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蝶澈乐乐
pythonjavascriptjava股票数据接口api开发语言
近一两年来,股票量化分析逐渐受到广泛关注。而作为这一领域的初学者,首先需要面对的挑战就是如何获取全面且准确的股票数据。因为无论是实时交易数据、历史交易记录、财务数据还是基本面信息,这些数据都是我们进行量化分析时不可或缺的宝贵资源。我们的核心任务是从这些数据中挖掘出有价值的信息,为我们的投资策略提供有力的支持。在寻找数据的过程中,我尝试了多种途径,包括自编网易股票页面爬虫、申万行业数据爬虫,以及同花
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AI创作音乐主要有以下几种方式:基于深度学习的生成模型深度神经网络:通过大量的音乐数据训练,让AI学习音乐的结构、旋律、和声、节奏等特征。如Transformer架构,其注意力机制可捕捉跨小节的旋律关联性,能生成具有长期依赖性的音乐序列。生成对抗网络(GAN):包含生成器和判别器,生成器负责生成音乐样本,判别器判断生成的音乐是否真实。两者相互对抗、不断优化,使生成器生成更逼真的音乐。变分自编码器(
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在近一至两年期间,股票量化分析逐步成为备受关注的热门议题。对于投身于该领域工作而言,首要步骤便是获取全面且精准的股票数据。无论是实时交易数据、历史交易记录、财务数据,亦或是基本面信息,这些数据均是开展量化分析过程中不可或缺的宝贵资源。我们的核心任务在于从这些数据中提炼出具有价值的信息,从而为投资策略提供坚实有力的指导。在数据探索进程中,我尝试运用了多种方法,涵盖自编网易股票页面爬虫程序、申万行业数
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不会写代码的码农农
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蝶澈乐乐
pythonjavascriptnode.js数据仓库金融
近一两年来,股票量化分析逐渐受到广泛关注。而作为这一领域的初学者,首先需要面对的挑战就是如何获取全面且准确的股票数据。因为无论是实时交易数据、历史交易记录、财务数据还是基本面信息,这些数据都是我们进行量化分析时不可或缺的宝贵资源。我们的核心任务是从这些数据中挖掘出有价值的信息,为我们的投资策略提供有力的支持。在寻找数据的过程中,我尝试了多种途径,包括自编网易股票页面爬虫、申万行业数据爬虫,以及同花
- 为什么VAE效果不好,但VAE+diffusion效果就好了?
AndrewHZ
深度学习新浪潮算法计算机视觉深度学习扩散模型VAE生成式模型技术分析
1.什么是VAE?VAE(VariationalAutoencoder,变分自编码器)是一种基于概率生成模型的深度学习框架,主要用于数据生成和潜在空间建模。它结合了自编码器(Autoencoder)的结构和变分推断(VariationalInference)的思想,能够从数据中学习有意义的潜在表示,并生成与训练数据相似的新样本。VAE的核心思想编码-解码结构类似传统自编码器,VAE包含两个部分:编
- 【人工智能基础】生成模型:让数据“无中生有”的神奇魔法
roman_日积跬步-终至千里
#人工智能基础知识人工智能
文章目录一、生成模型的发展脉络二、生成模型的基本原理三、主要生成模型及其逻辑1、生成对抗网络(GAN)2、变分自编码器(VAE)3、扩散模型(DPM)4、基于能量的模型(EBM)5、正规化流(NF)四、生成模型对比分析五、生成模型的应用拓展一、生成模型的发展脉络在深度学习尚未兴起的时期,计算机视觉领域的传统图像生成算法主要依赖纹理合成和纹理映射等技术。这些算法基于手工设计的特征进行图像构建,然而,
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- OINH系列(自编)---> <Page 1-[2]>题库原题
玄湖白虎
C++YACSNOIP算法OINH系列
不同难度的会以3~8道题为单位,可能略过一些简单的(漏掉的会以下篇展出)OINH系列即为oneinninth/eighth每次只展出总题数的九分之一或八分之一1013题目描述读入n(1usingnamespacestd;intmain(){doubles=0,m;intn,a;cin>>n;for(inti=0;i>a;s+=a;}m=s/n;printf("%.0lf",s);coutusing
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Athena二哈
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- VQ-Diffusion 深度解析与实战指南
晏灵昀Odette
VQ-Diffusion深度解析与实战指南VQ-Diffusion项目地址:https://gitcode.com/gh_mirrors/vqd/VQ-Diffusion1.项目介绍VQ-Diffusion是一个用于文本到图像合成的深度学习模型,基于矢量量化变分自编码器(VQ-VAE)和去噪扩散概率模型(DenoisingDiffusionProbabilisticModel)。该模型通过将DDP
