bwh89.net-云提供商


以下是网页https://bwh89.net/index.php的详细内容总结:

一、服务概述 提供基于KVM虚拟化技术的自助管理VPS托管服务,运行于企业级硬件设备,配备自主开发的KiwiVM控制面板,支持基础管理功能(开关机、系统重装、应急控制台等)。

二、套餐详情 1. 20G KVM VPS - SSD:20GB RAID-10 - RAM:1GB - CPU:2核Intel Xeon - 流量:1TB/月 - 价格:$49.99/年

  1. 40G KVM VPS
  2. SSD:40GB RAID-10
  3. RAM:2GB
  4. CPU:3核Intel Xeon
  5. 流量:2TB/月
  6. 价格:$52.9...

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Predicting Stock Movement with BERTweet and Transformers-论文


利用BERTweet和Transformer预测股票走势的研究,主要内容包括:

  1. 研究背景:深度学习和计算智能在金融领域的应用很热门,但金融数据的高波动性和非平稳性给机器学习模型带来挑战。已有研究结合社交媒体数据和历史价格数据提升模型表现,本文在此基础上,用BERTweet和Transformer架构进行股票走势预测。
  2. 相关工作:介绍了预测股票价格走势的相关研究,如Nguyen等人用主题情感模型,Selvin等人应用多种网络架构,还有学者通过添加词嵌入、辅助目标等方式提升模型性能。同时提到Transformer和BERTweet在其他领域表现出色,但未应用于Stocknet数据集。
  3. 问题...

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挖掘金融数据背后的真相


1. 金融数据研究方法论剖析

1.1 微观主体行为分析法

金融数据是微观经济主体行为的直接反映,深入剖析这些数据能够揭示经济活动的本质。从资金来源角度看,社会融资规模(扣除政府融资)是衡量企业融资策略的关键指标。例如,当社融数据中企业债券融资占比上升时,表明企业在优化债务结构,倾向于通过债券市场获取低成本资金,这可能反映出市场利率处于较低水平,企业对未来投资回报率持乐观态度。而财政净支付数据则能体现政府对经济的调控力度和方向,如财政净支付增加,意味着政府在加大基础设施建设等领域的投入,这将刺激相关产业的发展,带动企业订单增加和就业机会上升。

从资金去向角度分析,存款、现金和金融投资的动态...

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RAG概述


RAG:开启人工智能“智慧”新纪元

RAG:突破传统,崭露头角

在当今的人工智能领域,生成式 AI 模型如璀璨明星般耀眼,其中 GPT 系列更是备受瞩目。它凭借强大的语言理解与内容创作能力,在众多领域掀起了创新的浪潮。从文案撰写到代码生成,从智能客服到创意写作,GPT 仿佛无所不能,为人们的工作和生活带来了前所未有的便利。

然而,再耀眼的明星也有其阴影。生成式 AI 模型,包括 GPT,存在一个不容忽视的 “阿喀琉斯之踵”——“幻觉” 现象。这些模型依赖于预训练数据构建的静态知识库,一旦面对实时更新的信息或者垂直领域的专业问题,便容易陷入困境。例如,当询问 “2023 年诺贝尔经济学奖得...

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AutoML全流程概述


AutoML:开启机器学习自动化新时代

传统机器学习的困境

在当今数字化时代,机器学习已成为推动各行业发展的核心技术之一。从金融领域的风险预测到医疗行业的疾病诊断,从电商平台的个性化推荐到自动驾驶汽车的智能决策,机器学习的应用无处不在。然而,传统的机器学习流程在实际应用中却面临着诸多挑战。

数据处理的复杂性:在数据收集阶段,数据来源广泛且形式多样,包括结构化数据(如数据库中的表格数据)、半结构化数据(如 XML、JSON 格式的数据)和非结构化数据(如图像、文本、音频等)。收集这些数据需要耗费大量的时间和精力,并且要确保数据的完整性和准确性。以医疗领域为例,收集患者的病历信息时,可能需要...

