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藍海琴泉
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- 小白学AI量化:DeepSeek+Python构建强大的金融数据挖掘与多维分析机器人
老余捞鱼
AI顾投高级策略AI探讨与学习人工智能python金融deepseek
作者:老余捞鱼原创不易,转载请标明出处及原作者。写在前面的话:在机构主导的量化交易时代,普通投资者如何用一杯奶茶的钱(15元/天)打造专业级智能量化产品?本文将为您揭秘一个革命性的解决方案——基于国产大模型DeepSeek和Python构建的智能数据挖掘分析机器人。它不仅适用于通用网页数据抓取,更能深度应用于金融领域,精准捕捉市场信号。本文“干货”很多,请务必耐心读完。一、颠覆认知的性价比革命1.
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腊肉芥末果
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数据挖掘实战合集数据挖掘机器学习人工智能python
♂️个人主页:@艾派森的个人主页✍作者简介:Python学习者希望大家多多支持,我们一起进步!如果文章对你有帮助的话,欢迎评论点赞收藏加关注+目录1.项目背景2.数据集介绍
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0基础实现机器学习入门到精通机器学习人工智能朴素贝叶斯深度学习pytorchsklearn开发语言
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上一章:第1章概述文章目录2.1机器学习项目的优先级排序2.1.1机器学习的影响2.1.2机器学习的成本2.2估计机器学习项目的复杂度2.2.1未知因素2.2.2简化问题2.2.3非线性进展2.3确定机器学习项目的目标2.3.1模型能做什么2.3.2成功模型的属性2.4构建机器学习团队2.4.1两种文化2.4.2机器学习团队的成员2.5机器学习项目为何失败2.5.1缺乏有经验的人才2.5.2缺乏领
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一、特征工程通俗解释特征工程就像厨师做菜前的食材处理:原始数据是“生肉和蔬菜”,特征工程是“切块、腌制、调料搭配”,目的是让机器学习模型(食客)更容易消化吸收,做出更好预测(品尝美味)。二、为什么要做特征工程?数据质量差:原始数据常有缺失、噪声、不一致问题(如年龄列混入“未知”)。模型限制:算法无法直接理解原始数据(如文本、日期需要数值化)。提升效果:好特征能显著提升模型性能(准确率提升10%~5
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机器学习的方法主要可以分为四大类,根据学习方式和数据标注情况进行分类:1.监督学习(SupervisedLearning)特点:有标注数据(即训练数据有明确的输入(X)和输出(Y))。学习目标是找到一个映射(f(X)\approxY)。适用于分类和回归问题。主要算法:分类(Classification):逻辑回归(LogisticRegression)支持向量机(SVM)朴素贝叶斯(NaïveBa
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fisher矩阵是怎么计算和更新的,以及计算过程中参数的物理含义Fisher信息矩阵(FisherInformationMatrix,FIM)用于衡量模型参数估计的不确定性,其计算和更新在统计学、机器学习和优化中具有重要作用。以下是其计算和更新的关键步骤:一、Fisher矩阵的计算定义Fisher矩阵的元素表示对数似然函数关于参数的二阶导数的期望值的负数,即:Fi,j=−
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文本标注是指在原始文本数据上添加标签的过程,这些标签可以用来指示特定的实体、关系、事件等信息,以帮助计算机理解和处理这些数据。文本标注是自然语言处理(NLP)领域的一个重要环节,它通过为文本的不同部分提供具体的含义和上下文信息,增强机器学习和深度学习模型对文本内容的理解能力。标注类型情感分析情感极性:确定文本表达的情感倾向,如正面、负面或中立。强度评估:衡量情感的强烈程度,从轻微到极端不等。命名实
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在当今这个由数据驱动的时代,高质量的数据标注对于推动机器学习、自然语言处理(NLP)、计算机视觉等领域的发展具有不可替代的重要性。数据标注过程涉及对原始数据进行加工,通过标注特定对象的特征来生成能够被机器学习模型识别和使用的编码格式,从而使数据更具有意义和可解读性。数据标注的主要类型包括:图像标注:指在图片中标识出目标物体的位置、形状或类别等信息,如自动驾驶技术中的行人、车辆及交通标志的识别。文本
