金融预测第9页

3 步低代码构建 AI 股票分析助手

在金融服务行业的数字化转型浪潮中，构建一个灵活、可扩展、高度可用的现代IT架构是金融机构面临的重中之重。

人工智能技术资讯·2025-03-04 19:39

模型参数超 RFdiffusion 5 倍！英伟达等发布 Proteina，从头设计蛋白质主链性能达 SOTA

自上个世纪以来，科学家们便投身于依据氨基酸序列来预测蛋白质结构的探索之中，并怀揣着利用氨基酸创造全新蛋白质、构建生命蓝图的愿景。

·2025-03-04 19:47

主流数字证书有哪些？

从电子商务到金融交易，从电子政务到物联网，数字证书的应用场景不断拓展，其技术形态也在持续演进。本文将深入解析主流数字证书的类型、应用场景及未来发展趋势，为读者提供全面的技术视角与行业洞察。

·2025-03-04 18:10

大模型学习笔记-基于《Deep Dive into LLMs like ChatGPT》

天气预测同样是一个模型，输入历史天气数据，它会输出对明天天气情况的预测。这些都是模型的实例。当然，模型的输出存在一定的准确率，其结果可能与预期高度相符，也可能偏离较大。

XiyouLinux_Kangyijie·2025-03-04 18:33

R语言广义加型模型（GAM）的运用例子及实现教程

文章目录步骤1：加载所需包和数据步骤2：数据预处理步骤3：拟合广义加型模型步骤4：查看模型摘要和诊断模型摘要系数估计平滑项模型质量步骤5：预测和可视化结论广义加型模型（GeneralizedAdditiveModel

Mrrunsen·2025-03-04 17:52

Java软件架构中的服务拆分与数据库分片实践

随着电商、金融等行业系统规模的不断扩大，传统的单体架构往往难以满足性能和扩展性要求，服务拆分与数据库分片已成为高并发、大数据场景下的核心解决方案。

省赚客app开发者·2025-03-04 16:50

云原生存储架构：构建数据永续的新一代存储基础设施

Gartner预测到2025年70%企业将采用云原生存储方案，数据自动分层技术可将冷数据存储成本压缩至0.001美元/GB/月。一、存储架构演进路线1.1数据存储范式对比技术维度D

桂月二二·2025-03-04 15:14

自动驾驶平行仿真（基础课程一）

一、线性回归每当我们想预测一个数值时，就会弹出回归问题价值。常见示例包括预测价格（房屋、股票、等）、预测住院时间（对于住院患者）、预测需求（零售额）等等。并非每个预测问题是经典回归的一种。

Yours monkey brother·2025-03-04 15:13

机器学习--特征选择

一、方法介绍（一）定义在机器学习中，特征选择是一个至关重要的环节，其目的是从原始特征集合中挑选出最具代表性和信息量的特征子集，使得在该子集上构建的机器学习模型能够达到最佳的预测或分类效果。

Luis Li 的猫猫·2025-03-04 14:06

数理金融学笔记 Chap1 期权Option

1Option期权文章目录1Option期权期权简介Introduction衍生品与衍生品定价利用期权套期保值Usingoptionstohedge衍生品交易者的类型Typesofderivativetraders期权的分类Typesofoptions看涨期权Calloption看跌期权Putoption欧式期权和美式期权EuropeanandAmericanOptions期权价值OptionVa

syy_qwq·2025-03-04 12:17

菲律宾金融小贷下架率持续攀升至9%，不分大小乱杀，近半月直接下架7个包原因分析！

地狱开局，2025年刚到2月，菲律宾作为东南亚金融出海先锋，遭遇了Google的严厉审核。不到半月，不分量级大小直接下架了7个包（菲律宾本身在架包不是很多），下架率持续攀升至9%（统计维度：近1月）。

APP出海·2025-03-04 11:05

逻辑回归揭秘：让数据说话，轻松预测未来

前言听到“逻辑回归”这个名字，大家是不是会觉得它和线性回归有点“亲戚”关系？别被名字骗了！虽然它有“回归”两个字，但它其实是个分类算法，而不是回归问题的解决方案。逻辑回归擅长的可不仅仅是“线性”问题，而是判断“是与否”、“成功与失败”这样的二分类问题。就像你老板问你：“这个月KPI达标了吗？”你能回答“是”或者“不是”，就是这么直接和清晰，毫不含糊。那它是怎么做到如此精准分类的？核心究竟是什么？逻

