- 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.
- 【机器学习】机器学习工程实战-第3章 数据收集和准备
腊肉芥末果
机器学习工程实战机器学习人工智能
上一章:第2章项目开始前文章目录3.1关于数据的问题3.1.1数据是否可获得3.1.2数据是否相当大3.1.3数据是否可用3.1.4数据是否可理解3.1.5数据是否可靠3.2数据的常见问题3.2.1高成本3.2.2质量差3.2.3噪声(noise)3.2.4偏差(bias)3.2.5预测能力低(lowpredictivepower)3.2.6过时的样本3.2.7离群值3.2.8数据泄露/目标泄漏3
- html5 相册翻转效果,HTML5 css3:3D旋转木马效果相册
岑依惜
html5相册翻转效果
这篇博客的目的是因为上篇HTML5CSS3专题诱人的实例CSS3打造百度贴吧的3D翻牌效果中有个关于CSS3D效果的比较重要的知识点没讲到,就是perspective和tranlateY效果图:嘿嘿,我把大学毕业时的一些照片,做成旋转木马,绕着我大文理旋转,不忘母校的培育之恩~1、perspectiveperspective属性包括两个属性:none和具有单位的长度值。其中perspective属
- DeepSeek 如何处理多模态数据(如文本、图像、视频)?
借雨醉东风
人工智能
关注我,持续分享逻辑思维&管理思维&面试题;可提供大厂面试辅导、及定制化求职/在职/管理/架构辅导;推荐专栏《10天学会使用asp.net编程AI大模型》,目前已完成所有内容。一顿烧烤不到的费用,让人能紧跟时代的浪潮。从普通网站,到公众号、小程序,再到AI大模型网站。干货满满。学成后可接项目赚外快,绝对划算。不仅学会如何编程,还将学会如何将AI技术应用到实际问题中,为您的职业生涯增添一笔宝贵的财富
- Python知识分享第十四天
闵少搞AI
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“”"1.面向对象相关概述概述面向对象是一种编程思想强调的是以对象为基础完成的各种操作它是基于面向过程的扩展Python中是同时支持面向对象和面向过程这两种编程思想的思想特点更符合人们的思考习惯把复杂的问题简单化把人们(程序员)从执行者变成了指挥者2.面向对象三大特征介绍封装继承多态封装概述封装就是隐藏对象的属性和实现细节仅对外提供公共的访问方式举例:插板电脑手机好处提高代码的安全性弊端代码量增加
- When Large Language Models Meet Speech: A Survey on Integration Approaches
UnknownBody
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主要内容研究背景:大语言模型(LLMs)在自然语言处理领域取得显著进展,其与语音的融合具有广泛应用前景,但缺乏相关集成方法的综述。文章将语音与LLMs集成方法分为基于文本、基于潜在表示和基于音频令牌三大类。集成方法基于文本的集成:通过级联集成、LLM重打分和LLM生成式错误纠正等方式,利用文本作为LLMs的输入和输出,处理语音相关任务,但存在信息损失和准确性与多样性平衡的问题。基于潜在表示的集成:
- 【机器学习】机器学习四大分类
藓类少女
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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
- 大模型学习终极指南:从新手到专家的必经之路,全网最详尽解析,你敢挑战吗?
