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【量化金融自学笔记】--不同行业典型
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通过三个不同行业的典型
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(贵州茅台、宁德时代、万科A),结合基本面术语进行深度分析,帮助你理解如何运用这些指标。
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2025-03-02 14:47
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设计模式--spring中用到的设计模式
一、单例模式(SingletonPattern)定义:确保一个类只有一个实例,并提供全局访问点Spring中的应用:Spring默认将Bean配置为单例模式
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帅的飞起来
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:Python实现批量修改Word文件中的段落格式。在处理大量Word文档时,经常需要批量修改这些文档的格式,比如统一段落格式,以提升文档的一致性和专业性。
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2025年网络安全全景解析:十大趋势、攻防演练与未来挑战(附实战资源)
结合最新法规、技术突破与实战
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,助你掌握攻防核心逻辑,抢占安全制高点![推荐收藏][文末福利]一、2025年网络安全十大核心趋势(附行业影
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线性秩检验
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DeepSeek应用场景及其解决的问题
DeepSeek是一种基于
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【数据分析】R语言的广义线性混合模型(GLMM)分析
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Spring Boot 经典九设计模式全览
以下是SpringBoot中经典的9种设计模式及其代码
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:1.单例模式(SingletonPattern)在Spring中,bean默认就是单例模式。
m0_74824552
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深入解析微服务架构之Spring Cloud
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一休哥助手
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背景代码实现2.主要的代码难点解析2.1数据清洗-缺失值处理2.2特征工程-新特征计算与独热编码2.3特征选择2.4模型训练与评估2.5数据可视化3.可能改进的代码3.1数据清洗与特征工程改进
萧十一郎@
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2025-03-02 08:56
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大揭秘
DeepSeek作为一款功能强大的AI大语言模型,在教育领域的应用场景广泛且深入,能够显著提升教师的工作效率和教学质量,并为教务系统的智能化升级提供技术支持。以下是其核心功能与应用方向的详细分析:一、教师使用DeepSeek的核心功能1.教学设计与备课支持教案自动生成输入课程主题、教学目标等关键信息后,DeepSeek可快速生成结构化的教案框架,包括课堂导入设计、互动环节、课后作业等。例如,初中语
深度求索者
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2025-03-02 08:20
人工智能
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深度学习
随记——AlexNet
AlexNet和LeNet的设计理念非常相似,但也存在显著差异:基本结构对比网络深度:AlexNet比LeNet-5要深得多,AlexNet由八层组成:五个卷积层、两个全连接隐藏层和一个全连接输出层。激活函数:AlexNet使用ReLU而不是sigmoid作为其激活函数,这有助于缓解梯度消失问题并加速训练过程。AlexNet架构的创新点局部响应归一化(LRN):AlexNet引入LRN层,可以创建
黑色的山岗在沉睡
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2025-03-02 08:46
深度学习随记
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-138-LangGraph之应用实例(七)构建自动绘图系统
文章目录1初始化核心功能1.1大语言模型1.2结构化输出1.3搜索引擎1.4Python执行环境2编排流2.1创建图2.2可视化图2.3应用图3绘图指定线型4添加工具增强4.1执行工具和打印工具4.2绑定工具4.3编排流4.4可视化图4.5应用1初始化核心功能1.1大语言模型importosos.environ['OLLAMA_HOST']='127.0.0.1'os.environ['OLLAM
皮皮冰燃
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2025-03-02 08:16
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穿越AI边界:深度集成DeepSeek API与云平台的实践之路
云边有个稻草人-CSDN博客随着人工智能技术的日益发展,
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和自然语言处理(NLP)已经在很多领域得到了广泛的应用。
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AI在农业中的应用:精准农业的新时代
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Dockerfile实战:从代码到容器的自动化构建
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一碗黄焖鸡三碗米饭
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2025-03-02 06:38
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34在华为设备上配置访问控制列表
访问控制列表简书1.ACL的基本原理访问控制列表(AccessControlList,ACL)使用包过滤技术,在路由器上读取第三层及第四层包头中的信息,如源地址、目的地址、源端口、目的端口等信息,根据预先定义好的规则对包进行过滤,从而达到访问控制的目的。2.ACL的功能网络中的节点包括资源节点和用户节点两类,其中资源节点提供服务或数据,用户节点访问资源节点所提供的服务与数据。ACL的主要功能就是一
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第一部分:认知准备(1-3天)1.1基础概念搭建人工智能三要素:数据/算法/算力
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与传统机器学习的区别神经网络基本结构(输入层/隐藏层/输出层)常用术语解析:epoch、batch、loss、accuracy1.2
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Python vLLM 实战应用指南