- 自编码器(Autoencoders)
路野yue
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自编码器(Autoencoders):自编码器由编码器和解码器组成,编码器将输入数据压缩为低维表示,解码器将其还原为原始数据。通过训练,自编码器能够学习数据的有效表示,常用于降维和特征提取。相比于独立模型,它的输入输出更灵活,且可以在输入完成后在完成解码。1.基本结构自编码器由两部分组成:编码器(Encoder):将输入数据压缩为低维表示(编码)。解码器(Decoder):从编码中重建原始数据。2
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- 自编大模型系列之 01 使用 Python 从头构建 LLaMA 3 编写您自己的十亿参数LLM(教程含源码)
知识大胖
NVIDIAGPU和大语言模型开发教程pythonllama开发语言
LLaMA3是继Mistral之后最有前途的开源模型之一,可以解决各种任务。我之前在Medium上写过一篇博客,介绍如何使用LLaMA架构从头开始创建一个具有超过230万个参数的LLM。现在LLaMA-3已经发布,我们将以更简单的方式重新创建它。我们不会在本博客中使用GPU,但您至少需要17GB的RAM,因为我们将加载一些大小超过15GB的文件。如果这对您来说是个问题,您可以使用Kaggle作为解
- AIGC生图技术剖析:文本生成图像的核心算法与创新应用
喵手
零基础学JavaAIGC算法
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- 深度学习的前沿与挑战:从基础到最新进展
Jason_Orton
深度学习人工智能数据挖掘机器学习
目录引言什么是深度学习?深度学习的工作原理深度学习的关键技术1.卷积神经网络(CNN)2.循环神经网络(RNN)3.生成对抗网络(GAN)4.变分自编码器(VAE)5.自注意力机制与Transformer深度学习的应用1.计算机视觉2.自然语言处理(NLP)3.语音识别与合成4.推荐系统5.医学影像分析深度学习面临的挑战结语引言深度学习(DeepLearning)近年来成为人工智能领域的核心技术之
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以下是基于DeepSeek架构思想实现的服务器异常端口检测案例与代码示例。我们以检测加密货币挖矿活动的异常端口为例,使用无监督学习(自编码器)实现动态基线建模。案例背景某云服务器出现异常流量:正常端口:80(HTTP),443(HTTPS),22(SSH)异常端口:6666(检测到高频TCP长连接,疑似门罗币挖矿流量)目标:通过自编码器学习正常端口行为模式,自动标记6666端口的异常活动。代码实现
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AIGC从入门到实战:ChatGPT需要懂得写提示词的人第1章:AIGC概述1.1AIGC的基本概念AIGC(AI-GeneratedContent),即人工智能生成内容,是指利用人工智能技术,如生成对抗网络(GAN)、变分自编码器(VAE)等,生成具有高质量、多样化、个性化的文本、图像、音频等多媒体内容。AIGC技术已经广泛应用于内容创作、智能推荐、游戏开发、虚拟现实等多个领域,极大地提升了内容
- 【深度学习基础模型】去噪自编码器 (Denoising Autoencoders, DAE)详细理解并附实现代码。
985小水博一枚呀
深度学习学习笔记深度学习人工智能VAEpython学习autoencoder
【深度学习基础模型】ExtractingandComposingRobustFeatureswithDenoisingAutoencoders【深度学习基础模型】ExtractingandComposingRobustFeatureswithDenoisingAutoencoders文章目录【深度学习基础模型】ExtractingandComposingRobustFeatureswithDeno
- uni-app下表格纯CSS方案的固定首行首列,最简单的实现方式
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网上找了很多在uni-app下的表格组件,实现起来都太复杂了,我只是想要一个表格单纯的可以实现首行首列可以固定,没办法看了资料后,只能自己写。下面是一个最简单的实现方式。可以自己进行后续封装来使用,自己亲自编写实测没问题,纯CSS方案。时间AABBCCDDEE10:17:25{{index}}1020.5616.table-container{width:100%;height:100%;posi