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随着人工智能技术的飞速发展,大模型(Large-ScaleModels)已经成为推动自然语言处理(NLP)、计算机视觉(CV)等领域进步的关键因素。本文将为您详细介绍从零开始学习大模型直至成为专家的全过程,包括所需掌握的知识点、学习资源以及实践建议等。无论您是初学者还是有一定基础的专业人士,都能从中获得有价值的指导。一、基础知识准备在开始学习大模型之前,需要先掌握一些基础知识,这些知识将为后续的学
- 向量数据库技术系列三-Chroma介绍
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一、前言Chroma是一个开源的AI原生向量数据库,旨在帮助开发者更加便捷地构建大模型应用,将知识、事实和技能等文档整合进大型语言模型(LLM)中。它提供了简单易用的API,支持存储嵌入及其元数据、嵌入文档和查询、搜索嵌入等功能。主要有以下特点:轻量级:Chroma是一个基于向量检索库实现的轻量级向量数据库,不需要复杂的配置和大规模基础设施支持,非常适合小型或中型项目。易用性:提供简单的API,易
- Macrorit Partition Expert:守护硬盘数据的「分区手术专家」
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你是否经历过这些崩溃瞬间?想给C盘扩容却怕误删文件,硬盘买回来发现系统不认大容量分区,或是想彻底清除隐私数据却担心被恢复软件找回……传统分区工具要么功能受限,要么操作风险高,稍有不慎就会导致数据灾难。MacroritPartitionExpert的出现,为普通用户和专业运维人员提供了一站式解决方案。作为兼容性极强的分区管理工具,它同时支持MBR和GPT分区表,轻松突破传统系统对2TB以上大硬盘的识
- 大模型Agent 和 RAG 的关系
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Agent和RAG(Retrieval-AugmentedGeneration)是两种在自然语言处理(NLP)和人工智能领域中广泛使用的技术,它们在功能、目标和实现方式上既有区别又有联系。以下是它们的关系及其协同作用的详细分析。1.Agent和RAG的定义(1)Agent定义:Agent是一种智能体,能够感知环境并采取行动以完成特定任务。在NLP领域,Agent通常指一个基于大语言模型(LLM)的
- 国产模型能否挑战 GPT-4?一文拆解 DeepSeek-V3 架构与实战应用
AI筑梦师
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✳️一、引言✅1.1DeepSeek-V3发布背景与定位随着大模型技术的快速演进,从GPT-3到GPT-4,全球在通用人工智能方向取得了长足进展。但与此同时,开源社区始终缺乏一个真正兼顾性能、效率、中文能力和实用性的高质量大模型。DeepSeek-V3的推出正是在这个背景下的一次关键突破。DeepSeek-V3是由中国团队DeepSeek开发的第三代大语言模型,它具备以下几个核心特性:开源可商用:
- Github上神仙级大模型项目:大语言模型(LLM)入门学习路线图,三个月让你从大模型基础到精通!
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Github项目上有一个大语言模型学习路线笔记,它全面涵盖了大语言模型的所需的基础知识学习,LLM前沿算法和架构,以及如何将大语言模型进行工程化实践。这份资料是初学者或有一定基础的开发/算法人员入门活深入大型语言模型学习的优秀参考。这份资料重点介绍了我们应该掌握哪些核心知识,并推荐了一系列优质的学习视频和博客,旨在帮助大家系统性地掌握大型语言模型的相关技术。大语言模型(LargeLanguageM
- Agent、RAG、LangChain的概念及作用
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Agent:概念:在人工智能中,Agent通常指的是能够执行任务或做出决策的实体,可以是简单的程序,也可以是复杂的系统,如自动化客服助手、推荐系统等,甚至可以是软件代理、机器人或虚拟助手等各种形式。作用:它能利用内置的大语言模型来做出规划,决定执行哪些步骤,以及每个步骤需要调用哪些工具(如RAG),之后调用相应的工具,最终完成任务。例如,在客服问答场景中,Agent可以根据用户的问题,规划出需要查
- 【如何打包docker大镜像】
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项目场景:需要将容器服务部署到离线服务器上;方案:本机的镜像进行打包,然后拷贝到服务器上部署问题描述提示:这里描述项目中遇到的问题:docker中镜像太大,以至于打包时电脑卡死解决方案:压缩打包dockersavemmyolo:v8|gzip>mmyolo.tar.gz拷贝到服务器上后先解压再加载#解压缩gunzipmmyolo.tar.gz#加载dockerload-immyolo.tar
- H800能效架构实战解析
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内容概要H800能效架构以异构计算资源调度与动态功耗控制为核心,通过系统级协同设计实现算力密度与能耗优化的双重目标。其核心技术覆盖智能负载分配、电压频率动态调节及热管理三大模块,形成从芯片级到数据中心级的垂直优化链路。在架构设计中,异构资源调度算法通过实时分析任务特征与硬件状态,动态分配CPU、GPU及专用加速器资源,最大化硬件利用率;动态功耗模块则基于负载波动自适应调整供电策略,结合多级电压频率
- DeepSeek多语言AI高效应用实践
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内容概要在人工智能技术快速迭代的背景下,DeepSeek系列模型凭借混合专家架构(MoE)与670亿参数规模,在多语言处理、视觉语言理解及复杂任务生成领域实现了突破性进展。本文系统性拆解其技术架构设计逻辑,聚焦论文写作、代码生成、SEO关键词拓展三大核心场景,分析模型在高生成质量、低使用成本维度的差异化优势。技术维度DeepSeekProver传统单模态模型多语言支持97种语言动态切换单一语种优化
- 模式搜索+扩散模型:FlowMo重构图像Token化的技术革命
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图像Token化作为现代生成式AI系统的核心技术,长期面临对抗性训练不稳定、潜在空间冗余等挑战。斯坦福大学李飞飞与吴佳俊团队提出的FlowMo(FlowtowardsModes)创新性地融合模式搜索与扩散模型,在多个关键维度突破传统方法局限,为图像压缩与重建开辟新路径。本文将深度解析其技术突破、实现原理及行业影响。一、传统图像Token化的困境与FlowMo的破局之道1.1传统方法的三大桎梏传统T
- 维普AIGC降重方法有哪些?
