行计算。
在前向传播阶段，Dataparallel的核心作用体现出来。它会将输入数据分割成多个小批次，然后分别发送到各个GPU上。在每个GPU上执行前向传播操作后，结果会被收集并汇总。这样，即便模型在多GPU上运行，输出结果也如同在单GPU上运行一样。
具体实现中，Dataparallel会利用Python的多重继承和数据并行策略。它继承自nn.Module，同时调用nn.DataParallel的构造函数，从而实现并行计算。
对于那些需要在GPU间共享的状态或变量，Dataparallel还提供了相应的管理机制，确保数据的一致性和计算的正确性。这样的设计使得模型能够高效地在多GPU环境下运行，同时保持代码的简洁性和易读性。
总结而言，Dataparallel通过分割数据、并行执行前向传播和收集结果的机制，实现了高效的数据并行训练。理解其源码有助于开发者更好地利用多GPU资源，提升模型训练效率。
轻松上手FAM五因子模型（附python源码）
探索投资领域的新维度，让我们深入理解Fama-French五因子模型（FF5）的强大之处。自CAPM的提出，模型界一直在寻找更全面的解释股票收益的方法。FF5模型超越了传统的β，引入了市值（SMB）、账面市值比（HML）、盈利（RMW）、和投资（CMA）四个关键因子，提供了一个更为精准的股票收益分析框架。
因子的构建巧妙地融合了市值规模（SMB）与公司估值（HML），以及企业的盈利能力和投资策略（RMW与CMA）。FF5模型的回归目标在于，通过这些多元化的因子揭示收益率背后的驱动因素，同时承认误差项可能包含无风险收益α和风险因子，以更全面地刻画市场动态。
实战过程中，五因子模型的应用需要细致入微的步骤。首先，确定每只股票在不同组合中的权重，然后乘以预期收益，接着对所有股票的收益进行加权和，得出策略的收益率。选择中证作为基准，股票池则广泛取自wind全A的股票，每年5月底进行一次策略调整，使用流通市值进行加权。
在回测阶段，我们回溯至年1月3日至年月3日，对因子进行检验，确保其与Fama-French因子有良好的相关性。通过导入必要的模块和数据，如pandas、numpy等，对市值、账面市值比、盈利能力等关键数据进行预处理，构建出一个剔除不可交易股票的高效股票池（ALLapool）。
具体操作上，我们定义了一个get_score函数，通过市值加权计算各组合的股票持仓，同时处理缺失值。接着，针对每个因子，我们依据百分位选取股票组合，如%和%，并计算每日收益变化因子。最后，将这些因子与中证收益进行对比，验证模型的有效性。
通过严谨的数据处理和可视化，FF5模型为我们揭示了股票收益的多元驱动，而不仅仅依赖于单个指标。这个模型的实践性，不仅限于理论研究，它能帮助投资者在实际交易中制定更精细的策略。让我们一起探索这个模型的魅力，提升投资决策的精确度。
参考文献Fama & French, A Five Factor Asset Pricing Model, J. Financial Economics,
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CUDA编程OneFlow Softmax 算子源码解读之WarpSoftmax
深度学习框架中的Softmax操作在模型中扮演关键角色，尤其在多分类任务中，其用于将logits映射成概率分布，或在Transformer结构中衡量query与key的相似度。Softmax的CUDA实现直接关系到模型训练效率。本文以OneFlow框架中的一种优化Softmax实现为例，即Warp级别的Softmax，特别适用于矩阵宽度不超过的场景。
Softmax操作的计算公式如下：
[公式]
为解决数值溢出问题，通常先减去向量的最大值。优化后的公式为：
[公式]
Softmax计算涉及五个关键步骤：reduceMax、broadcastSub、exp、reduceSum、broadcastDiv。本篇文章将深入探讨OneFlow源码中的实现技巧。
OneFlow采用分段函数优化SoftmaxKernel，针对不同数量的列选择不同实现策略，以适应各种场景。为实现优化，OneFlow提供三种Softmax实现方式，以期在所有情况下达到较高的有效带宽。
对于WarpSoftmax分支，源码中函数调用关系清晰，实现细节分为四部分：数据Pack、调用链、DispatchSoftmaxWarpImpl、DispatchSoftmaxWarpImplCols、DispatchSoftmaxWarpImplPadding、LaunchSoftmaxWarpImpl。各部分分别专注于提升访问带宽、确定函数参数、实现核心计算逻辑。
在WarpSoftmax的核函数SoftmaxWarpImpl中，重点实现以下步骤：核函数启动参数确定、线程网格形状定义、数据加载到寄存器、计算最大值、计算指数和、规约操作、通信优化等。实现过程中，OneFlow通过优化数据访问模式、利用寄存器存储中间结果、并行规约操作，以及束内通信，提升了计算效率。
总结WarpSoftmax源码中的关键点，本文详细解读了其优化策略与实现细节，旨在提高模型训练速度。通过深入分析OneFlow框架中的Softmax实现，读者可以更全面地理解深度学习框架在CUDA环境下进行优化的策略。