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机器学习超参数概述


解锁机器学习超参数:从基础到进阶的探索之旅

一、引言:超参数 —— 机器学习的隐形舵手

在机器学习的庞大体系中,数据、算法与超参数构成了模型构建的三大核心要素 ,它们彼此关联、相互影响,共同推动着模型从理论走向实际应用。

数据:机器学习的基石:数据是机器学习的原材料,其质量、规模和多样性直接决定了模型的学习上限。大量且高质量的数据能够为模型提供丰富的信息,帮助模型更好地捕捉数据中的潜在模式和规律。以图像识别领域为例,ImageNet 数据集包含了超过 1400 万张标注图像,涵盖了 2 万多个不同的类别,为众多图像识别模型的训练提供了坚实的数据基础,使得模型能够在图像分类、目标检测等任务...

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机器学习超参数:从理论到实践的核心探索



机器学习超参数:从理论到实践的核心探索

一、引言

在构建机器学习模型的过程中,数据、算法与超参数如同“铁三角”,共同决定了模型的最终性能。其中,超参数调优往往是最容易被低估却至关重要的环节。一个优秀的模型架构可能因不当的超参数选择而表现平庸,而简单的算法搭配精细调参却可能实现惊人效果。本文将从基础概念切入,系统解析超参数的优化方法论、实用技巧及前沿趋势,为从业者提供一份兼顾理论与实践的调参指南。


二、超参数基础概念

1. 定义与作用

超参数(Hyperparameters)是模型训练前预设的配置参数,与模型通过数据自动学习的参数(如线性回归的权重)有本质区别。例如,在训练神经网络时,...

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知识图谱概述


一文看懂知识图谱:解锁AI“智慧密码”

从 0 到 1,知识图谱是什么

在信息爆炸的时代,数据如潮水般涌来。我们每天都会接触到海量的信息,这些信息分散在各个角落,如同散落在沙滩上的贝壳,等待着我们去收集和整理。知识图谱,正是这样一个强大的工具,它能够将这些碎片化的知识整合起来,构建出一个庞大而有序的知识网络,就像把贝壳串成美丽的项链。

知识图谱本质上是一种语义网络,以图的形式来表示实体以及实体之间的关系。其中,节点代表实体,边代表实体之间的关系 。比如说,在一个关于历史人物的知识图谱中,“李白” 是一个节点,“杜甫” 也是一个节点,他们之间可能存在 “好友” 这样的边。通过这样的图结构,...

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知识图谱-V2


知识图谱(Knowledge Graph)是一种结构化的知识表示方式,通过将现实世界中的实体(如人、地点、事件等)、属性(实体的特征)以及它们之间的关系以图结构的形式组织起来,形成机器可理解的语义网络。它的核心目标是将碎片化的信息整合成关联性强的知识体系,帮助计算机更好地理解和推理复杂问题。


知识图谱的核心组成

  1. 实体(Entities)
    表示现实世界中的具体对象或抽象概念(如“爱因斯坦”“北京”“量子力学”)。
  2. 关系(Relations)
    描述实体之间的关联(如“爱因斯坦-出生于-德国”“北京-是-中国首都”)。
  3. 属性(Attributes)
    定义实体的特征(如“爱...

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Neo4j-图数据库


Neo4j是全球备受欢迎的图数据库,致力于帮助开发者构建基于生成式AI的应用程序。该网站详细介绍了Neo4j的产品优势、应用场景、使用方法,展示了用户评价,还列出了即将举办的活动。 1. 产品优势 - 性能卓越:借助无索引邻接技术,查询速度比关系型数据库快1000倍,无需JOIN操作。 - 灵活易用:数据模型直观反映现实世界关系,大幅缩短模式设计时间。 - 洞察深刻:挖掘数据隐藏连接,助力更好决策与策略制定。 - 企业级标准:具备强大的安全、治理和扩展能力,提供加密、合规支持,保障高可用。 2. 应用场景 - 图数据库:以节点和关系存储数据,揭示隐...

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