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大家每一次在写网页的时候会不会因为布局而困扰今天就给大家带来一个我自己亲自编写的网页的基本的模板大家可以直接去利用,大家也可以利用自己的想法去做空间的美化和完善。源码:html:DocumentXXX官网导航项导航项
- 变分边界详解
半度、
算法
起因当时看VAE论文时有这么一段,但是看完直接一头雾水,这都那跟哪,第一个公式咋做的变换就变出那么一堆。网上搜了很多博客都语焉不详,只好自己来写一篇,希望能解答后来人的疑惑。公式1参考文章:证据下界(ELBO)、EM算法、变分推断、变分自编码器(VAE)和混合高斯模型(GMM)解释一下,我们之前都是用MLE计算损失,logp(x∣θ)logp(x|\theta)logp(x∣θ)和logpθ(x)
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彬彬侠
自然语言处理QueryKeyValue注意力attentionNLP自然语言处理
注意力机制:查询(Query)与键(Key)在注意力机制中,查询(Query)和键(Key)是两个非常关键的概念,它们通过计算相似度来决定模型在某一时刻应该“关注”输入序列的哪一部分。它们通常是来自编码器或解码器的表示,通过它们的交互,模型能够聚焦于最相关的信息部分,从而提高预测的准确性。1.查询(Query)查询(Query)是用来在输入序列中查找相关信息的向量。它代表了当前模型对于某一特定输出
- 个性化音乐生成:生成式AI在音乐推荐与创作中的应用
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非纯粹GenAIGenAI与Python人工智能python语言模型自然语言处理生成对抗网络知识图谱神经网络
文章目录引言生成式AI与个性化音乐生成1.变分自编码器(VAE)2.生成对抗网络(GAN)3.Transformer模型4.扩散模型(DiffusionModels)技术实现1.音乐特征提取2.基于VAE的音乐生成3.基于Transformer的音乐生成4.基于扩散模型的音乐生成业务分析1.用户体验提升2.音乐创作工具3.音乐推荐系统4.技术挑战结论引言随着生成式人工智能(GenerativeAI
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- 讯飞绘镜(ai生成视频)技术浅析(五):视频生成
爱研究的小牛
AIGC—视频人工智能音视频AIGC深度学习
讯飞绘镜(AI生成视频)是一种先进的AI视频生成技术,能够将静态的分镜画面转换为动态视频,并使画面中的元素按照一定的逻辑和动作进行动态展示。一、讯飞绘镜视频生成技术概述讯飞绘镜的视频生成技术主要包含以下几个核心模块:1.视频生成模型:包括生成对抗网络(GAN)、变分自编码器(VAE)、扩散模型(DiffusionModels)等。2.分镜转换模块:将静态分镜画面转换为动态视频。3.动作与逻辑控制模
- SQL的各种连接查询
xieke90
UNION ALLUNION外连接内连接JOIN
一、内连接
概念:内连接就是使用比较运算符根据每个表共有的列的值匹配两个表中的行。
内连接(join 或者inner join )
SQL语法:
select * fron
- java编程思想--复用类
百合不是茶
java继承代理组合final类
复用类看着标题都不知道是什么,再加上java编程思想翻译的比价难懂,所以知道现在才看这本软件界的奇书
一:组合语法:就是将对象的引用放到新类中即可
代码:
package com.wj.reuse;
/**
*
* @author Administrator 组
- [开源与生态系统]国产CPU的生态系统
comsci
cpu
计算机要从娃娃抓起...而孩子最喜欢玩游戏....
要让国产CPU在国内市场形成自己的生态系统和产业链,国家和企业就不能够忘记游戏这个非常关键的环节....
投入一些资金和资源,人力和政策,让游
- JVM内存区域划分Eden Space、Survivor Space、Tenured Gen,Perm Gen解释
商人shang
jvm内存
jvm区域总体分两类,heap区和非heap区。heap区又分:Eden Space(伊甸园)、Survivor Space(幸存者区)、Tenured Gen(老年代-养老区)。 非heap区又分:Code Cache(代码缓存区)、Perm Gen(永久代)、Jvm Stack(java虚拟机栈)、Local Method Statck(本地方法栈)。
HotSpot虚拟机GC算法采用分代收
- 页面上调用 QQ
oloz
qq
<A href="tencent://message/?uin=707321921&Site=有事Q我&Menu=yes">
<img style="border:0px;" src=http://wpa.qq.com/pa?p=1:707321921:1></a>
- 一些问题
文强chu
问题
1.eclipse 导出 doc 出现“The Javadoc command does not exist.” javadoc command 选择 jdk/bin/javadoc.exe 2.tomcate 配置 web 项目 .....
