- 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.
- 机器学习实战 第一章 机器学习基础
LuoY、
MachineLearning机器学习算法人工智能
第一章机器学习1.1何谓机器学习1.2关键术语1.3机器学习的主要任务1.4如何选择合适的算法1.5开发机器学习应用程序的步骤1.6Python语言的优势1.1何谓机器学习 1、简单地说,机器学习就是把无序的数据转换成有用的信息; 2、机器学习能让我们自数据集中受启发,我们会利用计算机来彰显数据背后的真实含义; 3、机器学习横跨计算机科学、工程技术和统计学等多个学科,需要多学科的
- HTML5+CSS实现图片3D旋转效果,附音乐
宁醉小白
html5前端html
利用程序呈现图片,可以俘获一众女生的心,增加音乐可以实现图片变化的同时也带上了想要得到效果,如此一程序实乃众人之喜。先看看程序呈现的效果,还是特别吸引人的。先在网上爬取想要呈现的美女照片,存放在文件夹img-one,与程序路径一致。图片像素需进行调整,同一面图片可以使用同一个图片,保持图片像素一致的同时也增加了立体感。第二张02.jpg和2.jpg可以倒着放,这样在程序实现的时候,可以和其他方向的
- (含import)两行代码,将ppt的每一页幻灯片保存为图片。(如果你没装office,只装了WPS也可以,只不过更麻烦一些)
几道之旅
人工智能智能体及数字员工powerpointwps
文章目录第一步:安装包第二步:写代码,运行第三步:如果你是Office,现在已经搞定了。但我是WPS,会报错:第四步:直接去包里改代码第五步:保存对包中代码的修改,重新运行咱最开头的代码第六步:成功了第一步:安装包pipinstallpython-office第二步:写代码,运行#安装库:pipinstallpython-officeimportoffice#单页转图片office.ppt.ppt
- 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?
大模型入门教程
学习人工智能AI大模型大模型学习大模型教程AI大模型
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
- 使用Docker部署Nacosv2.1.1
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第一步:拉取镜像dockerpullnacos/nacos-server:v2.1.1作用:从DockerHub拉取Nacos2.1.1官方镜像。第二步:启动容器dockerrun-d\-eMODE=standalone\#单机模式运行-p8848:8848\#HTTPAPI/UI端口-p9848:9848\#gRPC通信端口(客户端-服务端)-p9849:9849\#gRPC通信端口(集群间通信
- 《Solidity智能合约开发:从零到一实战指南》大纲
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为什么要学Solidity智能合约?在过去几年,区块链从一种“投机工具”进化为一种全新的技术基础设施。无论是NFT、DeFi、GameFi还是DAO,它们的核心都是——智能合约。✨什么是智能合约?智能合约是运行在区块链上的“自动执行程序”,不用依赖中介或第三方,信任直接写进代码里。而Solidity是智能合约开发的“通用语言”。为什么要做这个专栏?做区块链项目的人越来越多,但真正从零系统学习Sol
- 数据结构二叉树进阶
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- A800核心加速技术深度剖析
智能计算研究中心
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内容概要作为第三代异构计算架构的典型代表,A800通过深度融合通用计算单元与专用加速模块,构建了高度灵活的资源调度体系。其核心突破在于将矩阵运算、并行任务分发与内存访问路径进行系统性重构,解决了传统架构中计算密度与能效失衡的行业痛点。通过实测数据显示,在典型AI训练场景下,A800相较于前代架构实现了3.2倍的吞吐量提升,同时单位功耗下的指令执行效率优化达47%。技术维度第二代架构A800架构提升
- 使用Docker部署MySQL8.0.29
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第一步:拉取镜像dockerpullmysql:8.0.29作用:从DockerHub拉取MySQL8.0.29官方镜像。第二步:启动容器dockerrun--nameshare_mysql\--restart=always\-vmysql-data:/var/lib/mysql\-p3306:3306\-eMYSQL_ROOT_PASSWORD=root\-dmysql:8.0.29参数说明:-
- 重要重要!!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
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教学2021论文2024大模型以及算力矩阵概率论线性代数windows微信机器学习
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=−
- java语言map的五种遍历方法
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publicstaticvoidmain(String[]args){Mapmap=newHashMapentry:map.entrySet()){Stringkey=entry.getKey();Integervalue=entry.getValue();System.out.println("Key:"+key+",Value:"+value);}//第二种:使用for-each循环和keyS
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虽然说中学没有参加过信息学竞赛,但相对来说,我接触编程算是比较早的。和我同龄的人,若小学参加过计算机竞赛,大概还对PC-logo有点印象,这算是我对编程的最初体验,这里就不叙述。到了初中,便按着规定学习了一点Pascal,在家里也自己写过一点极其简单的程序。高中会考也需要学习VisualBasic,但学的十分浅显,并无什么收获。C语言是大学的必修课,于是在军训期间,我就买来《C++Primer》自
- Flowable 6.6.0应用指南 - Flowable UI应用安装
月满闲庭
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- 入门级带你实现一个安卓智能家居APP(2)kotlin版本
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前言上一篇写过java版本的实现,这一篇就写一下kotlin版本的吧。效果展示本APP是通过tcp/ip协议与连了WiFi的单片机通信。其实除了主活动类和新建项目时有一丢丢不同,其他的都是一样的哈~第一步:你得会一点点kotlin基础,建议看一本书,是郭霖大神些的《第一行代码》第三版,里面除了安卓的基础教学,还有kotlin的。第二步:建议看一本书,是郭霖大神些的《第一行代码》,先入门安卓基础。不
- 众数(masses)(c++)
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题目描述由文件给出N个1到30000间无序数正整数,其中1≤N≤10000,同一个正整数可能会出现多次,出现次数最多的整数称为众数。求出它的众数及它出现的次数。输入描述输入文件第一行是正整数的个数N,第二行开始为N个正整数。输出描述输出文件有若干行,每行两个数,第1个是众数,第2个是众数出现的次数。(两个数之间由一个空格间隔,行末无多余空格)样例输入12242325372343输出2434来源算法
- 超详细Python教程——初识Python
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初识Python温馨提示:2018年创建这个仓库的时候,关于Python语言基础这个部分的内容写得相对是比较粗糙,对粗学者可能不是那么友好。如果你正好是一名初学者,建议你移步到我的另一个仓库Python-for-Freshmen-2023,这个仓库对初学者更加友好,对应的内容,大家也可以在我的知乎专栏“从零开始学Python”中找到,点击进入传送门。Python简介Python的历史1989年圣诞
