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1，神经网络和卷积神经网络模型量化方法，主要包括线性量化和聚类量化两种方法。 2，可指定模型进行定点话，并输出量化后参数统计和finetune，可设置任意bit量化。 3，支持MLP,Lenet,Alexnet,VGG,GoogleNet系列,Resnet系列，MobileNet系列的量化。

本书堪称计算机系统结构学科的“圣经”，是计算机体系结构方向的学生的必读教材。全书系统地介绍了计算机系统的设计基础、指令集系统结构、流水线与指令级并行技术、层次化存储系统与存储设备、互连网络以及多处理器系统等重要内容。在这一最新版本中，作者更新了从单核处理器到多核处理器的历史发展过程的相关内容，同时使用了广受好评的“量化研究方法”进行计算设计，并阐述了多种可以实现并行的技术，这些技术恰恰是展现多处理器系统结构威力的关键。在介绍多处理器时，作者不仅讲述了处理器的性能，而且还介绍了处理器性能之外的其他设计要素，包括功耗、可靠性、可用性和可信性等。

由于频谱感知中信道稀疏度动态变化，导致分布式频谱感知网络中节点间信息传输频繁，消耗感知网络通信带宽。为了缓解网络通信带宽压力，提出分布式的1 bit压缩频谱感知算法。各节点对感知数据进行压缩采样并1 bit量化，然后融合节点采用JSM-2模型对数据进行融合，最后通过BIHT算法重构信号频谱，实现频谱感知。仿真结果表明，在低信噪比和较少的采样数目下，分布式的1 bit压缩频谱感知算法能具有较好的频谱检测性能，是一种可实用的频谱感知方法。

将采样以及均匀量化编写成代码，放进该函数中，原始信号是个简单的余弦函数，可以根据需要自己改，函数中进行了必要的注释，代码不难，针对新手感觉还是可以的。

量化交易框架指导文件

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