大麦小米学量化

python 学习路线

学习顺序《python编程：从入门到实践》《Head-FirstPython》《“笨方法”学python3》《PythonCookbook》《Python机器学习基础教程》《FluentPython》《
Coding Happily·2025-02-13 11:05

warm Agent框架入门指南：构建与编排多智能体系统的利器

Swarm框架的主要特性包括轻量化、易于使用和高度可定制性，非常适合处理大量独立的功能和指令。Swarm专注于使代理的协调和执行轻量级、高度可控且易于测试。它通过两个原始抽象：Age
aiweker·2025-02-13 10:29

美国大学生数学建模竞赛COMAP2025-C题深度解读

识别可能首次获奖的国家，量化其概率。分析运动项目对奖牌的贡献度，提出国家优势项目优化策略。量化“教练效应”，推荐需引进教练的国家及项目组合。
@BreCaspian·2025-02-13 09:22

花5分钟写个 grpc 微服务架构吧

回想起我学grpc的时候，虽说不难，代码量不大，但还是遇到了很多坑的,如果照着网上的教程来写代码大概率是跑不通的。特此写一篇小白也能看懂的，最简单的，带你手把手写的基于grpc微服务架构项目。
π大星的日常·2025-02-13 09:49

Java笔记——50个JAVA常见代码大全:学完这篇从Java小白到架构师

50个JAVA常见代码大全：学完这篇从Java小白到架构师Java，作为一门流行多年的编程语言，始终占据着软件开发领域的重要位置。
啊健的影子·2025-02-13 08:16

100.13 AI量化面试题：支持向量机（SVM）如何处理高维和复杂数据集？

目录0.承前1.解题思路1.1基础概念维度1.2技术实现维度1.3实践应用维度2.核函数实现2.1基础核函数2.2自定义核函数3.特征处理与优化3.1特征工程3.2参数优化4.实践应用策略4.1核函数选择指南4.2性能优化策略5.回答话术0.承前本文通过通俗易懂的方式介绍支持向量机(SVM)如何处理高维和复杂数据集，包括核函数技巧、特征工程和优化方法。如果想更加全面清晰地了解金融资产组合模型进化论
AI量金术师·2025-02-13 08:11

量化框架backtrader入门

1.简介backtrader是一个用于回测和交易的python框架，它功能丰富，可以让你聚焦在设计可重用的交易策略、指标和分析上，而不用花大量时间在构建基础框架上面。优点：github开源，策略编写简单快速安装方便，除了matplotlib外，不依赖其他外部lib支持ib等券商实时交易数据来源支持csv文件，在线数据源或pandas格式，同时支持多数据来源、多策略支持TA-lib指标，方便支持自定
诸葛说talk·2025-02-13 05:20

学习Backtrader的捷径：简易入门指南

Backtrader是一种功能强大的Python交易策略开发框架，它提供了灵活的工具和功能，方便开发者进行量化交易的回测和实盘操作。
TgpActionscript·2025-02-13 04:18

Backtrader 入门教程：Python 量化交易回测框架

Backtrader入门教程：Python量化交易回测框架在量化交易的领域，Python是最受欢迎的编程语言之一，而Backtrader是其中最强大的回测框架之一。
临水逸·2025-02-13 04:16

免费分享思科CCNA考试200-301练习题库参考资料

今天在个群里，看到群主分享了个CCNA考试题库，有考友说看这题库覆盖能到80%以上，自己学这方面的，配合这题库参加考试没问题，要想更完整，覆盖更全的题库，还是建议要花钱去购买了，毕竟考试费也不少钱呢（300
知识点集锦·2025-02-13 02:31

深入浅出学算法037-火车站

题目描述火车从始发站（称为第1站）开出，在始发站上车的人数为a，然后到达第2站，在第2站有人上、下车，但上、下车的人数相同，因此在第2站开出时（即在到达第3站之前）车上的人数保持为a人。从第3站起（包括第3站）上、下车的人数有一定规律：上车的人数都是前两站上车人数之和，而下车人数等于上一站上车人数，一直到终点站的前一站（第n-1站），都满足此规律。现给出的条件是：共有N个车站，始发站上车的人数为a
醉翁之意不在酒.max·2025-02-13 02:25

深入浅出学算法030-兔子繁殖

题目描述有一种兔子，出生后一个月就可以长大，然后再过一个月一对长大的兔子就可以生育一对小兔子且以后每个月都能生育一对。现在，我们有一对刚出生的这种兔子，那么，n个月过后，我们会有多少对兔子呢？假设所有的兔子都不会死亡。输入输入文件仅一行，包含一个自然数n(1usingnamespacestd;intmain(){longlongyou=1,guo=0,big=0,n;scanf("%lld",&n
醉翁之意不在酒.max·2025-02-13 02:24

