Після оновлення квантового каркаса Pytorch минулого місяця
ще один великий пакет алгоритмів для квантування отримав оновлення! XGBoost оновлено до 3.2.0! сумісність з sklearn 1.8, ARM CUDA wheel, оптимізація nccl, тренування/бектестинг великих таблиць на рівні тактів стали значно швидшими та стабільнішими. категоріальні та extmem також отримали великі оновлення у версії 3.1. "Мільйонні витрати на розробку квантових стратегій" стали жартом pip install --upgrade xgboost #BTC
Ця сторінка може містити контент третіх осіб, який надається виключно в інформаційних цілях (не в якості запевнень/гарантій) і не повинен розглядатися як схвалення його поглядів компанією Gate, а також як фінансова або професійна консультація. Див. Застереження для отримання детальної інформації.
Після оновлення квантового каркаса Pytorch минулого місяця
ще один великий пакет алгоритмів для квантування отримав оновлення!
XGBoost оновлено до 3.2.0!
сумісність з sklearn 1.8, ARM CUDA wheel, оптимізація nccl, тренування/бектестинг великих таблиць на рівні тактів стали значно швидшими та стабільнішими.
категоріальні та extmem також отримали великі оновлення у версії 3.1.
"Мільйонні витрати на розробку квантових стратегій" стали жартом
pip install --upgrade xgboost #BTC