| 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 | ||
| AI量化 | 知识库 | quant-wiki | ... |
分类目录归档:解决方案
【置顶】ALL-需求列表-V0.0.1
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 | 无 |
| 量化交易策略 | 交易策略 | 选股策略 | 重要-2025-01-10 |
| 咨询平台 | 需求3 | 对需求3的具体描述 | 需尽快处理 |
| 教育平台 | 需求4 | 对需求4的具体描述 | 需测试 |
| 数据平台 | 需求5 | 对需求5的具体描述 | 等待反馈 |
| 智能运维 | 需求6 | 对需求6的具体描述 | 已沟通 |
| 理财平台 | 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... |
【置顶】stackStorm架构图
【置顶】FinRobot-架构图
【置顶】StackStorm-开源的自动化平台
- 定义与概述
-
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。
-
核心组件与架构
- 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...
【置顶】FinRobot-金融应用的开源 AI 智能体平台
FinRobot 是一个人工智能代理平台,它超越了 FinGPT 的范畴,是为金融应用精心设计的全面解决方案。它集成了多种多样的人工智能技术,不仅仅局限于语言模型。这种广阔的视野凸显了该平台的多功能性和适应性,能够满足金融行业多方面的需求。
FinRobot 是一个专注于金融应用的开源 AI 智能体平台,由 AI4Finance 基金会开发。它通过结合大语言模型(如 GPT-4)和多种金融工具,提供一系列功能,主要用于股票分析、市场预测、财务报表解读和报告生成。以下是一些核心特点和功能:
核心功能:
- 市场预测代理:输入公司代码、财务数据和新闻,预测股价走势并提供简要分析。
- 财务分析师代...
Git-子模块-子树合并-多仓逻辑聚合
在 Gitee 中,要在一个代码仓库(主仓库)中嵌入多个其他仓库(子仓库),核心是利用 Git 原生的子模块(Submodule) 或 子树合并(Subtree Merge) 功能——这两种方法均兼容 Gitee(本质是 Git 仓库托管),且能实现“主仓库关联子仓库、保持同步更新”的需求,具体选择哪种取决于你的使用场景(是否需要子仓库独立维护、是否希望子仓库代码融入主仓库历史等)。
一、核心方法对比(先选对方案)
| 特性 | 子模块(Submodule) | 子树合并(Subtree Merge) |
|---|---|---|
| 本质 | 主仓库存储子仓库的“引用”(Commit ID + 地址) | 子仓库代码完全合并... |
TensorBoard -可视化工具
TensorBoard 是 TensorFlow 官方推出的 可视化工具,核心用于监控模型训练过程、调试模型结构、分析数据分布等,是深度学习开发中不可或缺的辅助工具。以下从 核心功能、使用流程、关键操作、高级技巧 四个维度,帮你快速掌握 TensorBoard 的实用用法:
一、核心功能(解决什么问题?)
| 功能模块 | 作用说明 |
|---|---|
| Scalars(标量) | 监控训练/验证的损失(Loss)、准确率(Accuracy)、学习率(Learning Rate)等,看趋势是否收敛。 |
| Graphs(计算图) | 可视化模型的网络结构(层与层的连接、参数维度),排查结构错误(如维度不匹配)。 | ...