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在学术写作和论文创作中,重复率过高是许多人面临的一大难题。随着科技的发展,维普AIGC为我们提供了一系列有效的降重方法。那么,维普AIGC降重方法有哪些呢?接下来就为大家详细介绍。语义理解与改写维普AIGC具备强大的语义理解能力。例如,当我们面对一段论述市场趋势的文字时,它能精准把握核心含义。假设原文是“当前智能手机市场呈现出快速增长的趋势,消费者对高性能手机的需求日益旺盛”,维普AIGC可能会将
- 东南亚电商市场研究报告:机遇与挑战并存(Shopee、Lazada、TikTok、Tokopedia)
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一、引言1.1研究背景与目的在全球数字化浪潮的推动下,电子商务已成为经济发展的重要驱动力。东南亚地区,凭借其庞大的人口基数、快速增长的互联网普及率以及不断提升的经济水平,电商市场呈现出蓬勃发展的态势,成为全球电商领域中备受瞩目的新兴市场。东南亚拥有超过6.5亿的人口,其中年轻人口占比较高,消费潜力巨大。近年来,该地区互联网基础设施不断完善,智能手机的普及使得网络购物变得更加便捷,为电商的发展提供了
- 功率(电功率)的四大计算公式
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电功率是衡量电能转化为其他形式能量的速率。在电力系统中,功率的计算是基础且关键的内容。以下是电功率的四大计算公式:1.功率公式(直流电)对于直流电(DC),功率(P)可以通过以下公式计算:[P=V\timesI]其中:(P)为功率(瓦特,W)(V)为电压(伏特,V)(I)为电流(安培,A)2.功率公式(交流电)对于纯阻性负载的交流电(AC),功率公式与直流电类似:[P=V\timesI]3.有效功
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设计模式
设计模式是一种解决软件设计中常见问题的通用解决方案。根据其目的,设计模式可以分为三大类:创建型模式、结构型模式和行为型模式。创建型模式创建型模式主要用于创建对象,抽象了实例化的过程,使系统独立于对象的创建、组合和表示。创建型模式包括以下几种:工厂方法模式:定义一个创建对象的接口,但由子类决定实例化哪一个类。抽象工厂模式:提供一个创建一系列相关或相互依赖对象的接口,而无需指定它们具体的类。单例模式:
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全栈在线点餐系统架构解析|SpringBoot+ElementUI后台管理实战(附高并发订单处理方案)一、系统全景透视基于五张效果图分析,该系统是餐饮行业全流程数字化解决方案,采用SpringBoot+MyBatisPlus+Vue2+ElementUI技术栈,实现用户端订餐与商家端管理的双向闭环。通过RBAC权限控制+订单状态机+实时库存预警三大核心机制,支持日均万级订单处理,覆盖从用户选餐、支
- AI大模型训练教程
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1.引言随着人工智能技术的快速发展,大模型(如GPT-3、BERT等)在自然语言处理、计算机视觉等领域取得了显著的成果。训练一个大模型需要大量的计算资源、数据和专业知识。本教程将带你了解如何从零开始训练一个AI大模型。2.准备工作2.1硬件要求GPU:推荐使用NVIDIA的高性能GPU,如A100、V100等。内存:至少64GBRAM。存储:SSD存储,至少1TB。#2.2软件环境操作系统:Lin
- Redis大key
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Redis大key基本概念,影响Redis大key指在Redis中存储了大量数据的键,它会对Redis的性能和内存管理产生影响。大key的定义与value的大小和元素数量有关,但这个定义并不是绝对的,而是相对的,具体取决于系统的使用场景和性能要求。大key通常有以下两种情况:Value存储占用空间大集合类型的Key中元素过多![[Pastedimage20250227151208.png]]造成的
- 多模态大模型常见问题
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1.视觉编码器和LLM连接时,使用BLIP2中Q-Former那种复杂的Adaptor好还是LLaVA中简单的MLP好,说说各自的优缺点?Q-Former(BLIP2):优点:Q-Former通过查询机制有效融合了视觉和语言特征,使得模型能够更好地处理视觉-语言任务,尤其是在多模态推理任务中表现优秀。缺点:Q-Former结构较为复杂,计算开销较大。MLP(LLaVA):优点:MLP比较简单,计算
- 华山论剑,大模型(deepseek qwq gemini)辩论人生意义
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借助DeepDiscussion程序,通过让大模型(deepseekqwqgemini)讨论“人生意义是什么”这一挑战问题,我们得以客观观察目前这几种大模型的价值观,能力,不足。部分讨论过程:问题:人生的意义是什么?deepseek/deepseek-r1:free初始方案:针对“人生的意义是什么”这一终极问题,我的解决方案分为以下五个层次,融合东西方哲学智慧与实践心理学,并提供具体行动方向:一、
- 大语言模型微调和大语言模型应用的区别?