SQL:3.mysql * 必须得放前面 否则 select&nbs
- 生活没有安全感
小桔子
生活孤独安全感
圈子好小,身边朋友没几个,交心的更是少之又少。在深圳,除了男朋友,没几个亲密的人。不知不觉男朋友成了唯一的依靠,毫不夸张的说,业余生活的全部。现在感情好,也很幸福的。但是说不准难免人心会变嘛,不发生什么大家都乐融融,发生什么很难处理。我想说如果不幸被分手(无论原因如何),生活难免变化很大,在深圳,我没交心的朋友。明
- php 基础语法
aichenglong
php 基本语法
1 .1 php变量必须以$开头
<?php
$a=” b”;
echo
?>
1 .2 php基本数据库类型 Integer float/double Boolean string
1 .3 复合数据类型 数组array和对象 object
1 .4 特殊数据类型 null 资源类型(resource) $co
- mybatis tools 配置详解
AILIKES
mybatis
MyBatis Generator中文文档
MyBatis Generator中文文档地址:
http://generator.sturgeon.mopaas.com/
该中文文档由于尽可能和原文内容一致,所以有些地方如果不熟悉,看中文版的文档的也会有一定的障碍,所以本章根据该中文文档以及实际应用,使用通俗的语言来讲解详细的配置。
本文使用Markdown进行编辑,但是博客显示效
- 继承与多态的探讨
百合不是茶
JAVA面向对象 继承 对象
继承 extends 多态
继承是面向对象最经常使用的特征之一:继承语法是通过继承发、基类的域和方法 //继承就是从现有的类中生成一个新的类,这个新类拥有现有类的所有extends是使用继承的关键字:
在A类中定义属性和方法;
class A{
//定义属性
int age;
//定义方法
public void go
- JS的undefined与null的实例
bijian1013
JavaScriptJavaScript
<form name="theform" id="theform">
</form>
<script language="javascript">
var a
alert(typeof(b)); //这里提示undefined
if(theform.datas
- TDD实践(一)
bijian1013
java敏捷TDD
一.TDD概述
TDD:测试驱动开发,它的基本思想就是在开发功能代码之前,先编写测试代码。也就是说在明确要开发某个功能后,首先思考如何对这个功能进行测试,并完成测试代码的编写,然后编写相关的代码满足这些测试用例。然后循环进行添加其他功能,直到完全部功能的开发。
- [Maven学习笔记十]Maven Profile与资源文件过滤器
bit1129
maven
什么是Maven Profile
Maven Profile的含义是针对编译打包环境和编译打包目的配置定制,可以在不同的环境上选择相应的配置,例如DB信息,可以根据是为开发环境编译打包,还是为生产环境编译打包,动态的选择正确的DB配置信息
Profile的激活机制
1.Profile可以手工激活,比如在Intellij Idea的Maven Project视图中可以选择一个P
- 【Hive八】Hive用户自定义生成表函数(UDTF)
bit1129
hive
1. 什么是UDTF
UDTF,是User Defined Table-Generating Functions,一眼看上去,貌似是用户自定义生成表函数,这个生成表不应该理解为生成了一个HQL Table, 貌似更应该理解为生成了类似关系表的二维行数据集
2. 如何实现UDTF
继承org.apache.hadoop.hive.ql.udf.generic
- tfs restful api 加auth 2.0认计
ronin47
目前思考如何给tfs的ngx-tfs api增加安全性。有如下两点:
一是基于客户端的ip设置。这个比较容易实现。
二是基于OAuth2.0认证,这个需要lua,实现起来相对于一来说,有些难度。
现在重点介绍第二种方法实现思路。
前言:我们使用Nginx的Lua中间件建立了OAuth2认证和授权层。如果你也有此打算,阅读下面的文档,实现自动化并获得收益。SeatGe
- jdk环境变量配置
byalias
javajdk
进行java开发,首先要安装jdk,安装了jdk后还要进行环境变量配置:
1、下载jdk(http://java.sun.com/javase/downloads/index.jsp),我下载的版本是:jdk-7u79-windows-x64.exe
2、安装jdk-7u79-windows-x64.exe
3、配置环境变量:右击"计算机"-->&quo
- 《代码大全》表驱动法-Table Driven Approach-2
bylijinnan
java
package com.ljn.base;
import java.io.BufferedReader;
import java.io.FileInputStream;
import java.io.InputStreamReader;
import java.util.ArrayList;
import java.util.Collections;
import java.uti
- SQL 数值四舍五入 小数点后保留2位
chicony
四舍五入
1.round() 函数是四舍五入用,第一个参数是我们要被操作的数据,第二个参数是设置我们四舍五入之后小数点后显示几位。
2.numeric 函数的2个参数,第一个表示数据长度,第二个参数表示小数点后位数。
例如:
select cast(round(12.5,2) as numeric(5,2))  
