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CMake 秘籍(四)
cmake
变量
测试
函数
配置
对于大多数项目,源代码是通过版本控制系统进行跟踪的;它通常作为构建系统的输入,构建系统将其转换为对象、库和可执行文件。在某些情况下,我们使用构建系统在配置或构建步骤中生成源代码。这可以用于根据在配置步骤中收集的信息来微调源代码,或者自动化原本容易出错的重复代码的机械生成。生成源代码的另一个常见用例是记录配置或编译信息以确保可复现性。在本章中,我们将展示使用 CMake 提供的强大工具生成源代码的各种策略。
ApacheCN_飞龙
2024-05-16
125
0
CMake 秘籍(二)
编译
编译器
配置
cmake
变量
尽管 CMake 是跨平台的,在我们的项目中我们努力使源代码能够在不同平台、操作系统和编译器之间移植,但有时源代码并不完全可移植;例如,当使用依赖于供应商的扩展时,我们可能会发现有必要根据平台以略有不同的方式配置和/或构建代码。这对于遗留代码或交叉编译尤其相关,我们将在第十三章,替代生成器和交叉编译中回到这个话题。了解处理器指令集以针对特定目标平台优化性能也是有利的。本章提供了检测此类环境的食谱,并提供了如何实施此类解决方案的建议。
ApacheCN_飞龙
2024-05-16
284
0
CMake 秘籍(五)
配置
cmake
编译器
测试
接口
每个项目都必须处理依赖关系,而 CMake 使得在配置项目的系统上查找这些依赖关系变得相对容易。第三章,检测外部库和程序,展示了如何在系统上找到已安装的依赖项,并且到目前为止我们一直使用相同的模式。然而,如果依赖关系未得到满足,我们最多只能导致配置失败并告知用户失败的原因。但是,使用 CMake,我们可以组织项目,以便在系统上找不到依赖项时自动获取和构建它们。本章将介绍和分析ExternalProject.cmake和FetchContent.cmake标准模块以及它们在超级构建模式中的使用。前者允许我们在构建时间获取项目的依赖项,并且长期以来一直是 CMake 的一部分。后者模块是在 CMake 3.11 版本中添加的,允许我们在配置时间获取依赖项。通过超级构建模式,我们可以有效地利用 CMake 作为高级包管理器:在您的项目中,您将以相同的方式处理依赖项,无论它们是否已经在系统上可用,或者它们是否需要从头开始构建。接下来的五个示例将引导您了解该模式,并展示如何使用它来获取和构建几乎任何依赖项。
ApacheCN_飞龙
2024-05-16
236
0
金融市场中的人工智能:新算法和解决方案(全)
模型
算法
系统
人工智能
解决方案
金融市场可能是少数真正可以被描述为复杂系统的人类成就之一。复杂系统是物理学中的结构,它们:(a) 从组件之间的相互作用中获得其动态的很大一部分,(b) 相互作用高度非线性,并且往往根据其自身的动态(反馈)而变化,? 系统的行为不能直接归因于个体相互作用的纯和:整体远大于个体部分的总和,(d) 并由此产生两个非常重要的后果:对初始条件的非常强烈的依赖(从相似的情况开始,我们观察到完全不同的最终状态)(一个典型的例子是天气预报)。
ApacheCN_飞龙
2024-05-16
154
0
PyAlgoTrade 0.20 中文文档(一)
工具
数据
feed
self
服务器
PyAlgoTrade 是使用 Python 2.7/3.7 开发和测试的,依赖于:
ApacheCN_飞龙
2024-05-16
51
0
PyAlgoTrade 0.20 中文文档(四)
self
status
图表
feed
import
此示例基于一种称为 RSI2 的策略(stockcharts.com/school/doku.php?id=chart_school:trading_strategies:rsi2),需要以下参数:
ApacheCN_飞龙
2024-05-16
54
0
PyAlgoTrade 0.20 中文文档(三)
数据
字符串
count
self
事件
pyalgotrade.tools.quandl.``build_feed(sourceCode,tableCodes,fromYear,toYear,storage,frequency=86400,timezone=None,skipErrors=False,authToken=None,columnNames={},forceDownload=False,skipMalformedBars=False)
ApacheCN_飞龙
2024-05-16
59
0
Zipline 3.0 中文文档(一)
变量
对象
函数
数据
算法
Zipline 是一个用于回测的 Pythonic 事件驱动系统,由众包投资基金 Quantopian开发和使用,作为回测和实时交易引擎。自 2020 年底关闭以来,托管这些文档的域名已过期。该库在Stefan Jansen所著的《机器学习算法交易》一书中被广泛使用,他正努力保持该库的更新,并使其对读者和更广泛的 Python 算法交易社区可用。
ApacheCN_飞龙
