Tras la actualización del marco de trabajo de cuantificación Pytorch del mes pasado
¡Otra gran actualización en el paquete de algoritmos de cuantificación! ¡XGBoost se ha actualizado a la versión 3.2.0! Compatibilidad con sklearn 1.8, rueda ARM CUDA, optimización nccl, entrenamiento y backtesting en tablas de nivel tick claramente más rápido y estable. Categorical y extmem también se actualizaron significativamente en la versión 3.1. "El costo de desarrollo de estrategias cuantitativas de un millón" se ha convertido en una broma pip install --upgrade xgboost #BTC
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Tras la actualización del marco de trabajo de cuantificación Pytorch del mes pasado
¡Otra gran actualización en el paquete de algoritmos de cuantificación!
¡XGBoost se ha actualizado a la versión 3.2.0!
Compatibilidad con sklearn 1.8, rueda ARM CUDA, optimización nccl, entrenamiento y backtesting en tablas de nivel tick claramente más rápido y estable.
Categorical y extmem también se actualizaron significativamente en la versión 3.1.
"El costo de desarrollo de estrategias cuantitativas de un millón" se ha convertido en una broma
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