作者文章归档：course
docker run -it registry.cn-shanghai.aliyuncs.com/akfamily/aktools:jupyter
Windows远程桌面相关命令主要有以下这些：
Win + R组合键，打开“运行”对话框，输入mstsc，然后按回车。mstsc并按回车。mstsc并按回车。mstsc /v:192.168.1.100，表示直接连接到IP地址为192.168.1.100的远程主机。多智能体框架（Multi-Agent Framework）是支持多个智能体（Agent）协同工作、交互和决策的系统架构，广泛应用于分布式人工智能、机器人协作、自动驾驶、游戏AI、供应链优化等领域。以下是多智能体框架的核心概念、关键组成和典型应用方向：
人机协同：AI 与开发者在合适的时间分工协作，确保代码由双方共创，提升效率与质量。
Builder 模式
效果依赖模型：实际生成效果受接入的 AI 模型影响。
上下文理解
智能解决方案：结合 IDE 内信息提供更贴合项目的解决...
这个仓库名为 AISystem，是一个专注于人工智能系统相关知识的开源课程仓库，旨在帮助学习者全面了解 AI 计算机系统架构，掌握 AI 完整生命周期下的系统设计。以下是该仓库的详细介绍：
本开源课程英文名为 AI System(AISys)，中文名为 AI 系统。课程围绕作者在工作中积累、梳理和构建的 AI 系统全栈内容展开，旨在与关注 AI 开源课程的朋友共同探讨研究，促进学习交流。
课程主要包含以下五大模块： | 教程内容 | 简介 | 地址 | | --- | --- | --- | | AI 系统全栈概述 | 涵盖 AI 基础知识、AI 系统全栈概述以及...
这个仓库名为 iQuant，由 UFund-Me 维护，旨在将前沿的人工智能技术（如机器学习、深度学习、强化学习、遗传算法、图计算、知识图谱等）应用于金融量化投资。以下是对该仓库的详细介绍：
金融投资领域信息密集且相对结构化，适合机器计算，但当前投资方式仍较为传统。该项目希望借助人工智能技术挖掘金融大数据，为量化投资赋能，尽管金融数据存在低“信噪比”的挑战，但仍致力于让机器辅助投资。
按照个人参与主动决策的程度，将投资分为三个层次： 1. 全天候大类资产配置：被动管理，长期持续，仅做被动再平衡操作。 2. 战术资产配置：关注宏观周期，在偏好资产上增加仓位。 ...
在人工智能蓬勃发展的今天，向量数据库正逐渐崭露头角，成为支撑众多 AI 应用的关键技术。从图像识别到自然语言处理，从推荐系统到智能检索，向量数据库无处不在，为这些应用提供了强大的数据存储和检索能力。它的出现，不仅解决了传统数据库在处理高维数据时的困境，还为 AI 技术的进一步发展和应用开辟了新的道路，被广泛认为是 AI 时代的 “新宠” 。
简单来说，向量数据库是一种专门用于存储和处理向量数据的数据库。在机器学习和深度学习中，数据常常被转化为向量形式进行处理，向量数据库能够高效地存储、管理和检索这些向量数据，支持相似性...
东方财富自主研发的妙想金融大模型，涵盖模型特性、能力、应用场景、技术支撑以及下载途径等内容，旨在为用户提供智能投研与投资服务。
核心优势