市场将量化交易分为以下类别：系统化交易、算法交易、程序化交易和机械式交易等
其中前三种模式在市场比较常见，系统化交易将交易思路量化为交易系统，根据系统指标进行交易；算法交易是利用电子平台，输入涉及算法的交易指令，以执行预先设定好的交易策略，指令中包含变量，包括时间，价格，交易量等，
随着信息技术和通信技术的不断进步，我们已经步入了智能工业时代。在这个时代，各种智能技术的应用正在推动着工业的升级和转型，人工智能技术、5G技术和工业互联网技术等新一代信息技术正在不断推进着时代进步和发展。
{
"format":"GRAY",
"mean":[
0
],
"normal":[
0.00784314
],
"width":28,
"height":28,
"path":"/mldb/dataset/MNIST/test_data/8",
"used_image_num":100,
"feature_quantize_method":"KL",
"weight_quantize_method":"MAX_ABS"
}
format
图片统一按RGBA读取，然后转换到format指定格式，可选：“RGB”,“BGR”,“RGBA”,“GRAY”。
mean,normal
模型预处理需要的mean,normal,数据按此公式填写：
width,height
模型输入的宽高
path
存放校正特征量化系数的图片目录
used_image_num
用于指定使用上述目录下多少张图片进行校正，默认使用path下全部图片
注意：请确保图片经过上述步骤处理之后的数据是输入到模型input接口的数据
feature_quantize_method
指定计算特征量化系数的方法，可选：
“KL”:使用KL散度进行特征量化系数的校正，一般需要100~1000张图片
“ADMM”:使用ADMM（Alternating Direction Method of Multipliers）方法进行特征量化系数的校正，一般需要一个batch的数据
默认：“KL”
weight_quantize_method
指定权值量化方法，可选：
“MAX_ABS”:使用权值的绝对值的最大值进行对称量化
“ADMM”:使用ADMM方法进行权值量化
默认：“MAX_ABS”