星际编程喵·2025-03-04 10:00

[水]与grok聊Java

先水一篇吧（我知道可能不如去学习，但是我要是学习好我会这个样子，可恶，加油）目录1、AI带来的问题职业危机2、AI带来的机遇2.1、职业发展的帮助职业发展预测可能的职业1.AI工程师（AIEngineer

啾啾大学习·2025-03-04 08:20

软考系统架构设计师 - 第 15 章架构师的管理实践

构想原则：说明了如何向架构的受益人描述一幅一致的、有约束力和灵活的未来图景节奏原则：刻画了一种在整个组织范围内的协调程度，即定期地根据可预测的速度、内容

甘蓝聊Java·2025-03-04 04:22

数据挖掘与数据分析

数据挖掘vs.数据分析特征数据挖掘数据分析目标从大数据中自动发现知识和模式通过系统分析数据，得出有意义的结论重点数据模式的自动发现、预测模型的构建数据理解、数据清洗、数据总结、假设验证方法机器学习、聚类

dundunmm·2025-03-04 03:11

An Introduction to Statistical Learning with Applicatio

作者：禅与计算机程序设计艺术1.简介1.1定义统计学习（statisticallearning）是一门研究如何从数据中提取知识并应用于预测、决策或其他目的的一门学科。

AI天才研究院·2025-03-04 02:30

白帽子讲web安全笔记

目录一、SecureByDefault原则1、黑名单和白名单2、最小权限原则二、众深防御原则三、数据与代码分离原则四、不可预测性原则五、常见的攻击1、点击劫持2、图片覆盖攻击3、拖拽劫持与数据窃取六、web

进击的雷神·2025-03-04 01:53

嵌入式学习笔记-卡尔曼滤波,PID,MicroPython

文章目录卡尔曼滤波卡尔曼滤波的核心思想卡尔曼滤波的数学模型1.状态转移模型（预测系统状态）2.观测模型（预测测量值）卡尔曼滤波的五个关键步骤1.预测状态2.预测误差协方差3.计算卡尔曼增益4.更新状态5

tt555555555555·2025-03-03 23:10

通俗易懂的分类算法之决策树详解

决策树是一种像树一样的结构，用来帮助我们对数据进行分类或预测。它的每个节点代表一个问题或判断条件，每个分支代表一个可能的答案，最后的叶子节点就是最终的分类结果。

clownAdam·2025-03-03 21:53

人工智能时代的伦理挑战与隐私保护

人工智能的应用已经深入到社会的方方面面，从医疗健康到金融服务，从教育到娱乐，无所不在。

经海路大白狗·2025-03-03 20:48

机器学习_PySpark-3.0.3随机森林回归(RandomForestRegressor)实例

在回归任务中,算法试图预测一个连续的数值输出,而不是一个离散的类别。输出:随机森林回归的输出是一个连续的数值,表示输入数据的预测结果。算法原理:随机森林回归同样基于决策树,但在回归任务中,每个决策树的

Mostcow·2025-03-03 18:01

机器学习_Scikit-Learn随机森林回归(RandomForestRegressor)实例

Scikit-Learn随机森林回归(RandomForestRegressor)实例随机森林回归(RandomForestRegression):随机森林是一种集成学习方法,它通过构建多个决策树来进行预测

Mostcow·2025-03-03 18:01

私有化部署下的板栗看板：数据安全与团队协作的完美融合

○适用于对数据安全要求较高的金融、医疗、政府等行业。系统稳定可靠：○私有化部署可根据企业自身需求进行定制化配置，保障系统稳定运

·2025-03-03 17:24

数据挖掘与数据分析的区别是什么

从分析的目的来看，数据分析一般是对历史数据进行统计学上的一些分析，数据挖掘更侧重于机器对未来的预测，一般应用于分类、聚类、推荐、关联规则等。

中琛源科技·2025-03-03 17:24

东南亚金融科技创业者、前微众银行架构师李靖先生不幸离世

东南亚金融科技公司SiriusTechnologies的创始人、前微众银行架构师李靖先生于2024年12月13日不幸离世。

·2025-03-03 17:21

【数学建模】基于matlab模拟无人车泊车问题仿真

matlab科研助手·2025-03-03 15:41

图像分类项目 2.28

图像分类的三层境界1.通用的多类别图像分类2.子类细粒度图像分类3.实例级图片分类二.图像分类评估指标TP（Truepositive，真正例）：将正类预测为正类数。