记一次简单的Oracle离线数据迁移至TiDB过程

Python微信订餐小程序课程视频https://edu.csdn.net/course/detail/36074Python实战量化交易理财系统https://edu.csdn.net/course/
qq_43479892·2025-02-13 02:24

咱们一起学C++ 第一百四十四篇：之名字空间的深入应用

咱们一起学C++第一百四十四篇：之名字空间的深入应用一、写作初衷在C++的学习征程中，我们一路同行，共同探索这门语言的奥秘。
一杯年华@编程空间·2025-02-13 01:49

【小白】（十分钟速成）从0开始学Python - ‘选择工具’

一、选择你喜欢的工具VisualStudioCode（VSCode）特点：功能强大、免费且开源，拥有丰富的扩展插件，可以满足不同的开发需求。安装和使用步骤：访问VSCode官方网站下载并安装适合你系统的版本。打开VSCode，点击左侧的扩展图标（四个方块组成的图标），在搜索框中输入“Python”，安装由Microsoft提供的Python扩展。安装完成后，点击菜单栏的“文件”->“新建文件”，即
Stongtang·2025-02-12 21:19

Python实现基因遗传算法

目录基因遗传算法简介基因遗传算法的基本步骤Python实现基因遗传算法场景：优化二次函数Python代码实现代码解释场景说明总结基因遗传算法简介基因遗传算法（GeneticAlgorithm,GA）是一种基于自然选择和遗传学原理的优化算法
闲人编程·2025-02-12 20:43

Python 量化

Python量化是指利用Python编程语言以及相关的库和工具来进行金融市场数据分析、策略开发和交易执行的过程。
ONE_PUNCH_Ge·2025-02-12 18:59

100.15 AI量化面试题：PPO与GPPO策略优化算法的异同点

目录0.承前1.基本概念解析1.1PPO算法1.2GPPO算法2.共同点分析2.1理论基础2.2实现特点3.差异点分析3.1算法设计差异3.2优化目标差异3.3应用场景差异4.选择建议4.1使用PPO的场景4.2使用GPPO的场景5.回答话术0.承前本文通过通俗易懂的方式介绍PPO(ProximalPolicyOptimization)和GPPO(GeneralizedProximalPolicy
AI量金术师·2025-02-12 18:28

100.16 AI量化面试题：监督学习技术在量化金融中的应用方案

技术实现维度1.3实践应用维度2.市场预测模型2.1趋势预测2.2模型训练与评估3.风险评估模型3.1信用风险评估4.投资组合优化4.1资产配置模型5.回答话术0.承前本文通过通俗易懂的方式介绍监督学习在量化金融中的应用
AI量金术师·2025-02-12 18:28

100.17 AI量化面试题：凯利准则的核心思想是什么？如何用它来确定最佳资本配置比例？

目录0.承前1.解题思路1.1理论基础维度1.2应用场景维度1.3实践实现维度2.基础实现2.1单资产凯利公式2.2多资产凯利优化3.风险管理扩展3.1分数凯利策略3.2动态调整机制4.实践应用4.1策略评估5.回答话术0.承前本文通过通俗易懂的方式介绍凯利准则(KellyCriterion)的核心思想及其在投资中的应用，包括理论基础、实现方法和实际案例。如果想更加全面清晰地了解金融资产组合模型进
AI量金术师·2025-02-12 18:28

Python statistics 模块

在数据分析和科学计算中，统计学是一个非常重要的工具。Python提供了一个内置的statistics模块，专门用于处理基本的统计计算。
ONE_PUNCH_Ge·2025-02-12 18:24

生物制药企业选择谷歌云的理由有哪些？

AI发展的这一年，科学家也紧随其后，透过AI拓展更多微观层面的生物学奥义，包括蛋白质折叠等。生物制药公司也加大了在药物研发领域的投入，其中一方面就是搭载云平台。
·2025-02-12 18:53

DeepSeek 15天指导⼿册⸺从⼊⻔到精通（二）

第⼆章：基础对话篇（像交朋友⼀样学交流）2.1有效提问的五个⻩⾦法则法则⼀：明确需求•❌错误⽰例：「帮我写点东西」•✅正确姿势：「我需要⼀封求职邮件，应聘新媒体运营岗位，强调3年公众号运营经验」法则⼆：
Mr_Moka·2025-02-12 17:50