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环境:客服机器人问题描述:客服机器人怎么才能精准的回答用户问题?解决方案:客服机器人要精准回答用户问题,需综合技术、数据和用户体验等多方面因素。以下是关键策略和步骤:1.精准理解用户意图自然语言处理(NLP)技术分词与实体识别:提取关键词(如“订单号”“退货”)和实体(如时间、地点)。意图分类:通过机器学习模型(如BERT、Transformer)将问题归类(如“售后”“支付”)。上下文理解记录对
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本文还有配套的精品资源,点击获取简介:OpenCV4.2.0是一个先进的计算机视觉库,包含了图像处理、计算机视觉和机器学习算法。本压缩包包含OpenCV核心库和扩展模块(opencv_contrib),版本均为4.2.0。该版本引入了性能增强、API优化以及对深度学习框架和硬件加速技术的更新支持。扩展模块提供了额外的实验性算法和功能,有助于研究和开发新算法。指南详细介绍了如何安装和配置这些库,并提
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一、模块概述OpenCV的ML模块提供了丰富的机器学习算法,可用于解决各种计算机视觉和数据分析问题。本指南将详细介绍该模块中主要的机器学习算法,包括支持向量机(SVM)、K均值聚类(K-Means)和神经网络(ANN),并结合图像分类和聚类分析这两个典型应用场景进行代码实现与解释。二、主要函数及类详解(一)支持向量机(SVM):cv.ml.SVM_create()功能支持向量机(SVM)是一种强大
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I.引言强化学习(ReinforcementLearning,RL)是一种通过与环境交互,学习如何采取行动以最大化累积奖励的机器学习方法。策略网络(PolicyNetwork)是强化学习中一种重要的模型,它直接输出动作的概率分布或具体的动作。本篇博客将深入探讨策略网络的设计原则、优化技巧,并结合具体实例展示其应用。II.策略网络的基本概念A.策略网络的定义策略网络是一种神经网络,它接受当前状态作为
- 基于Python编程语言实现“机器学习”,用于车牌识别项目
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基于Python的验证码识别研究与实现1.摘要验证码的主要目的是区分人类和计算机,用来防止自动化脚本程序对网站的一些恶意行为,目前绝大部分网站都利用验证码来阻止恶意脚本程序的入侵。验证码的自动识别对于减少自动登录时长,识别难以识别的验证码图片有着重要的作用。对验证码图像进行灰度化、二值化、去离散噪声、字符分割、归一化、特征提取、训练和字符识别等过程可以实现验证码自动识别。首先将原图片进行灰度化处理
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DS/ML:数据科学技术之数据科学生命周期(四大层次+机器学习六大阶段+数据挖掘【5+6+6+4+4+1】步骤)的全流程最强学习路线讲解之详细攻略导读:本文章是博主在数据科学和机器学习领域,先后实战过几百个应用案例之后的精心总结,应该是完全覆盖了数据科学的整个生命周期及其各个阶段的要点。其中机器学习领域六大阶段更是在整个数据科学生命周期中扮演着极其重要的角色。同时,因为涉及到博主出书中出版社要求在
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第一章:理解AI的思维方式(快递版)1.1快递分拣站的故事假设你管理一个快递分拣站:传统方法:手动制定规则(比如根据邮编分拣)机器学习:观察老员工的分拣记录,总结规律深度学习:搭建自动分拣流水线,自主发现隐藏规则1.2神经网络就像智能分拣机传送带(输入层):接收包裹信息(图片像素/文字等)#就像扫描快递单input_data=[0.2,0.7,0.1]#归一化后的特征数据分拣工人(隐藏层):每个工
- 简单理解机器学习中top_k、top_p、temperature三个参数的作用
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在机器学习中,top_k、top_p和temperature是用于控制生成模型(如语言模型)输出质量的参数,尤其在文本生成任务中常见。然而,网上文章很多很全,但大多晦涩难懂,今天我们来用最简单的语言谈谈它们的具体作用:1.点菜式筛选法:top_k参数英文全称:top-k中文名称:前k个具体意义:top_k参数就像是你在餐厅点菜时,服务员只给你推荐菜单上前k名的招牌菜。在AI文本生成中,top_k参