加载模型并生成文本3.2参数说明4.实战应用场景4.1构建聊天机器人示例对话:4.2文本补全输出示例:4.3自定义模型服务启动服务调用服务5.性能优化5.1GPU加速5.2动态批处理6.总结vLLM是一种高性能的开源
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从零到一:利用DeepSeek构建高精度图像分类模型实战解析
在计算机视觉领域,图像分类作为基础任务,其技术演进经历了从传统特征工程到
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一碗黄焖鸡三碗米饭
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2025-03-02 06:03
人工智能前沿与实践
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python中httpx库的详细使用及
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文章目录1.安装httpx2.同步请求3.异步请求4.高级功能5.错误处理6.配置客户端7.结合BeautifulSoup使用8.示例:抓取并解析网页9.注意事项httpx是一个现代化的PythonHTTP客户端库,支持同步和异步请求,功能强大且易于使用。它比requests更高效,支持HTTP/2和异步操作。以下是httpx的详细使用方法:1.安装httpx首先,确保已经安装了httpx。可以通
数据知道
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2025年爬虫和逆向教程
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模型可视化:通俗易懂的全面解读
目录1.什么是
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Crazy learner
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2025-03-02 06:33
模型部署
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考研导师选择方法
对机器学习和
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拥有自己独到的见解。曾经辅导过若干个非计算机专业的学生进入到算法行业就业。希望和大家一起成长进步。
herosunly
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2025-03-02 04:20
考名校研究生经验分享
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选择方法
PROFINET转EtherNet/IP网关连接罗克韦尔(AB) PLC配置
案例
罗克韦尔(AB)PLC1769-L32E(EtherNet/IP)与西门子S7-1200PLC(PROFINET)以太网通讯进行连接。今天与大家分享一篇PROFINET转EtherNet/IP的通讯配置方案。本文主要介绍小疆智控的PROFINET转EtherNet/IP网关GW-EIP-003,连接西门子S7-1200PLC与罗克韦尔(AB)PLC1769-L32E通讯的配置过程,供大家参考。1、
coco_xy822
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Doris、ClickHouse 和 Flink 这三个技术典型的应用场景
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某互联网广告公司业务背景:广告业务需要分析用户点击行为,监测广告投放效果,并进行精准推荐。技术方案:数据来
每天瞎忙的农民工
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梯度下降法(Gradient Descent) -- 现代机器学习的血液
本文从数学原理、算法变种、应用场景到实践技巧,用三维可视化
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和代码实现揭示其内在逻辑,为你构建完整的认知体系。
AOIWB
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2025-03-02 04:19
机器学习
人工智能
python
深度学习
-81-大语言模型LLM之基于litellm与langchain与ollama启动的模型交互
文章目录1LiteLLM1.1生成对话补全1.2响应格式(OpenAIFormat)1.3异步调用1.4流式生成对话补全1.5支持的ollama模型2langchain2.1LangChain简介2.2LangChain架构2.3构建简单LLM应用程序(OllamaLLM)2.3.1生成对话补全2.3.2流式生成对话补全2.4聊天模型(ChatOllama)2.4.1Invoke调用2.4.2st
皮皮冰燃
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深度学习
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MySQL进阶篇 === 索引分类
目录索引分类思考题语法索引分类与使用总结一、索引类型二、InnoDB存储引擎的索引存储形式三、聚集索引选取规则四、思考题解答五、索引的语法六、
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分析索引分类分类含义特点关键字主键索引针对于表中主键创建的索引默认自动创建
前端 贾公子
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HarmonyNext深度解析与ArkTS实战指南
本资源将深入探讨HarmonyNext的核心技术,并结合ArkTS语言,通过详细的
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代码和讲解,帮助开发者快速掌握HarmonyNext的开发技巧。
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2025-03-02 01:36
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《动手学PyTorch
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建模与应用》第二章:2.4-2.6节详解
写在前面:不知不觉已经更了第一个章节,目前的内容都是很基础的内容,有人会问现在ai时代,还有必要学习这些内容吗,我想说的是,越是基础的内容我们越要认真去学习和分析,ai可以快速解决问题,但是我希望我们可以知其所以然,感谢所有支持的收藏和粉丝,希望这些文章对你们有些许帮助!点点关注不迷路,免费的赞和收藏走起来!后续更新第一时间提示哦,每周会更新不同内容,下周更新如何用各种模态的大模型去为你服务,编写
环工人学Python
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玩转python: 通俗易懂-理解python类中的单继承与多继承
本文将详细介绍这两种继承方式,并通过丰富的
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和使用场景进行说明。二、单继承单继承是指一个类仅继承一个父类。这种方式结构简单,适合大多数常见场景。1.基本概念父类(基类):被继承的类。
千益
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浅显易懂玩转python
python
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GaussDB 学习进阶路线-进阶篇:分布式架构、性能调优与高可用实战
本文将以生产环境为背景,深入剖析GaussDB的数据分片、并行计算、主备容灾、云原生集成等核心技术,结合实战配置与调优
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与代码示例,助你快速掌握GaussDB的实战技能,解决企业级应用中的复杂问题!