【SQL】学习笔记-4

1、ABtestA/B测试是一种统计学方法，用于比较两个或多个版本的效果，以确定哪个版本在特定指标上表现更佳。以下是进行A/B测试的一些最佳实践：明确目标：在开始之前，你需要确定实验的目的和预期结果。
Nicolas23·2025-02-12 16:12

CSS 性能优化全攻略：提升网站加载速度与流畅度

系列文章目录01-从零开始学CSS选择器：属性选择器与伪类选择器完全指南02-避免样式冲突：掌握CSS选择器优先级与层叠规则的终极指南03-如何精确掌控网页布局？
吴师兄大模型·2025-02-12 16:42

派森学长带你学python—字符串（3）

一.字符串的编码与解码计算机之间传输信息是通过二进制bytes类型数据进行传送的即将输入数据转换成bytes类型的过程叫编码，将bytes类型转换成原输入数据类型的过程叫做解码字符串的编码：encode（）语法格式：str.encode(encoding='utf-8',errors='strict/ignore/replace')#errors表示出错的解决方法字符串的解码：decode（）语法
派森学长·2025-02-12 15:06

【ai】李沐 动手深度学学v2 环境安装：anaconda3、pycharm、d2

cuda-toolkitcuda_12.5.0_windows_network.exe官方课程网站第二版资源下载release版本pycharm版本李沐【动手学深度学习v2PyTorch版】课程笔记CUDA
等风来不如迎风去·2025-02-12 15:05

DeepSeek-R1蒸馏技术：让小模型“继承”大模型的推理超能力

当大模型成为“老师”，小模型也能变“学霸”想象一下，一位经验丰富的数学老师（大模型）将自己解题的思维过程一步步拆解，手把手教给学生（小模型）。
马拉AI·2025-02-12 15:34

2025 年前端开发现状分析：卷疯了还是卷麻了？

你学完Vue之后，发现公司开始用React，刚学完React，团队又迁移到Svelte，最后却发现产品已经被裁了。
ConstMAO·2025-02-12 11:46

【2025版】最新AI大模型NLP全面解析，零基础入门到精通，收藏这篇就够了

AI大模型的价值不仅体现于其庞大的参数规模与强大的学
程序员二飞·2025-02-12 11:15

DeepSeek-V3：模型与权重全面解析

本文将详细解析其模型架构、权重结构和量化技术，并结合其在实际应用中的表现，带您全面了解DeepSeek-V3的技术亮点。
步子哥·2025-02-12 11:13

DeepSeek 与网络安全：AI 驱动的智能防御

攻击者利用自动化工具、社会工程学和新型攻击策略，使得传统基于规则和特征匹配的安全手段逐渐失效。在这样
一ge科研小菜鸡·2025-02-12 10:37

基于Python的人工智能驱动基因组变异算法：设计与应用（上）

一、引言1.1研究目标与内容本研究旨在设计并应用基于Python的人工智能驱动的基因组变异算法，以应对基因组学研究中日益增长的数据挑战，提高对基因组变异的理解和应用能力。
Allen_LVyingbo·2025-02-12 09:28

【MySQL例题】我在广州学Mysql 系列——有关数据备份与还原的示例

ℹ️大家好，我是练小杰，今天周二，明天就是元宵节了呀！！俗话说“众里寻他千百度。蓦然回首，那人却在，灯火阑珊处。”本文主要对数据库备份与还原的知识点例题学习~~前情回顾：【MySQL数据备份与还原详解】数据库专栏：【数据库专栏】【Mysql练习题】了解更多，点击主页：【练小杰的CSDN】文章目录俗话说“众里寻他千百度。蓦然回首，那人却在，灯火阑珊处。”前言实验准备创建数据库及定义表命令执行完毕后，
练小杰·2025-02-12 07:42

嵌入式系统学习整理-FourDay-原码反码补码详解

在计算机内部只有加法器，既产生数的和的装置，在电子学中，加法器为一种数位电路，可进行加法运算。对于十以内的加法运算，有相关的4个量：被加数A加数B数字相加之和S相加之后的进位C为什么考虑进位呢？
有人叫我注孤生·2025-02-12 07:11

从量化投资到AI大模型：DeepSeek创始人梁文锋的创新之路

一、学术的启蒙：学霸的崭露头角  梁文锋的成长故事始于1985年，他出生在广东省湛江市的一个普通家庭。
何以问天涯·2025-02-12 06:40

代码随想录 Day 29 | 【第七章 回溯算法 part02】39. 组合总和、40.组合总和II、131.分割回文串

一、39.组合总和本题是集合里元素可以用无数次，那么和组合问题的差别其实仅在于startIndex上的控制题目链接/文章讲解：代码随想录视频讲解：带你学透回溯算法-组合总和（对应「leetcode」力扣题目
Accept17·2025-02-12 06:06