- 小白零基础学数学建模系列-引言与课程目录
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数学建模小白到精通系列数学建模
目录引言一、我们的专辑包含哪些内容?第一周:数学建模基础与工具第二周:高级数学建模技巧与应用第三周:机器学习基础与数据处理第四周:监督学习与无监督学习算法第五周:神经网络二、学完本专辑能收获到什么?三、适合什么样的人群学习?四、如何学习本专辑?课程目录第1周:数学建模基础与工具第1天:数学建模入门介绍第2天:数学建模工具介绍第3天:线性回归与曲线拟合第4天:线性规划第5天:动态规划第2周:高级数学
- 初始OpenCV
指尖下的技术
OpenCVopencv人工智能计算机视觉
OpenCV是一个功能强大、应用广泛的计算机视觉库,它为开发人员提供了丰富的工具和算法,可以帮助他们快速构建各种视觉应用。随着计算机视觉技术的不断发展,OpenCV也将会继续发挥重要的作用。OpenCV提供了大量的计算机视觉算法和图像处理工具,广泛应用于图像和视频的处理、分析以及机器学习领域。所以学习人计算机视觉或者图像处理方面的知识,OpenCV是一个要重点学习的工具库。首先介绍一下OpenCV
- 机器学习结合伏羲模型高精度多尺度气象分析与降尺度实现
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WRF算法人工智能
随着人工智能的发展,机器学习技术在气象预报领域展现出巨大潜力。本文详细探讨如何结合机器学习(ML)和伏羲模型进行高精度多尺度气象模拟分析,并提供详细的实现步骤和相关代码。1.研究目标与技术路线目标:结合机器学习模型与伏羲气象模式,实现区域和局地高精度降尺度。技术路线:伏羲模型提供大尺度气象数据和预报使用机器学习模型(如CNN、LSTM、XGBoost)进行降尺度2.数据准备与处理2.1气象数据获取
- 基于ChatGPT、GIS与Python机器学习的地质灾害风险评估、易发性分析、信息化建库及灾后重建高级实践
weixin_贾
防洪评价风险评估滑坡泥石流地质灾害
第一章、ChatGPT、DeepSeek大语言模型提示词与地质灾害基础及平台介绍【基础实践篇】1、什么是大模型?大模型(LargeLanguageModel,LLM)是一种基于深度学习技术的大规模自然语言处理模型。代表性大模型:GPT-4、BERT、T5、ChatGPT等。特点:多任务能力:可以完成文本生成、分类、翻译、问答等任务。上下文理解:能理解复杂的上下文信息。广泛适配性:适合科研、教育、行
- 人脸识别的一些代码
饿了就干饭
CV相关人脸识别
1、cv2入门函数imread及其相关操作2、(详解)opencv里的cv2.resize改变图片大小Python3、机器学习之人脸识别face_recognition使用4、使用face_recognition进行人脸校准5、简单的人脸识别通用流程示意图(这个看着写的挺好的)6、face_recognition和图像处理中left、top、right、bottom解释7、使用pillow库对图片
- 探索Python中的集成方法:Stacking
Echo_Wish
Python笔记Python算法python开发语言
在机器学习领域,Stacking是一种高级的集成学习方法,它通过将多个基本模型的预测结果作为新的特征输入到一个元模型中,从而提高整体模型的性能和鲁棒性。本文将深入介绍Stacking的原理、实现方式以及如何在Python中应用。什么是Stacking?Stacking,又称为堆叠泛化(StackedGeneralization),是一种模型集成方法,与Bagging和Boosting不同,它并不直
- html页面js获取参数值
0624chenhong
html
1.js获取参数值js
function GetQueryString(name)
{
var reg = new RegExp("(^|&)"+ name +"=([^&]*)(&|$)");
var r = windo
- MongoDB 在多线程高并发下的问题
BigCat2013
mongodbDB高并发重复数据
最近项目用到 MongoDB , 主要是一些读取数据及改状态位的操作. 因为是结合了最近流行的 Storm进行大数据的分析处理,并将分析结果插入Vertica数据库,所以在多线程高并发的情境下, 会发现 Vertica 数据库中有部分重复的数据. 这到底是什么原因导致的呢?笔者开始也是一筹莫 展,重复去看 MongoDB 的 API , 终于有了新发现 :
com.mongodb.DB 这个类有