2024-05-16
269
0
CMake 秘籍(八)
变量
编译
测试
配置
cmake
在本书的最后一章中,我们将结合前面章节中讨论的多个不同的构建块,并将其应用于一个实际项目。我们的目标将是逐步展示如何将一个非平凡的项目移植到 CMake,并讨论这样的过程中的步骤。我们将为移植您自己的项目或为遗留代码添加 CMake 支持提供建议,无论是来自 Autotools,来自手工编写的配置脚本和 Makefile,还是来自 Visual Studio 项目文件。
ApacheCN_飞龙
2024-05-16
88
0
CMake 秘籍(三)
编译器
测试
配置
cmake
编译
测试是代码开发工具箱的核心组成部分。通过使用单元和集成测试进行自动化测试,不仅可以帮助开发者在早期检测功能回归,还可以作为新加入项目的开发者的起点。它可以帮助新开发者提交代码变更,并确保预期的功能得以保留。对于代码的用户来说,自动化测试在验证安装是否保留了代码功能方面至关重要。从一开始就为单元、模块或库使用测试的一个好处是,它可以引导程序员编写更加模块化和不那么复杂的代码结构,采用纯粹的、函数式的风格,最小化并局部化全局变量和全局状态。
ApacheCN_飞龙
2024-05-16
253
0
【Quant102】 经典技术指标 Pandas 实现(第一部分)
数据
pandas
程序员
函数
量化
ApacheCN_飞龙
2024-05-16
80
0
GGML 非官方中文文档
struct
函数
数据
数组
指针
描述:定义 F32 向量类型为 GGML_F32x8,即 GGML_F32x8 被定义为 GGML_F32x8。
ApacheCN_飞龙
2024-05-16
92
0
PyAlgoTrade 0.20 中文文档(二)
服务器
工具
模型
异常
字符串
类 pyalgotrade.broker.``Order(type_,action,instrument,quantity,instrumentTraits)
ApacheCN_飞龙
2024-05-16
65
0
Zipline 3.0 中文文档(三)
函数
数据
算法
性能
对象
此版本更新了 Zipline,使其与 Python >= 3.7 以及当前版本的 Pandas、scikit-learn 等相关的 PyData 库兼容。
ApacheCN_飞龙
2024-05-16
200
0
Zipline 3.0 中文文档(二)
字符串
对象
函数
数据
算法
交易日历代表单个市场交易所的时间信息。时间信息由两部分组成:时段和开/闭市时间。这由 Zipline 的TradingCalendar类表示,并作为所有新的TradingCalendar类的父类。
ApacheCN_飞龙
2024-05-16
83
0
Python 算法交易秘籍(一)
字符串
python
对象
工作
算法
Python 是一种非常流行的语言,用于构建和执行算法交易策略。如果您想了解如何使用 Python 构建算法交易的坚实基础,本书可以帮助您。
ApacheCN_飞龙
2024-05-11
470
0
Python 算法交易秘籍(二)
数据
算法
图表
python
对象
拥有便捷的金融数据对于进行算法交易至关重要。 金融数据可以是静态的,也可以是动态的。 静态金融数据是在交易时间内不会改变的数据。 静态数据包括金融工具列表、金融工具属性、金融工具的限价和上一个交易日的收盘价格。 动态金融数据是在交易时间内可能持续变化的数据。 动态数据包括市场深度、最后交易价格、金融工具的时间和数量,以及当日的最高和最低价格。 本章包括获取各种类型金融数据的配方。
ApacheCN_飞龙
2024-05-11
210
0
Python 卖空算法教程(三)
python
行业
教程
数据
算法
市场参与者通常觉得市场的广大相当令人生畏。因此,在我们开始将我们在前几章中涵盖的想法转化为结合的投资策略之前,我们将专门撰写一个简短的章节,将市场简化为可管理的投资范围。
ApacheCN_飞龙
2024-05-11
132
0
【译】2024 年的机器遗忘/反学习
系统
隐私
安全
模型
数据
随着我们今天的机器学习模型变得越来越庞大,它们的(预)训练集也变得难以理解的庞大,人们 对 对 机器反学习 概念越来越感兴趣,以编辑掉不需要的东西,如私人数据、陈旧知识、受版权保护的材料、有毒/不安全的内容、危险能力和错误信息,而无需从头开始重新训练模型。
ApacheCN_飞龙
2024-05-09
80
0
【译】下一个大型编程语言是英语(自然语言)
设计
编程
编程语言
工作
模型
当你输入时,它猜测你想要完成什么,并建议它 认为 你将要编写的代码块。如果它猜对了——而它经常猜对——你只需按下 Tab 键,它会为你填写剩下的部分。在 ChatGPT 到来之前的 2021 年推出的 Copilot,是真正开始蓬勃发展的编程的第一个突破性生成 AI 应用案例。
ApacheCN_飞龙
2024-05-09
67
0
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