不要不开心了·2025-03-03 15:07

Opencv Canny边缘检测

边缘检测的目的是找到灰度值的突变步骤：使用高斯滤波，以平滑图像、滤除噪声计算图像中每个像素点的梯度强度和方向应用非极大值预测，以消除边缘检测的杂散响应应用双阈值检测来确定真实的和潜在的边缘通过抑制孤立的弱边缘最终完成边缘检测

noruta·2025-03-03 13:54

金融赋能绍兴纺织民生银行助力外贸中小微企业“走出去”

在浙江绍兴，纺织业作为一张熠熠生辉的产业名片，承载着深厚的历史底蕴与蓬勃的发展活力。这里依傍长三角经济圈，交通网络纵横交错，将原材料产地与广阔市场紧密相连；产业集群高度成熟，上下游产业链完备，从化纤原料到精美纺织品一应俱全，协同效应显著降低成本。尤为亮眼的是其出口成绩，绍兴纺织产品远销全球，出口业务量连年攀升，在国际纺织品市场稳稳占据重要一席，成为拉动地方经济、惠及民生的关键力量。民生银行在支持小

尺度商业·2025-03-03 12:15

探索未来金融世界的钥匙——代币开发

这一领域不仅重新定义了资金流动的方式，更为全球金融体系带来了前所未有的透明度和效率，成为探索未来金融世界的钥匙。

Lovely_xwys·2025-03-03 12:12

【技术随笔】Mysql数据库亿级数据表的快速迁移，详细教程及避坑指南

auto_commit和数据检查：效果对比恢复mysql设置避坑指南无法dump数据到文件：报错mysqlimport命令不存在无法读取本地文件，提示Local-infile被禁用问题说明做量化交易需要大量的金融数据

QTEASY量化交易·2025-03-03 11:04

【随笔笔记】将mysql数据迁移到群晖NAS

将mysql数据迁移到群晖NAS情况和问题前提条件方法1，使用管道方式传递数据方法2，导出数据为文件，复制到NAS上再导入情况和问题原本大量的金融数据保存在电脑本地硬盘的mysql数据库中，随着数据量越来越大

QTEASY量化交易·2025-03-03 11:03

python量化交易——金融数据管理最佳实践——使用qteasy管理本地数据源

文章目录统一定义的金融历史数据表最重要的数据表数据表的定义交易日历表的定义：交易日历表:`trade_calendar`qteasy是一个功能全面且易用的量化交易策略框架，Github地址在这里。

QTEASY量化交易·2025-03-03 10:31

【WOA-CNN-LSTM】基于鲸鱼算法优化深度学习预测模型的超参数研究（Matlab代码实现）

欢迎来到本博客❤️❤️博主优势：博客内容尽量做到思维缜密，逻辑清晰，为了方便读者。⛳️座右铭：行百里者，半于九十。本文目录如下：目录1概述2运行结果3参考文献4Matlab代码实现1概述摘要：深度学习模型的超参数选择对模型的性能和泛化能力具有重要影响。本文提出了一种基于鲸鱼算法（WOA）优化长短期记忆神经网络（LSTM）模型的超参数选择方法。首先，我们介绍了LSTM模型的结构和训练过程。然后，我们

然哥爱编程·2025-03-03 10:25

基于大模型的脂肪栓塞综合征风险预测与综合治疗方案研究报告

目录一、引言1.1研究背景与意义1.2国内外研究现状1.3研究目的与方法二、脂肪栓塞综合征概述2.1定义与发病机制2.2病因与危险因素2.3临床表现与分类2.4诊断标准与方法三、大模型在脂肪栓塞综合征预测中的应用

LCG元·2025-03-03 09:50

反向传播（Backpropagation）直觉理解

神经网络的学习过程就像练习投篮：投篮→神经网络做出预测观察偏差（进没进）→计算误差调整投篮方式→调整神经网络的参数但问题是：你怎么知道该往哪个方向调整？你怎么知道该调

忍者算法·2025-03-03 07:32

深入解析Python机器学习库Scikit-Learn的应用实例

其中，Scikit-Learn作为Python中一个重要的机器学习库，包含了许多常用的机器学习算法和工具，可用于数据挖掘、数据分析和预测建模等应用场景。

caihuayuan5·2025-03-03 04:42

【AI大模型】Transformers大模型库（九）：大模型微调之计算微调参数占比

计算微调参数占比2.1概述2.2模型参数结构一览2.3微调参数占比计算三、总结一、引言这里的Transformers指的是huggingface开发的大模型库，为huggingface上数以万计的预训练大模型提供预测

