以下是一些开源的ChatGPT前端项目：
ai - chatbot：使用Next.js和Vercel的AI SDK构建。基于Next.js App Router实现高效页面加载和流畅切换，利用React Server Components（RSCs）和Server Actions提升性能。深度整合AI SDK，提供与多种大语言模型交互的API，默认使用OpenAI的gpt - 4o模型，支持切换到Anthropic、Cohere等其他模型。用shadcn/ui组件库和Tailwind CSS定制样式，提供美观、现代的聊天界面。
node - chatgpt - api：ChatG...
在Docker中，导出镜像通常用于将镜像保存到文件，以便在其他环境中导入使用。以下是导出镜像的两种常见方法：
docker save导出镜像docker save命令用于将一个或多个镜像打包为一个tar文件，保留镜像的所有层和元数据。
步骤：
1. 查看本地镜像列表
bash
docker images
找到需要导出的镜像的REPOSITORY和TAG（或IMAGE ID）。
bash
docker save -o <输出文件名.tar> <镜像名:标签>
# 示例：
docker save -o...NebulaGraph是一款开源的分布式图数据库，采用Apache 2.0协议，具备处理千亿节点万亿条边超大数据集的能力，且能保持毫秒级查询延时，其技术优势包括高性能的原生图引擎、Shared-Nothing分布式架构带来的线性扩缩容能力、兼容OpenCypher的nGQL查询语言及完善的生态工具，支持C++、Go、Java等多种编程语言，拥有5K+Pull requests、11K+GitHub stars的活跃社区，已在携程等企业实现千亿级业务实践，最新版本为v3.8.0，聚焦于稳定性与性能提升。
## **产品定位**
- 开源分布式图数据库
- 处理万亿...N视界量化生态圈是集投资研究、策略发现、组合优化、资产配置、业绩评估及归因分析等服务的量化投资一站式平台，贯穿策略创建、历史回测、仿真测试、专业评估、实盘交易等生命周期，具备微秒级时延的极速交易与行情、极致稳定的系统扩展能力，还提供大数据资产中心、恒星投资交易管理平台等服务，目前拥有440000+平台用户、400+私募机构、120+高校合作及9大交易所资源，可通过电话、邮箱、微信咨询。
## **平台定位**
- 量化投资一站式平台
- 覆盖策略全生命周期
## **核心服务**
- 策略创建
- 提供策略交易基础库
- 增值服务接口简化实现
- 历史回...事理知识图谱
事件驱动
预测引擎运算涨跌幅度，大于10%
看当天试试价格是否大于昨日收盘价
资金流入为正
振幅百分比 大于4 小于6
日线趋势-五日-多日
总市值 百亿以下
月线趋势
换手率 / 交易量 5-10%
大盘指数- 涨跌比
在 Linux 系统中，查看定时任务（cron jobs）是一项常见的系统管理操作。以下是几种查看和管理系统定时任务的方法：
要查看当前登录用户的定时任务，可以使用以下命令：
crontab -l
这将列出当前用户的所有定时任务。如果没有任何任务，会显示 no crontab for <username>。
如果需要查看其他用户的定时任务，需要有足够的权限（通常是 root 权限）：
sudo crontab -u <username> -l
例如，查看用户 john 的定时任务：
sudo cr...这个仓库名为 quant-trading，主要聚焦于量化交易领域，包含多种交易策略的代码实现与相关项目，以下是对其详细介绍：
仓库中的大多数脚本是关于技术指标的自动化交易，涵盖了各种动量交易、开盘区间突破、支撑与阻力反转以及统计套利策略。此外，还有一些正在进行的项目，主要是基于量化基本面分析的奇特想法，旨在战胜市场。需要注意的是，所有脚本都是基于历史数据进行回测或前测，假设所有交易都是无摩擦的，即没有滑点、附加费用和流动性问题。
这个名为 "Awesome-Quant-Machine-Learning-Trading" 的 GitHub 仓库是一个专注于量化交易和机器学习在交易中应用的资源集合。仓库所有者排除了低质量的资源，旨在为相关领域的学习者和从业者提供高质量的学习资料。该仓库主要围绕金融机器学习展开，涵盖了多个方面的资源，包括书籍、在线课程、Youtube 视频、博客文章、访谈、研究论文以及代码项目等。
| 资源类型 | 具体功能/用途 | 示例资源 |
|---|---|---|
| 书籍 | 提供金融机器学习和量化交易的理论知识，帮助读者系统学习相关概念和方法 | Marcos López de Prado - Advanc... |
Embedding（嵌入）是机器学习和人工智能领域的核心概念，本质是将高维、离散、稀疏的数据（如文字、图片、音频、用户、商品等）转换为低维、连续、稠密的实数向量表示的过程。这些向量被称为嵌入向量（Embedding Vector），其神奇之处在于能在向量空间中捕获并保留原始数据的语义、关系或特征。