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在Python中高效操作三维和四维数组相乘:人工智能基础 NumPy部分
一、前言在
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、科学计算和数据分析领域,处理高维数组是家常便饭。本文将深入探讨三维和四维数组的相乘操作,通过NumPy库演示各种实用技巧。
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MySQL的日期时间类型
time和datetime类型,还有timestamp类型,在Java代码中无论日期时间是什么样的格式,转换sql语句时统一为yyyy-MM-ddHH:mm:ss.S(Timestamp)的格式,创建
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python数据预处理技术与实践期末考试_Python机器学习手册:从数据预处理到
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内容简介O'ReillyMedia,Inc.介绍第1章向量、矩阵和数组1.0简介1.1创建一个向量1.2创建一个矩阵1.3创建一个稀疏矩阵1.4选择元素1.5展示一个矩阵的属性1.6对多个元素同时应用某个操作1.7找到最大值和最小值1.8计算平均值、方差和标准差1.9矩阵变形1.10转置向量或矩阵1.11展开一个矩阵1.12计算矩阵的秩1.13计算行列式1.14获取矩阵的对角线元素1.15计算矩阵
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英特尔开发板试用:结合OAK深度相机进行评测
OpenVINO™:作为英特尔的
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推理框架,为开发板和OAK相机提供了强大的推理支持。性能优化:通过模型转换和硬件加速,去实现高
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VSLAM新方案之《在复杂环境中实现高精度与超强鲁棒性》
苏州泛科特机器人联合推出OAK-DSeries&因子空间感知(FactorPerceptionKit)VSLAM解决方案01FactorPerceptionKit简介FactorPerceptionKit是一种真正基于
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OAK中国_官方
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分享:D2 Slam @xuhao3e8
视频来源:$D^2$SLAM:DecentralizedandDistributedCollaborativeVisual-inertialSLAM硬件新4P的介绍https://www.oakchina.cn/product/oak-ffc-4p-new/软件介绍:https://github.com/HKUST-Aerial-Robotics/D2SLAM~~~~~~~(分界线)~~~~~~~
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无人机
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开源数据集大全:从入门到前沿
在
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中,数据是模型训练的基石。本文整理了当前最常用且高质量的开源数据集,涵盖图像、视频、自然语言处理(NLP)、语音与音频等方向,帮助研究者和开发者快速定位所需资源。
念九_ysl
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程序员未来的出路:行业趋势与职业发展分析
深入研究
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、强化学习等前沿技术。成为AI架构师或数
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计算机毕业设计 ——jspssm507Springboot 的论坛管理系统
技术专长:花花在
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任务中展现出卓越的能力,包括但不限于java、python等技术。近年来,花花更是将触角延伸至AI领域,对于机器学习、自然语言处理、智能推荐等前沿技术都有独到的见解和实践经验。
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Ollama 本地GUI客户端:为DeepSeek用户量身定制的智能模型管理与交互工具
GUI客户端:为DeepSeek用户量身定制的智能模型管理与交互工具相关资源文件已经打包成EXE文件,可双击直接运行程序,且文章末尾已附上相关源码,以供大家学习交流,博主主页还有更多Python相关程序
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【FL0093】基于SSM和微信小程序的微信点餐系统小程序
精彩专栏推荐订阅计算机毕业设计精品项目
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(持续更新)文末获取源码+数据库+文档感兴趣的可以先收藏起来,还有大家在毕设选题,项目以及论文编写等相关问题都可以和学长沟
猿毕设
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策略模式在业务中的实际应用
(eg:这里大家也不必深究分表存储为什么要这么做,只聊策略模式的实际应用)3、代码实现由于是实战
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深度优化:如何用结构化提示词提升DeepSeek的响应质量
深度优化:如何用结构化提示词提升DeepSeek的响应质量一、提示词设计的核心原则角色定义法:明确AI的专家身份场景具象化:提供背景信息和目标说明格式结构化:使用分隔符划分内容模块二、基础提示词
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如何配置HTTP代理及SOCKS代理的工作原理
HTTP代理的配置与应用二、SOCKS代理的工作原理与应用三、HTTP代理与SOCKS代理的比较四、总结在探讨如何配置HTTP代理以及SOCKS代理的工作原理时,我们将通过简洁的语言、具体的代码示例和实际
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模型让机器人变得更智
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