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大语言模型微调和大语言模型应用的区别?关键要点微调大型语言模型(LLM)是调整预训练模型以适应特定任务或领域的过程,研究表明这能显著提升性能。大型语言模型应用是指将LLM用于实际问题解决或任务执行,如聊天机器人或文本生成。微调和应用的不同在于:微调是准备阶段,应用是最终使用;使用微调模型通常在特定领域表现更好,而预训练模型更适合通用任务。什么是微调大型语言模型?微调大型语言模型是指取一个已经预训练
- 【今日EDA行业分析】2025年3月21日
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智算时代EDA行业新变局:技术突围与生态重构一、EDA产业格局剧变:技术壁垒与地缘博弈交织在半导体产业链的宏大版图中,EDA工具宛如数字时代的“工业母机”,其重要性伴随芯片复杂度的指数级攀升而愈发显著。据SEMI数据显示,2023年全球EDA市场规模成功突破200亿美元大关,中国本土市场增速更是达到了18%。然而,Synopsys、Cadence、Mentor这三大行业巨头依旧牢牢占据着超过85%
- C语言-排序
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C/C++杂碎的知识点c语言算法数据结构
C语言-排序冒泡排序选择排序冒泡排序两两比较,大的放后面。每比较一轮,记录交换的次数。当交换的次数为零时,则表示排序完成。chara[10]={9,5,1,2,4,7,6,8,3,0};9大于5交换59124768309大于1交换51924768309大于2交换51294768309大于4交换51249768309大于7交换51247968309大于6交换51247698309大于8交换51247
- PHP,安卓,UI,java,linux视频教程合集
cocos2d-x小菜
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- 各表中的列名必须唯一。在表 'dbo.XXX' 中多次指定了列名 'XXX'。
bozch
.net.net mvc
在.net mvc5中,在执行某一操作的时候,出现了如下错误:
各表中的列名必须唯一。在表 'dbo.XXX' 中多次指定了列名 'XXX'。
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- Java 对象大小的计算
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Java对象的大小
如何计算一个对象的大小呢?
 
- Mybatis Spring
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ApplicationContext ac = new ClassPathXmlApplicationContext("applicationContext.xml");
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- JVM 不稳定参数
g21121
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-XX 参数被称为不稳定参数,之所以这么叫是因为此类参数的设置很容易引起JVM 性能上的差异,使JVM 存在极大的不稳定性。当然这是在非合理设置的前提下,如果此类参数设置合理讲大大提高JVM 的性能及稳定性。 可以说“不稳定参数”
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1.目标:实现用户登录后,再次登录就自动登录,无需用户名和密码
2.思路:将用户的信息保存为cookie
每次用户访问网站,通过filter拦截所有请求,在filter中读取所有的cookie,如果找到了保存登录信息的cookie,那么在cookie中读取登录信息,然后直接
- centos7 安装后失去win7的引导记录
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1.使用root身份(必须)打开 /boot/grub2/grub.cfg 2.找到 ### BEGIN /etc/grub.d/30_os-prober ### 在后面添加 menuentry "Windows 7 (loader) (on /dev/sda1)" { 
- Oracle 10g 官方中文安装帮助文档以及Oracle官方中文教程文档下载
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- JavaEE开源快速开发平台G4Studio_V3.2发布了
無為子
AOPoraclemysqljavaeeG4Studio
我非常高兴地宣布,今天我们最新的JavaEE开源快速开发平台G4Studio_V3.2版本已经正式发布。大家可以通过如下地址下载。
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G4Studio_V3.2版本变更日志
功能新增
(1).新增了系统右下角滑出提示窗口功能。
(2).新增了文件资源的Zip压缩和解压缩
- Oracle常用的单行函数应用技巧总结
百合不是茶
日期函数转换函数(核心)数字函数通用函数(核心)字符函数
单行函数; 字符函数,数字函数,日期函数,转换函数(核心),通用函数(核心)
一:字符函数:
.UPPER(字符串) 将字符串转为大写
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- Mockito异常测试实例
bijian1013
java单元测试mockito
Mockito异常测试实例:
package com.bijian.study;
import static org.mockito.Mockito.mock;
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import org.junit.Assert;
import org.junit.Test;
import org.mockito.