- c++ 用类模版实现链表(c++语言程序设计第四版示例代码)
CrazyMizzz
数据结构C++
#include<iostream>
#include<cassert>
using namespace std;
template<class T>
class Node
{
private:
Node<T> * next;
public:
T data;
- 最近情况
麦田的设计者
感慨考试生活
在五月黄梅天的岁月里,一年两次的软考又要开始了。到目前为止,我已经考了多达三次的软考,最后的结果就是通过了初级考试(程序员)。人啊,就是不满足,考了初级就希望考中级,于是,这学期我就报考了中级,明天就要考试。感觉机会不大,期待奇迹发生吧。这个学期忙于练车,写项目,反正最后是一团糟。后天还要考试科目二。这个星期真的是很艰难的一周,希望能快点度过。
- linux系统中用pkill踢出在线登录用户
被触发
linux
由于linux服务器允许多用户登录,公司很多人知道密码,工作造成一定的障碍所以需要有时踢出指定的用户
1/#who 查出当前有那些终端登录(用 w 命令更详细)
# who
root pts/0 2010-10-28 09:36 (192
- 仿QQ聊天第二版
肆无忌惮_
qq
在第一版之上的改进内容:
第一版链接:
http://479001499.iteye.com/admin/blogs/2100893
用map存起来号码对应的聊天窗口对象,解决私聊的时候所有消息发到一个窗口的问题.
增加ViewInfo类,这个是信息预览的窗口,如果是自己的信息,则可以进行编辑.
信息修改后上传至服务器再告诉所有用户,自己的窗口
- java读取配置文件
知了ing
1,java读取.properties配置文件
InputStream in;
try {
in = test.class.getClassLoader().getResourceAsStream("config/ipnetOracle.properties");//配置文件的路径
Properties p = new Properties()
- __attribute__ 你知多少?
矮蛋蛋
C++gcc
原文地址:
http://www.cnblogs.com/astwish/p/3460618.html
GNU C 的一大特色就是__attribute__ 机制。__attribute__ 可以设置函数属性(Function Attribute )、变量属性(Variable Attribute )和类型属性(Type Attribute )。
__attribute__ 书写特征是:
- jsoup使用笔记
alleni123
java爬虫JSoup
<dependency>
<groupId>org.jsoup</groupId>
<artifactId>jsoup</artifactId>
<version>1.7.3</version>
</dependency>
2014/08/28
今天遇到这种形式,
- JAVA中的集合 Collectio 和Map的简单使用及方法
百合不是茶
listmapset
List ,set ,map的使用方法和区别
java容器类类库的用途是保存对象,并将其分为两个概念:
Collection集合:一个独立的序列,这些序列都服从一条或多条规则;List必须按顺序保存元素 ,set不能重复元素;Queue按照排队规则来确定对象产生的顺序(通常与他们被插入的
- 杀LINUX的JOB进程
bijian1013
linuxunix
今天发现数据库一个JOB一直在执行,都执行了好几个小时还在执行,所以想办法给删除掉
系统环境:
ORACLE 10G
Linux操作系统
操作步骤如下:
第一步.查询出来那个job在运行,找个对应的SID字段
select * from dba_jobs_running--找到job对应的sid
&n
- Spring AOP详解
bijian1013
javaspringAOP
最近项目中遇到了以下几点需求,仔细思考之后,觉得采用AOP来解决。一方面是为了以更加灵活的方式来解决问题,另一方面是借此机会深入学习Spring AOP相关的内容。例如,以下需求不用AOP肯定也能解决,至于是否牵强附会,仁者见仁智者见智。
1.对部分函数的调用进行日志记录,用于观察特定问题在运行过程中的函数调用
- [Gson六]Gson类型适配器(TypeAdapter)
bit1129
Adapter
TypeAdapter的使用动机
Gson在序列化和反序列化时,默认情况下,是按照POJO类的字段属性名和JSON串键进行一一映射匹配,然后把JSON串的键对应的值转换成POJO相同字段对应的值,反之亦然,在这个过程中有一个JSON串Key对应的Value和对象之间如何转换(序列化/反序列化)的问题。
以Date为例,在序列化和反序列化时,Gson默认使用java.
