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CSMAR-国泰安研究服务中心)的数据平台入口


该网页是CSMAR(国泰安研究服务中心)的数据平台入口。

CSMAR在金融经济领域数据服务方面极具影响力,涵盖股票、基金、债券、期货等多领域数据。

通过该平台,高校、科研机构、金融企业等用户可获取全面、精准的研究数据,用于学术研究、策略分析、风险评估等工作,助力相关专业人士深入挖掘数据价值,提升研究与决策的科学性、准确性 。

目前仅从“https://data.csmar.com/ ”这一网址难以获取更多网页具体内容信息,若想了解平台详细功能、数据类型等,需进入网页进一步探索。

官网

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Alpaca-开发者和企业提供股票、期权和加密货币交易API的平台


Alpaca是一个为开发者和企业提供股票、期权和加密货币交易API的平台,在金融科技领域优势显著,助力众多企业开展相关业务。

  1. 平台核心业务:提供易用的API,方便开发者和企业进行算法交易、构建应用程序,并将投资功能嵌入到自身服务中,其API涵盖股票、期权和加密货币交易领域。
  2. 平台优势

    • 统一集成平台:是集投资、经纪、托管和交易后处理于一体的综合性平台。
    • 奖项众多认可:荣获多个行业奖项,如Benzinga全球金融科技奖的最佳API、最佳API解决方案等,体现了行业对其的高度认可。
    • 交易成本优势:使用Alpaca API进行股票交易可免佣金,降低交易成本。
    • 安全合规保障:Alpaca S...

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预测者网-金融数据服务


预测者网(https://www.yucezhe.com/ )专注于提供金融数据服务,主要围绕沪深股票交易数据展开,涵盖多种数据类型:

  1. 日线交易数据:提供所有沪深股票每日交易数据,包括历史日线数据,并支持日线数据每日推送,方便用户跟踪个股每日交易动态。
  2. 市场全息数据:整合所有沪深股票每日交易数据与各类指标,同样具备历史数据及每日推送功能,为投资者提供更全面的市场分析素材。
  3. 基础交易数据:包含所有沪深股票每日交易数据,是最基本的数据类别,满足基础数据查询需求。
  4. 周、月线交易数据:提供所有沪深股票每周、每月的交易数据,以及对应的历史周线、月线数据,有助于投资者从长期趋势角度分析股票走势。
  5. ...

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国家智慧教育公共服务平台


国家智慧教育公共服务平台(https://www.smartedu.cn/ )整合多领域教育资源,为不同学习群体提供丰富服务,推动教育数字化发展,助力全民学习。 1. 平台栏目 - 专题学习:设置 “盛会引领教育未来”“学习二十大云课堂” 等,聚焦时政学习;“2025年寒假教师研修” 专为教师提升专业素养;“数字素养与技能提升” 助力全民适应数字化时代。 - 平台入口:涵盖国家中小学、职业教育、高等教育、终身教育智慧教育平台,满足各阶段教育需求。中小学平台侧重德、智、体、美、劳全面发展;职业和高等教育平台突出课程与思政教学;终身教育平台提供多元学习内容和服务。 2. 服务...

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对话式智能代理


对话式智能代理(Conversational AI Agent)是一种基于人工智能技术的交互系统,能够通过自然语言与用户进行对话,完成信息查询、任务执行或情感交流等功能。以下是其核心要点:


1. 基本概念

  • 定义:通过语音或文本模拟人类对话的智能系统,结合自然语言处理(NLP)、机器学习(ML)和上下文理解能力。
  • 典型应用:客服机器人(如ChatGPT)、语音助手(如Siri、Alexa)、教育辅导、医疗咨询等。

2. 技术架构

  • 核心模块
  • 自然语言理解(NLU):解析用户意图(如“订机票”)、实体识别(如时间、地点)。
  • 对话管理(DM):维护对话状态,跟踪上下文(例如用户连续提...

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Bayesian Bandits-


Bayesian Bandits即贝叶斯老虎机问题,是多臂老虎机(Multi-armed Bandit,MAB)问题在贝叶斯框架下的一种解法,以下是关于它的详细介绍:

多臂老虎机问题

  • 多臂老虎机问题是一个经典的决策问题,假设有$K$个老虎机(臂),每个老虎机在每次拉动时都有一个特定的概率$p_i$产生奖励,玩家每次只能选择拉动一个老虎机的臂,目标是在有限次的尝试内,通过合理的策略选择拉动哪个臂,以最大化累积奖励。

贝叶斯老虎机的解法思路

  • 引入先验分布:在贝叶斯老虎机中,我们对每个臂的奖励概率$p_i$引入先验分布。例如,通常会选择 Beta 分布作为先验分布,因为它在处理概率参数的...

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CrewAI-概述


CrewAI 提供了一些高级功能,可以支持强大的协作和多代理交互。以下是 CrewAI 的一些关键高级功能:

1. 多代理协作

  • 角色扮演代理:代理可以扮演特定的角色并设置目标,它们可以协作完成复杂任务。就像一个团队中的每个成员一样,每个代理都为实现共享目标做出贡献。例如,你可以创建专注于研究、写作或编程的代理,它们共同合作以产出一致的结果。
  • 记忆管理:代理可以拥有自己的记忆,这使得它们能够在交互之间保留信息。这帮助代理基于以前的任务或更新做出更明智的决策,而无需每次都提醒它们。
  • 委托控制:你可以控制代理是否能将任务委托给其他代理,或者它们是否应独立工作。这个功能让你可以根据任务的复杂性...

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批量/离线推理


批量/离线推理架构主要用于按照预先设定的调度,对一批数据进行预测分析,以下从数据处理流程、组件构成、优势与挑战等方面介绍:

数据处理流程

  1. 数据收集与存储:从各种数据源(如数据库、文件系统、日志文件等)收集待处理的数据,并存储在数据仓库或分布式文件系统中,如Hadoop分布式文件系统(HDFS)。这些数据可以是历史积累的,也可以是在特定时间段内收集的。
  2. 数据预处理:对收集到的数据进行清洗、转换和特征工程等预处理操作。例如,处理缺失值、异常值,将数据进行归一化、编码等转换,提取或构造有助于模型预测的特征。
  3. 模型加载:将已经训练好的机器学习或深度学习模型加载到推理环境中。这些模型可以是在大规...

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在线推理


在线推理(Online Inference):概念、应用与挑战

在线推理是深度学习与人工智能领域中的关键环节,指在无需重新训练模型的情况下,运用已训练好的模型对新数据实时生成预测的过程。

在实际应用中,在线推理过程通常是当新的数据输入时,模型迅速对其进行特征提取、分析和处理,然后几乎在瞬间给出相应的预测结果。以电商平台为例,当用户访问商品页面,系统会实时获取用户的浏览历史、点击行为、收藏记录等新数据,通过在线推理模型快速预测用户对当前商品的购买可能性,进而实现精准的商品推荐。

在线推理有着广泛的应用场景。在金融领域,它可用于实时风险评估,如在用户申请贷款或进行交易时,系统即时分析用户的信...

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