- GA与量子恒道统计
Bill_chen
JavaScript浏览器百度Google防火墙
前一阵子,统计**网址时,Google Analytics(GA) 和量子恒道统计(也称量子统计),数据有较大的偏差,仔细找相关资料研究了下,总结如下:
为何GA和量子网站统计(量子统计前身为雅虎统计)结果不同?
首先:没有一种网站统计工具能保证百分之百的准确出现该问题可能有以下几个原因:(1)不同的统计分析系统的算法机制不同;(2)统计代码放置的位置和前后
- 【Linux命令三】Top命令
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linux命令
Linux的Top命令类似于Windows的任务管理器,可以查看当前系统的运行情况,包括CPU、内存的使用情况等。如下是一个Top命令的执行结果:
top - 21:22:04 up 1 day, 23:49, 1 user, load average: 1.10, 1.66, 1.99
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- spring四种依赖注入方式
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spring
平常的java开发中,程序员在某个类中需要依赖其它类的方法,则通常是new一个依赖类再调用类实例的方法,这种开发存在的问题是new的类实例不好统一管理,spring提出了依赖注入的思想,即依赖类不由程序员实例化,而是通过spring容器帮我们new指定实例并且将实例注入到需要该对象的类中。依赖注入的另一种说法是“控制反转”,通俗的理解是:平常我们new一个实例,这个实例的控制权是我
- angular.injector
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angular.injector
描述: 创建一个injector对象, 调用injector对象的方法可以获得angular的service, 或者用来做依赖注入. 使用方法: angular.injector(modules, [strictDi]) 参数详解: Param Type Details mod
- java-同步访问一个数组Integer[10],生产者不断地往数组放入整数1000,数组满时等待;消费者不断地将数组里面的数置零,数组空时等待
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public class PC {
/**
* 题目:生产者-消费者。
* 同步访问一个数组Integer[10],生产者不断地往数组放入整数1000,数组满时等待;消费者不断地将数组里面的数置零,数组空时等待。
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- 使用Struts2.2.1配置
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Struts2.2.1 需要如下 jar包: commons-fileupload-1.2.1.jar commons-io-1.3.2.jar commons-logging-1.0.4.jar freemarker-2.3.16.jar javassist-3.7.ga.jar ognl-3.0.jar spring.jar
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- [职业与教育]青春之歌
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每个人都有自己的青春之歌............但是我要说的却不是青春...
大家如果在自己的职业生涯没有给自己以后创业留一点点机会,仅仅凭学历和人脉关系,是难以在竞争激烈的市场中生存下去的....
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- oracle连接(join)中使用using关键字
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在oracle连接(join)中使用using关键字
34. View the Exhibit and examine the structure of the ORDERS and ORDER_ITEMS tables.
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- NIO示例
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- C语言学习homework1
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0、 课堂练习做完
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- select in order by , mysql排序
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If i select like this:
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- Ehcache(02)——ehcache.xml简介
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ehcache.xml文件是用来定义Ehcache的配置信息的,更准确的来说它是定义CacheManager的配置信息的。根据之前我们在《Ehcache简介》一文中对CacheManager的介绍我们知道一切Ehcache的应用都是从CacheManager开始的。在不指定配置信
- junit 4.11中三个新功能
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Mac 在国外很受欢迎,尤其是在 设计/web开发/IT 人员圈子里。普通用户喜欢 Mac 可以理解,毕竟 Mac 设计美观,简单好用,没有病毒。那么为什么专业人士也对 Mac 情有独钟呢?从个人使用经验来看我想有下面几个原因:
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这一点太重要了,尤其是对开发人员,至少对于我来说很重要,这意味着Unix 下一堆好用的工具都可以随手捡到。如果你是个 wi
- 位运算、异或的实际应用
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位运算
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- weblogic部署项目出现的一些问题(持续补充中……)
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- tomcat7性能调优(01)
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Tomcat优化: 1、最大连接数最大线程等设置
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- PO VO DAO DTO BO TO概念与区别
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O/R Mapping 是 Object Relational Mapping(对象关系映射)的缩写。通俗点讲,就是将对象与关系数据库绑定,用对象来表示关系数据。在O/R Mapping的世界里,有两个基本的也是重要的东东需要了解,即VO,PO。
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