- 【spark八十七】给定Driver Program, 如何判断哪些代码在Driver运行,哪些代码在Worker上执行
bit1129
driver
Driver Program是用户编写的提交给Spark集群执行的application,它包含两部分
作为驱动: Driver与Master、Worker协作完成application进程的启动、DAG划分、计算任务封装、计算任务分发到各个计算节点(Worker)、计算资源的分配等。
计算逻辑本身,当计算任务在Worker执行时,执行计算逻辑完成application的计算任务
- nginx 经验总结
ronin47
nginx 总结
深感nginx的强大,只学了皮毛,把学下的记录。
获取Header 信息,一般是以$http_XX(XX是小写)
获取body,通过接口,再展开,根据K取V
获取uri,以$arg_XX
&n
- 轩辕互动-1.求三个整数中第二大的数2.整型数组的平衡点
bylijinnan
数组
import java.util.ArrayList;
import java.util.Arrays;
import java.util.List;
public class ExoWeb {
public static void main(String[] args) {
ExoWeb ew=new ExoWeb();
System.out.pri
- Netty源码学习-Java-NIO-Reactor
bylijinnan
java多线程netty
Netty里面采用了NIO-based Reactor Pattern
了解这个模式对学习Netty非常有帮助
参考以下两篇文章:
http://jeewanthad.blogspot.com/2013/02/reactor-pattern-explained-part-1.html
http://gee.cs.oswego.edu/dl/cpjslides/nio.pdf
- AOP通俗理解
cngolon
springAOP
1.我所知道的aop 初看aop,上来就是一大堆术语,而且还有个拉风的名字,面向切面编程,都说是OOP的一种有益补充等等。一下子让你不知所措,心想着:怪不得很多人都和 我说aop多难多难。当我看进去以后,我才发现:它就是一些java基础上的朴实无华的应用,包括ioc,包括许许多多这样的名词,都是万变不离其宗而 已。 2.为什么用aop&nb
- cursor variable 实例
ctrain
variable
create or replace procedure proc_test01
as
type emp_row is record(
empno emp.empno%type,
ename emp.ename%type,
job emp.job%type,
mgr emp.mgr%type,
hiberdate emp.hiredate%type,
sal emp.sal%t
- shell报bash: service: command not found解决方法
daizj
linuxshellservicejps
今天在执行一个脚本时,本来是想在脚本中启动hdfs和hive等程序,可以在执行到service hive-server start等启动服务的命令时会报错,最终解决方法记录一下:
脚本报错如下:
./olap_quick_intall.sh: line 57: service: command not found
./olap_quick_intall.sh: line 59
- 40个迹象表明你还是PHP菜鸟
dcj3sjt126com
设计模式PHP正则表达式oop
你是PHP菜鸟,如果你:1. 不会利用如phpDoc 这样的工具来恰当地注释你的代码2. 对优秀的集成开发环境如Zend Studio 或Eclipse PDT 视而不见3. 从未用过任何形式的版本控制系统,如Subclipse4. 不采用某种编码与命名标准 ,以及通用约定,不能在项目开发周期里贯彻落实5. 不使用统一开发方式6. 不转换(或)也不验证某些输入或SQL查询串(译注:参考PHP相关函
- Android逐帧动画的实现
dcj3sjt126com
android
一、代码实现:
private ImageView iv;
private AnimationDrawable ad;
@Override
protected void onCreate(Bundle savedInstanceState)
{
super.onCreate(savedInstanceState);
setContentView(R.layout
- java远程调用linux的命令或者脚本
eksliang
linuxganymed-ssh2
转载请出自出处:
http://eksliang.iteye.com/blog/2105862
Java通过SSH2协议执行远程Shell脚本(ganymed-ssh2-build210.jar)
使用步骤如下:
1.导包
官网下载:
http://www.ganymed.ethz.ch/ssh2/
ma
- adb端口被占用问题
gqdy365
adb
最近重新安装的电脑,配置了新环境,老是出现:
adb server is out of date. killing...
