作者文章归档:course

【置顶】开源项目一览表


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一级分类 二级分类 项目名 简介 地址
AI 智能体框架 LangChain
AI-开发框架 多智能体协作框架 AutoGen
AI LLM(大语言模型)应用开发平台 BiSheng
AI 多智能体框架 MetaGPT
AI 开源大模型 DeepSeek
AI 金融大模型 FinRobot
AI FinGPT
AI FinNLP
量化 量化交易平台 vnpy 基于Python的开源量化交易平台开发框架 github
量化 量化交易框架 AlphaPy
智能运维 运维框架 StackStorm

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【置顶】投顾智能体-简介


投顾智能体:开启智能投资新时代

在当今复杂多变的金融市场中,投资者面临着诸多挑战,如海量的信息、瞬息万变的股价走势以及难以捉摸的市场趋势。为了帮助投资者更好地应对这些挑战,投顾智能体应运而生,它集成了一系列强大的功能,旨在为投资者提供精准、高效且智能化的投资决策支持。

股价预测:投顾智能体运用先进的机器学习算法和深度学习模型,对历史股价数据、公司财务报表、宏观经济指标以及行业动态等多维度数据进行深入分析。通过挖掘这些数据中的潜在规律和相关性,智能体能够预测股价在未来一段时间内的走势。例如,它可以根据某公司过去的盈利增长趋势、市场份额变化以及近期的重大事件,结合宏观经济环境中的利率变动、通...

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【置顶】AI from zero to hero-2025课程大纲


以下是一个关于“AI from zero to hero”一年的视频课程大纲:

第一季度:基础构建(第 1 - 3 个月)

  • 第 1 个月:
    • 人工智能概述:历史、应用领域、发展趋势
    • Python 编程基础:语法、数据类型、控制结构、函数
  • 第 2 个月:
    • Python 数据分析库:Numpy、Pandas 数据处理与分析
    • 数据可视化:Matplotlib、Seaborn 绘制图表
  • 第 3 个月:
    • 数学基础:线性代数、概率论与数理统计复习
    • 机器学习基础概念:监督学习、无监督学习、模型评估指标

第二季度:机器学习深入(第 4 - 6 个月)

  • 第 4 个月:
    • 线性回归模型:原理、...

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【置顶】个人量化全栈开发-自研课程


以下是一份补充了人工智能、机器学习和深度学习相关内容的“个人量化全栈开发 - 自研课程”大纲:


个人量化全栈开发 - 自研课程大纲

一、课程简介

本课程旨在培养学员成为具备全栈开发能力且能运用人工智能技术的量化开发者,全面涵盖前端、后端、数据库、量化策略开发以及人工智能相关领域知识,通过丰富的实际项目案例,使学员掌握从数据获取、分析到可视化展示,以及构建智能量化交易系统的综合技能,为进入量化金融与人工智能融合的前沿领域或提升个人专业能力奠定坚实基础。

二、课程目标

  • 熟练掌握前端开发技术,包括 HTML、CSS、JavaScript 及主流框架,构建出功能丰富、用户体验良好的量化交易前...

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【置顶】ALL-需求列表


我将使用Markdown的语法为你生成四列10行的表格,表头为你指定的内容。

类别 需求名称 需求描述 备注
登录需求 人脸识别 web 登录界面通过人脸识别自动登录
量化交易策略 交易策略 选股策略 重要-2025-01-10
类别2 需求3 对需求3的具体描述 需尽快处理
类别2 需求4 对需求4的具体描述 需测试
类别3 需求5 对需求5的具体描述 等待反馈
类别3 需求6 对需求6的具体描述 已沟通
类别4 需求7 对需求7的具体描述 需调整
类别4 需求8 对需求8的具体描述 可优化
类别5 需求9 对需求9的具体描述 关注进度...

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【置顶】2025-AICDA-文章一览表


  • 支持向量机-SVM 1
  • 知识蒸馏 1
  • 建模
  • 特征提取
  • 特征工程 1
  • 特征归一化
  • softmax 1
  • 时间序列预测模型 1
  • FinGPT 1
  • FinML
  • ChatGPT
  • LLM
  • GPT 1
  • LSTM
  • Transformer 1
  • 梯度下降 1
  • 特征工程 1
  • 神经网络 1
  • AI原理系列-强化学习 1
  • AI原理系列-无监督学习 1
  • AI原理系列-监督学习 1
  • MoE架构的解析 1
  • GPU 消费级与专业级性价比分析报告
  • 算力集群的自建与租赁方案对比分析报告
  • 训练一个1B的金融大模型需要花多少钱? 1
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【置顶】StackStorm-开源的自动化平台


  1. 定义与概述
  2. StackStorm是一个开源的自动化平台,用于事件驱动的自动化操作。它能够将各种系统、工具和服务集成在一起,通过自动化流程来响应事件,从而提高系统的运维效率、可靠性和敏捷性。例如,在一个复杂的云计算环境中,当监测到某个虚拟机的CPU使用率过高时,StackStorm可以自动触发一系列操作,如扩展虚拟机资源或者迁移虚拟机到其他主机。

  3. 核心组件与架构

  4. 传感器(Sensors):这是StackStorm的输入部分,用于检测事件。传感器可以监控各种来源的事件,如系统日志、消息队列、网络设备的SNMP陷阱等。例如,一个文件系统传感器可以监控文件系统的变化,如文件的创建、修改...

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