LDG_AGI·2025-03-03 01:45

量化投资策略的生命周期：从设计到淘汰

它就像是金融市场中的“算法猎人”，通过数学模型和计算机程序来寻找投资机会。那么，一个量化投资策略是如何从无到有，再到最终被淘汰的呢？让我们一起探索这个策略的生命周期。

云策量化·2025-03-02 19:01

DeepSeek求财、算命、预测国运好用指令及结论

本文应用DeepSeek结合具体指令，进行求财、算命、预测国运。文章目录一、进入DeepSeek二、DeepSeek求财三、DeepSeek算

阿黎逸阳·2025-03-02 17:19

编程小白冲Kaggle每日打卡（17）--kaggle学堂：＜机器学习简介＞随机森林

一棵有很多叶子的深树会被过度拟合，因为每一个预测都来自它叶子上少数房子的历史数据。但是，叶子很少的浅树表现不佳，因为它无法在原始数据中捕捉到尽可能多的区别。

AZmax01·2025-03-02 17:18

从入门到精通：如何用Deepseek成为数据分析高手？

本文将手把手教你：零代码完成专业级分析（从数据清洗到可视化）20个实战技巧直接提升3倍效率3大真实案例揭秘电商/科研/金融场

嵌入式Jerry·2025-03-02 17:48

【量化金融自学笔记】--不同行业典型案例基本面分析

通过三个不同行业的典型案例（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。案例一：贵州茅台（消费行业龙头）1.公司概况护城河：品牌壁垒（“国酒”地位）、生产工艺不可复制、定价权强。行业地位：高端白酒市场份额超50%，毛利率常年>90%。2.关键财务指标分析（以2022年年报为例）毛利率：91.8%（行业平均约60%）原因：超高品牌溢价，原材料（高粱）成本占比

花花 Show Python·2025-03-02 14:47

2.28 图像分类全解析：从境界到评估，再到模型与样本处理

图像分类的三层境界：通用的多类别图像分类子类细粒度图像分类实例级图片分类图像分类评估指标之混淆矩阵：TP（Truepositive,真正例）——将正类预测为正类数。

不要天天开心·2025-03-02 14:45

《阿里游戏高可用架构设计实践》读后感

1、高可用目标-传统方法高可用其实都是指几个9，5个9的话可能就是电信级或者金融级的，互联网大部分是3个9到4个9。2、高

weixin_34343689·2025-03-02 14:11

【Pytorch】基于LSTM-KAN、BiLSTM-KAN、GRU-KAN、TCN-KAN、Transformer-KAN(各种KAN修改一行代码搞定)的共享单车租赁预测研究(数据可换)Python

本文目录如下：目录⛳️赠与读者1概述一、研究背景与意义二、TCN与KAN简介三、基于TCN-KAN的共享单车租赁预测模型四、研究挑战与展望基于LSTM-KAN、BiLSTM-KAN、GRU-KAN、TCN-KAN

冒泡芳·2025-03-02 13:08

Transformer 代码剖析9 - 解码器模块Decoder （pytorch实现）

一、模块架构全景图1.1核心功能定位Transformer解码器是序列生成任务的核心组件，负责根据编码器输出和已生成序列预测下一个目标符号。

lczdyx·2025-03-02 13:05

Transformer预测 | 基于TCN-Transformer的股票价格预测（Pytorch）

文章目录预测效果文章概述程序设计参考资料预测效果文章概述Transformer预测|基于TCN-Transformer的股票价格预测（Python）Transformer模型本质上都是预训练语言模型，大都采用自监督学习

机器学习之心·2025-03-02 13:35

大模型在白血病诊疗全流程风险预测与方案制定中的应用研究

目录一、绪论1.1研究背景与意义1.2国内外研究现状1.3研究目的与内容二、大模型技术与白血病相关知识2.1大模型技术原理与特点2.2白血病的病理生理与诊疗现状三、术前风险预测与手术方案制定3.1术前数据收集与预处理

LCG元·2025-03-02 09:58

大模型在心力衰竭预测及临床方案制定中的应用研究报告

目录一、引言1.1研究背景与意义1.2研究目的1.3研究方法与创新点二、大模型技术与心力衰竭概述2.1大模型技术原理与发展2.2心力衰竭的病理机制与现状三、大模型在心力衰竭术前风险预测中的应用3.1数据收集与预处理