“TradExpert: Revolutionizing Trading with Mixture of Expert LLMs”提出了TradExpert框架，该框架利用专家混合（MoE）方法，整合多个专注于不同金融数据的大语言模型（LLM），以提升股票交易策略。 1. 研究背景 - 人工智能与金融分析的融合催生了创新时代，大语言模型（LLMs）在金融领域的应用逐渐增加，但有效整合不同数据源及结构化与非结构化数据仍是挑战。 - 此前传统金融模型难以处理非结构化数据，虽有通用LLMs及专门的金融语言模型出现，但仍需更好地综合不同数据来源的见解。 2. 研究目的 -...

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以下是几个关于人脸识别自动登录的开源项目和相关信息：

1. 基于 FaceNet 的人脸登录系统
   该项目使用 FaceNet 深度学习模型实现人脸识别，并通过 Flask 搭建了一个登录系统。用户在注册时，系统会通过摄像头拍摄用户的照片并将编码存储到数据库中。登录时，系统会检测摄像头画面中的人脸，将其与数据库中的编码匹配，如果匹配成功则登录。项目使用 MongoDB 存储数据，适合需要在 Web 应用中集成人脸识别功能的场景【26】。

2. GitHub 地址: Face-Login_System

3. 基于 OpenCV 的人脸识别登录系统
   这个项目结合 Python 的 Ope...

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以下是一些人脸识别自动登录的开源项目：

face-ui

• 项目简介：基于前后端分离的web端项目，主要实现网页版的人脸登录功能，通过调取前端摄像头拍照，传入后台与数据库人脸库进行相似度比对.
• 技术栈：使用springboot、mysql、jwt、vue2.x等技术实现.
• 功能特点：实现人脸列表的增删改查，以及日志列表的增删改查功能。人脸图片以base64编码方式存储在自建人脸库中，并且可调用腾讯云人脸对比api.
• 项目地址：https://pan.baidu.com/s/1ozne0b44di1sl-qwmkt8sa?pwd=2u9n.

基于MTCNN与Facenet的实时登录系统

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Deep-Live-Cam是一款基于Python开发的开源图片替换工具，于2024年8月在GitHub上迅速走红.以下是对它的具体介绍：

功能特点

• 实时换脸效果优秀：能够在视频或直播中实现高精度的人脸替换，即使人物做鬼脸、挑眉毛、左右摇头或切换各种刁钻角度，脸部表现都相当自然，且无时间延迟和崩坏情况.
• 功能齐全操作简单：允许用户对替换后的面部特征进行自定义调整，包括肤色、光线、表情等参数均支持修改，还内置多种风格的滤镜和特效，可满足用户个性化需求 。其UI设计友好，非专业编程背景的用户也能轻松上手.
• 支持多平台运行：可在CPU、NVIDIA CUDA、Apple Silicon等多种平...

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FunASR的GitHub地址有两个： - https://github.com/alibaba-damo-academy/funasr ：由达摩院语音实验室开源的FunASR项目最初发布于此. - https://github.com/modelscope/FunASR ：是目前FunASR主要的维护和更新地址，包含了更多最新的功能和改进等 .

项目简介

FunASR是一个基础的端到端语音识别工具包，提供了开源的SOTA预训练模型，支持语音识别、语音活动检测、文本后处理等功能.

主要特点

• 功能丰富：涵盖语音识别、端点检测、标点预测、语言模型、说话人验证、说话人分类和多说话人语音识别等...

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人工智能（AI）学习路线图：理论、技术与实践

人工智能（AI）正成为改变世界的核心技术，覆盖了自然语言处理、计算机视觉、强化学习等多个领域。然而，AI 的学习是一项复杂而系统的工程，需要循序渐进地掌握理论、技术和应用能力。以下是详细的 AI 学习路线图，从入门到高级，帮助学习者更好地规划学习路径。

一、基础阶段：理论与编程基础

1. 数学基础

数学是 AI 的基石，学习者需要掌握以下数学知识：
- 线性代数：矩阵运算、特征值与特征向量、奇异值分解。
- 微积分：导数、偏导数、多变量微积分，优化算法中的梯度下降原理。
- 概率与统计：随机变量、分布、期望值、贝叶斯定理，用于机器学习中...

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人员结构图

一、整体结构

此人员结构图展示了一个项目或业务中的主要人员组成部分，涵盖了运营（Ops）、开发（Dev）、质量保证（QA）、业务（Business）、分析师（analyzer）和财务人员（FS）等关键角色，他们共同协作，确保项目或业务的顺利推进与成功运作。

二、各部分人员职责

（一）运营（Ops）

1. 负责项目或业务的日常运营管理
2. 监控系统的运行状态，确保各项业务流程正常运转，及时处理运营过程中出现的问题，如服务器故障、网络中断等，以保障业务的连续性和稳定性。
3. 优化运营流程，提高运营效率，降低运营成本。例如，通过对业务流程的分析，找出繁琐环节并进行简化或自动化改造。
4. 客户支持与...

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数据分析的未来趋势正在迅速发展，受到技术进步、数据科学方法论的革新和对数据驱动洞察需求不断增长的推动。以下是一些数据分析未来趋势：

1. 人工智能与机器学习的融合

• AI驱动的分析：人工智能（AI）和机器学习（ML）模型将越来越多地集成到数据分析工作流中，AI-powered工具将能够自动检测数据中的模式、异常和趋势，无需人工干预。
• AutoML（自动机器学习）：AutoML框架使得非专家也能构建、训练和部署机器学习模型，降低了企业利用机器学习进行数据分析的门槛。
• 深度学习：深度学习技术，特别是在图像识别、自然语言处理（NLP）和时间序列预测等领域，将继续发展，为从非结构化数据中提取更强...

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1. PCA（主成分分析）在机器学习（ML）中的基础概念
2. 定义：PCA是一种无监督的线性降维技术，广泛应用于机器学习领域。它的主要目的是在尽可能保留数据原始信息（方差）的情况下，将高维数据转换为低维数据。从数学角度讲，PCA通过对数据协方差矩阵进行特征分解，找到数据中方差最大的方向作为主成分。
3. 原理示例：假设我们有一个二维数据集，数据点分布在一个倾斜的椭圆区域内。PCA会找到这个椭圆的长轴和短轴方向，长轴方向是数据方差最大的方向，定义为第一主成分；短轴方向是与长轴正交且方差次大的方向，定义为第二主成分。如果我们要将数据从二维降到一维，就可以选择保留长轴方向的数据投影，这样在一定程度上保留了数...

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《孙子兵法》十三篇分别为：

计篇

主要论述了战争的重要性以及通过“五事七计”来分析和预测战争胜负的方法，提出了“兵者，诡道也”的思想，强调了战争中的谋略和欺诈。

作战篇

着重探讨了战争的经济基础和后勤保障，指出战争消耗巨大，应速战速决，同时还提到了“因粮于敌”等以战养战的策略。

谋攻篇

强调了“不战而屈人之兵”的最高境界，主张通过谋略和外交手段来达到战争目的，同时也阐述了“知己知彼，百战不殆”的著名论断。

军形篇

探讨了军队的实力和态势，提出了“胜兵先胜而后求战”的观点，强调了在战争中要先创造有利的条件，使自己立于不败之地。

兵势篇

主要论述了战争中的“奇正”之术，即常规战术和特殊战术的...

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