- c++运算符重载
CrazyMizzz
C++
一、加+,减-,乘*,除/ 的运算符重载
Rational operator*(const Rational &x) const{
return Rational(x.a * this->a);
}
在这里只写乘法的,加减除的写法类似
二、<<输出,>>输入的运算符重载
&nb
- hive DDL语法汇总
daizj
hive修改列DDL修改表
hive DDL语法汇总
1、对表重命名
hive> ALTER TABLE table_name RENAME TO new_table_name;
2、修改表备注
hive> ALTER TABLE table_name SET TBLPROPERTIES ('comment' = new_comm
- jbox使用说明
dcj3sjt126com
Web
参考网址:http://www.kudystudio.com/jbox/jbox-demo.html jBox v2.3 beta [
点击下载]
技术交流QQGroup:172543951 100521167
[2011-11-11] jBox v2.3 正式版
- [调整&修复] IE6下有iframe或页面有active、applet控件
- UISegmentedControl 开发笔记
dcj3sjt126com
// typedef NS_ENUM(NSInteger, UISegmentedControlStyle) {
// UISegmentedControlStylePlain, // large plain
&
- Slick生成表映射文件
ekian
scala
Scala添加SLICK进行数据库操作,需在sbt文件上添加slick-codegen包
"com.typesafe.slick" %% "slick-codegen" % slickVersion
因为我是连接SQL Server数据库,还需添加slick-extensions,jtds包
"com.typesa
- ES-TEST
gengzg
test
package com.MarkNum;
import java.io.IOException;
import java.util.Date;
import java.util.HashMap;
import java.util.Map;
import javax.servlet.ServletException;
import javax.servlet.annotation
- 为何外键不再推荐使用
hugh.wang
mysqlDB
表的关联,是一种逻辑关系,并不需要进行物理上的“硬关联”,而且你所期望的关联,其实只是其数据上存在一定的联系而已,而这种联系实际上是在设计之初就定义好的固有逻辑。
在业务代码中实现的时候,只要按照设计之初的这种固有关联逻辑来处理数据即可,并不需要在数据库层面进行“硬关联”,因为在数据库层面通过使用外键的方式进行“硬关联”,会带来很多额外的资源消耗来进行一致性和完整性校验,即使很多时候我们并不
- 领域驱动设计
julyflame
VODAO设计模式DTOpo
概念:
VO(View Object):视图对象,用于展示层,它的作用是把某个指定页面(或组件)的所有数据封装起来。
DTO(Data Transfer Object):数据传输对象,这个概念来源于J2EE的设计模式,原来的目的是为了EJB的分布式应用提供粗粒度的数据实体,以减少分布式调用的次数,从而提高分布式调用的性能和降低网络负载,但在这里,我泛指用于展示层与服务层之间的数据传输对
- 单例设计模式
hm4123660
javaSingleton单例设计模式懒汉式饿汉式
单例模式是一种常用的软件设计模式。在它的核心结构中只包含一个被称为单例类的特殊类。通过单例模式可以保证系统中一个类只有一个实例而且该实例易于外界访问,从而方便对实例个数的控制并节约系统源。如果希望在系统中某个类的对象只能存在一个,单例模式是最好的解决方案。
&nb
- logback
zhb8015
loglogback
一、logback的介绍
Logback是由log4j创始人设计的又一个开源日志组件。logback当前分成三个模块:logback-core,logback- classic和logback-access。logback-core是其它两个模块的基础模块。logback-classic是log4j的一个 改良版本。此外logback-class
- 整合Kafka到Spark Streaming——代码示例和挑战
Stark_Summer
sparkstormzookeeperPARALLELISMprocessing
作者Michael G. Noll是瑞士的一位工程师和研究员,效力于Verisign,是Verisign实验室的大规模数据分析基础设施(基础Hadoop)的技术主管。本文,Michael详细的演示了如何将Kafka整合到Spark Streaming中。 期间, Michael还提到了将Kafka整合到 Spark Streaming中的一些现状,非常值得阅读,虽然有一些信息在Spark 1.2版
- spring-master-slave-commondao
王新春
DAOspringdataSourceslavemaster
互联网的web项目,都有个特点:请求的并发量高,其中请求最耗时的db操作,又是系统优化的重中之重。
为此,往往搭建 db的 一主多从库的 数据库架构。作为web的DAO层,要保证针对主库进行写操作,对多个从库进行读操作。当然在一些请求中,为了避免主从复制的延迟导致的数据不一致性,部分的读操作也要到主库上。(这种需求一般通过业务垂直分开,比如下单业务的代码所部署的机器,读去应该也要从主库读取数