Nachdem das Quantisierung-Framework Pytorch im letzten Monat aktualisiert wurde
Gibt es ein weiteres bedeutendes Upgrade für ein Quantisierungs-Algorithmus-Paket! XGBoost wurde auf 3.2.0 aktualisiert! Kompatibilität mit sklearn 1.8, ARM CUDA Wheel, nccl-Optimierungen, Tick-Level-Training/Backtesting auf großen Tabellen deutlich schneller und stabiler. Kategoriale und extmem wurden ebenfalls in 3.1 erheblich verbessert. „Millionenentwicklungskosten für Quant-Strategien“ sind zum Witz geworden pip install --upgrade xgboost #BTC
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XGBoost wurde auf 3.2.0 aktualisiert!
Kompatibilität mit sklearn 1.8, ARM CUDA Wheel, nccl-Optimierungen, Tick-Level-Training/Backtesting auf großen Tabellen deutlich schneller und stabiler.
Kategoriale und extmem wurden ebenfalls in 3.1 erheblich verbessert.
„Millionenentwicklungskosten für Quant-Strategien“ sind zum Witz geworden
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