向量化操作

优化Matlab代码的向量化方法

优化Matlab代码的向量化方法，利用向量操作提高代码执行效率。通过减少循环和增加矩阵运算，优化算法的速度和性能。

Matlab 2 2024-07-28

分析编译和向量化查询的矢量化模型与代码生成模型

一切关于编译和向量化查询，你一直想了解但又不敢问的内容，现在被深入分析了。

算法与数据结构 1 2024-07-13

迈向量化独立可重复机器学习研究

如何衡量机器学习研究的可重复性？目前关于可重复性的讨论大多基于直觉或假设，缺乏实证数据支持。发布代码是目前领域内常用的做法，但这不足以完全确保可重复性。为了量化可重复性，我们手动尝试复现了 1984 年至 2017 年间发表的 255 篇论文，记录了每篇论文的特征，并对结果进行了统计分析。 在复现过程中，我们没有参考作者提供的代码（如果有的话），以避免因代码与论文之间可能存在的差异而产生偏差。 本研究的目的是推动关于可重复性研究的量化讨论。这项工作并非试图对数据中所有潜在见解进行全面评估，改进协议、数据和解决偏差等方面仍需进一步研究。

统计分析 7 2024-05-19

数值数组和向量化运算教程（MATLAB 2008a）

本教程提供有关数值数组和向量化运算的全面指南。它涵盖了创建、操作和利用 MATLAB 2008a 中的数组以及优化代码性能的向量化技术。

Matlab 2 2024-05-31

《深入浅出数字信号处理》：向量化视角，代码助力实践

《深入浅出数字信号处理》以向量为工具，以直观、概念化的方式阐述数字信号处理的核心概念及其应用。 书籍以频谱分析和数字滤波为主线，共分为九章： 第一章：数字信号处理的发展及应用 第二、三章：信号与线性时不变系统的基本概念 第四章：信号与系统的相互作用：卷积与相关 第五、六章：频谱分析工具：DFT及其快速算法FFT 第七至九章：数字滤波器的原理、实现及应用 本书包含完整的MATLAB代码，便于读者实践学习。

Matlab 3 2024-05-25

向量操作指南 - AAS V9.0 手册

向量中的元素操作通过括号来进行，第一个元素编号为1。例如，对于向量 a=[1:2:6 -1 0]，可以通过 a(3) 访问第三个元素，结果为 5。冒号表示法可用于声明元素范围，如 a(3:5) 返回 5 -1 0。Octave提供简单的向量操作，例如 a2 可以将向量中所有元素乘以2。对向量中的每个元素进行加减操作也十分简便。对应元素的乘除法使用 . 和 ./ 算符来实现。向量的乘法遵循矩阵乘法法则，而非对应元素相乘。

Matlab 0 2024-08-19

使用0.25量化间隔创建的量化模型 - MATLAB开发

这个量化模型是通过使用0.25的量化间隔来设计Quantizer模块实现的。输入是幅度为1、频率为0.25Hz的正弦波，并且输入和输出结果都在示波器上显示。

Matlab 1 2024-07-29

简化YAP/TAZ量化YAP/TAZ量化应用的MATLAB开发

YAP/TAZ量化应用的介绍。指导用户完成一个简单的步骤来分析和计算。

Matlab 0 2024-08-17

数据挖掘助推量化投资

利用数据挖掘技术，挖掘数据背后的价值，为量化投资提供科学依据和策略支撑。

数据挖掘 8 2024-05-01

量化研究策略学习（2）

可自定义Mat缓存文件的存储路径，选择当前路径或全局路径。全局缓存路径需在FactorBaseCfg.xml中设置，默认为QIA安装路径。支持按日或按周回购的枚举。系统根据设定获取债券的杠杆费用。若交易代码列表不包含特定债券标的，该属性可忽略。

Hive 6 2024-05-12