ADB server didn't ACK
* failed to start daemon *
百度了一下,说是端口被占用,我开个eclipse,然后打开cmd,就提示这个,很烦人。
一个比较彻底的解决办法就是修改
- ASP.NET使用FileUpload上传文件
hvt
.netC#hovertreeasp.netwebform
前台代码:
<asp:FileUpload ID="fuKeleyi" runat="server" />
<asp:Button ID="BtnUp" runat="server" onclick="BtnUp_Click" Text="上 传" />
- 代码之谜(四)- 浮点数(从惊讶到思考)
justjavac
浮点数精度代码之谜IEEE
在『代码之谜』系列的前几篇文章中,很多次出现了浮点数。 浮点数在很多编程语言中被称为简单数据类型,其实,浮点数比起那些复杂数据类型(比如字符串)来说, 一点都不简单。
单单是说明 IEEE浮点数 就可以写一本书了,我将用几篇博文来简单的说说我所理解的浮点数,算是抛砖引玉吧。 一次面试
记得多年前我招聘 Java 程序员时的一次关于浮点数、二分法、编码的面试, 多年以后,他已经称为了一名很出色的
- 数据结构随记_1
lx.asymmetric
数据结构笔记
第一章
1.数据结构包括数据的
逻辑结构、数据的物理/存储结构和数据的逻辑关系这三个方面的内容。 2.数据的存储结构可用四种基本的存储方法表示,它们分别是
顺序存储、链式存储 、索引存储 和 散列存储。 3.数据运算最常用的有五种,分别是
查找/检索、排序、插入、删除、修改。 4.算法主要有以下五个特性:
输入、输出、可行性、确定性和有穷性。 5.算法分析的
- linux的会话和进程组
网络接口
linux
会话: 一个或多个进程组。起于用户登录,终止于用户退出。此期间所有进程都属于这个会话期。会话首进程:调用setsid创建会话的进程1.规定组长进程不能调用setsid,因为调用setsid后,调用进程会成为新的进程组的组长进程.如何保证? 先调用fork,然后终止父进程,此时由于子进程的进程组ID为父进程的进程组ID,而子进程的ID是重新分配的,所以保证子进程不会是进程组长,从而子进程可以调用se
- 二维数组 元素的连续求解
1140566087
二维数组ACM
import java.util.HashMap;
public class Title {
public static void main(String[] args){
f();
}
// 二位数组的应用
//12、二维数组中,哪一行或哪一列的连续存放的0的个数最多,是几个0。注意,是“连续”。
public static void f(){
- 也谈什么时候Java比C++快
windshome
javaC++
刚打开iteye就看到这个标题“Java什么时候比C++快”,觉得很好笑。
你要比,就比同等水平的基础上的相比,笨蛋写得C代码和C++代码,去和高手写的Java代码比效率,有什么意义呢?
我是写密码算法的,深刻知道算法C和C++实现和Java实现之间的效率差,甚至也比对过C代码和汇编代码的效率差,计算机是个死的东西,再怎么优化,Java也就是和C