AI浪潮来袭，编程之外普通人能用AI做什么？

利用AI学写自媒体/朋友圈/公众号文案/视频脚本。利用AI做PPT和报表。利用AI设计
周周记笔记·2025-02-12 05:30

2024广东省职业技能大赛云计算——容器云平台(K8S集群)搭建

容器云平台搭建前言容器镜像使用的是斗学培训平台提供的镜像包，这东西网上都没有，一堆人要，我是靠自己想的方法获取到了，也不敢给。
kuuuugua·2025-02-12 05:59

咱们一起学C++ 第一百三十篇：之内联函数在类中的应用

咱们一起学C++第一百三十篇：之内联函数在类中的应用一、写作初衷在C++的学习旅程中，我们携手共进，不断探索这门语言的深度与广度。
一杯年华@编程空间·2025-02-12 04:56

ansible批量化脚本

之前写的shell脚本感觉比较麻烦代码如下#!/bin/bash#pass后面为目的ip地址的密码，此处密码为rootPASS=dfjaifda@!jf12343#PASS1=dfjaifda@!jf12343#那么后面为目的ip地址的用户名，此处用户名为rootUSER=rootIP=47.96.111.2#IP1=119.28.156.234#下面调用scp，-r表示递归传输address=/
miss大贝·2025-02-12 01:01

程序化交易平台有哪些？各平台的优势和劣势在哪里？

Python股票接口实现查询账户，提交订单，自动交易（1）Python股票程序交易接口查账，提交订单，自动交易（2）股票量化，Python炒股，CSDN交流社区>>>常见程序化交易平台分类国内有不少程序化交易平台
股票程序化交易接口·2025-02-12 01:29

基于Jacoco的增量覆盖率实现与落地二

随着业务迭代，存量代码越来越多，使用过程中遇到了很多新的问题，例如：无法统计增量代码覆盖率，以便量化测试完整度不支持合并覆盖率报告，多人多环境协作测试时无法获得完整统计数据报告手动生成，以及生成报告的必要信息也需要人肉收集
·2025-02-12 01:51

响应式设计实战指南：适配各种设备和浏览器

系列文章目录01-从零开始学CSS选择器：属性选择器与伪类选择器完全指南02-避免样式冲突：掌握CSS选择器优先级与层叠规则的终极指南03-如何精确掌控网页布局？
吴师兄大模型·2025-02-12 01:58

探索约数：试除法，约数之和，最大公约数

约数在数学、计算机科学和密码学中有着广泛的应用。本文将详细介绍约数的相关知识，包括试除法求约数、最大公约数算法（如辗转相除法和更相减损术），并阐明这些算法的原理和步骤。
Lostgreen·2025-02-12 00:21

模型轻量化

影响神经网络推理速度主要有4个因素：FLOPs、MAC、计算并行度、硬件平台架构与特性（算力、GPU内存带宽）模型压缩工业界主流的模型压缩方法有：知识蒸馏（KnowledgeDistillation，KD）轻量化模型架构
莱茶荼菜·2025-02-11 22:10

深度学习中模型轻量化及具体方案应用

模型轻量化介绍在深度学习中，模型轻量化是一项关键技术，用于在不显著损失模型精度的前提下减少模型的计算量和存储需求。轻量化技术尤其适用于资源受限的设备（如移动设备、嵌入式系统）上部署模型。
码上就位·2025-02-11 22:36

轻量化网络模型调研报告

一、轻量化网络的为何诞生  深度神经网络模型被广泛应用在图像分类、物体检测，目标跟踪等计算机视觉任务中，并取得了巨大成功。
云雨、·2025-02-11 22:35

如何对接券商api？需要满足哪些条件？对接过程中有哪些注意事项？

炒股自动化：申请官方API接口，散户也可以python炒股自动化（0），申请券商API接口python炒股自动化（1），量化交易接口区别Python炒股自动化（2）：获取股票实时数据和历史数据Python
财云量化·2025-02-11 21:58

基于Jacoco的增量覆盖率实现与落地三

随着业务迭代，存量代码越来越多，使用过程中遇到了很多新的问题，例如：无法统计增量代码覆盖率，以便量化测试完整度不支持合并覆盖率报告，多人多环境协作测试时无法获得完整统计数据报告手动生成，以及生成报告的必要信息也需要人肉收集
·2025-02-11 20:39
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