- Matlab实现SSA-HKELM麻雀算法(SSA)优化混合核极限学习机多变量回归预测的详细项目实例
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目录Mstlsb实她TTS-HKFLM麻雀算法(TTS)优化混合核极限学习机多变量回归预测她详细项目实例1项目背景介绍...1项目目标她意义...1目标...1意义...2项目挑战及解决方案...2挑战...2解决方案...3项目特点她创新...3创新点...3特点...4项目应用领域...4应用领域...4项目效果预测图程序设计及代码示例...5项目模型架构...6数据预处理...6混合核极限学
- 2953. 统计完全子字符串(将题目中给的信息进行分组循环)
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思路:根据题目中所给的第二个信息我们可以提取到至多相差2,说明相邻字母相减的绝对值小于等于2,一共有26个字母,因此我们可以枚举有多种不同的字母,因此每个窗口的大小为m*k,即在该窗口内有m个不同的字母,每一个均出现k次,暴力滑动窗口即可(tips:最后几个点实在过不去,可能是我用multiset的原因)classSolution{public:intcountCompleteSubstrings
- 深度学习篇---对角矩阵&矩阵的秩&奇异矩阵
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- Windows和Linux系统上的Mamba_ssm环境配置
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目录一、Linux系统安装二、Win系统安装1)、安装causal_conv1d1、第一种方法2、第二种方法(感觉可靠)3、第三种方法:直接下载大神编译好的文件进行安装2)、安装mamba-ssm1、第一种方法2、第二种方法:直接下载大神编译好的文件进行安装一、Linux系统安装如果自己的系统不是cuda11.8,那么需要先创建一个新环境来安装对应的cuda版本:condacreate-nyour
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形态学转换:基于图像形状的操作,通常在二进制图像上执行。腐蚀、膨胀:腐蚀:求局部最小值,原图高亮部分被蚕食膨胀:求局部最大值,原图高亮部分部分扩张img=cv.imread(path)kenel=np.ones((5,5),np.uint8)#创建核结构img2=cv.erode(img,kenel)#腐蚀去噪img1=cv.dilate(img,kenel)#膨胀目标增大,填充孔洞图像平滑(去噪
- java将动态图转换成静态图_如何用最简单的方法把静态图变成动图?
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- 华为OD机试E卷 - 最佳对手 / 实力差距最小总和(Java & Python& JS & C++ & C )
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大家好,小编为大家解答python语言程序设计基础第二版课后答案的问题。很多人还不知道PYTHON语言程序设计实践教程(陈东)答案,现在让我们一起来看看吧!目录1Python基本语法元素1.1程序设计基本方法1.1.1计算机与程序设计1.1.2编译与解释1.1.3程序的基本编写方法—IPO1.1.4计算机编程1.2Python开发环境配置1.2.1Python语言概述1.2.2Python程序的
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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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如何计算一个对象的大小呢?
 
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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
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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)" { 
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- JavaEE开源快速开发平台G4Studio_V3.2发布了
無為子
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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
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- 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:
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- Mockito异常测试实例
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package com.bijian.study;
import static org.mockito.Mockito.mock;
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import org.mockito.
- GA与量子恒道统计
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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:
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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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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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- 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...
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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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- 页面校验-新建项目
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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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junit 4.11中两个新增的功能,首先是注解中可以参数化,比如
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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:
1、Mac OS X 是基于 Unix 的
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位运算
一. 位操作基础,用一张表描述位操作符的应用规则并详细解释。
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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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