金融数据API合集列表-数据源-采集模块-ONE
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Figma-基于云的协作设计工具
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Figma概览
截至2025年1月，Figma已经成为数字设计领域的重要工具，以其协作功能和强大的原型制作能力著称。Figma的最新版本是124.6.5，适用于Windows 7、8、10和11等多个操作系统Figma for PC Download (2025 Latest) - FileHorse。它也被标注为免费且安全下载，适用于UI和UX设计Figma - Download。
最近的更新和功能
Figma在2025年的更新持续提升用户体验和功能。一个重要的更新包括引入更强大的AI工具，这些工具被设计为对新用户不会感到压倒性A new Figma update make the d...
股票分钟级别价格预测-LSTM-预测模块-ONE
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使用LSTM（长短期记忆网络）进行股票价格预测，特别是分钟级别预测，通常涉及以下几个步骤：
1. 数据收集与预处理
首先，需要获取股票的历史价格数据，通常包括以下几个指标： - 开盘价（Open） - 收盘价（Close） - 最高价（High） - 最低价（Low） - 成交量（Volume）
数据源： 可以通过API获取数据，比如Yahoo Finance、Alpha Vantage、Quandl等，或者通过爬虫抓取股票数据。
import yfinance as yf
# 获取某个股票的分钟级别数据
ticker = 'AAPL'
data = yf.downlo...滚动刷新功能-架构-ONE
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要实现每查询出50条数据就刷新页面，直到所有数据都显示出来，可以采用分页加载或分批加载的方式。以下是一个常见的实现思路：
1. 后端分页查询
后端API支持分页查询，前端每次请求50条数据，直到所有数据加载完毕。
后端API设计
- 请求参数：
page: 当前页码pageSize: 每页数据量（例如50）- 响应数据：
data: 当前页的数据total: 总数据量page: 当前页码pageSize: 每页数据量
前端实现
- 初始化请求：首次请求第一页数据。
- 递归或循环请求：根据总数据量和当前已加载的数据量，判断是否需要继续请求下一页。
- 更新页面：每次获取到新数据后，更新页面显...
mongoimport-MongoDB导入数据
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mongoimport是一个用于将数据导入到MongoDB数据库的命令行工具。
一、基本语法
mongoimport --db <database_name> --collection <collection_name> --file <file_path>
--db：指定要导入数据的目标数据库名称。例如，如果你的数据库名为mydb，则在命令中写--db mydb。--collection：指定要将数据导入到其中的集合名称。假设你要将数据存入名为mycollection的集合，就写--collection mycollection。--file：...
基础模型-视频文字
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Base Model（基础模型）是机器学习中的一个概念，通常指未经微调或特定任务训练的预训练模型。这些模型在大规模数据集上进行训练，学习通用的特征表示，适用于多种任务。以下是关于Base Model的详细介绍：
1. 定义
Base Model 是在大规模数据集上预训练的模型，具备通用的特征提取能力。它们通常作为起点，可以通过微调（Fine-tuning）适应特定任务。
2. 特点
- 预训练：在大规模数据集（如文本、图像）上训练，学习通用特征。
- 通用性：适用于多种任务，如分类、检测、生成等。
- 可微调：可以通过微调适应特定任务，提升性能。
3. 常见类型
- 自然语言处理（NLP）：
- BE...
解锁基础模型：AI世界的万能钥匙
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解锁基础模型：AI世界的万能钥匙
在当今人工智能飞速发展的时代，基础模型已成为推动各个领域变革的关键力量。它们宛如AI世界的万能钥匙，解锁了无数可能，从智能语音助手到精准图像识别，从智能翻译到创意内容生成，基础模型无处不在，深刻地改变着我们的生活与工作方式。接下来，让我们一同深入探索基础模型的奇妙世界。
一、基础模型究竟是什么？
基础模型，从定义上讲，是在大规模数据集上进行预训练的模型。想象一下，它就像一位博闻强识的学者，通过阅读海量书籍（大规模数据），掌握了广泛的知识（通用特征表示）。这些模型并非针对某一特定任务而设计，却凭借其强大的通用性，能够作为各类下游任务的起点。
当面对具体任务...
分钟级别价格预测-预测模块-ONE
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在使用LSTM进行股票价格预测时，参考多少天的数据取决于几个因素，包括你想要捕捉的市场模式的复杂性、数据的粒度（如分钟级别）、以及模型的训练和泛化能力。以下是一些常见的考虑因素，可以帮助你确定应该参考多少天的数据：
1. 数据粒度和时间序列窗口
对于分钟级别的数据，通常需要以小时为单位来选择时间窗口。比如，如果你每分钟进行预测，参考过去n分钟的数据（比如60分钟、120分钟等）来预测下一分钟或未来的几个分钟。
常见的选择：
- 小时级别： 通常以过去几小时（例如过去5小时、10小时的数据）来预测未来的股价。
- 天级别： 可以选择过去几天的数据，通常是1~3天的分钟级别数据（1440分钟为一天...
局部最优
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在神经网络中，局部最优（Local Optima） 是一个重要的概念，尤其是在训练过程中优化损失函数时。以下是关于局部最优的详细解释：
1. 什么是局部最优？
局部最优是指损失函数在某个局部区域内达到的最小值，但这个值并不是全局范围内的最小值。换句话说，神经网络在训练过程中可能“卡”在一个局部最优解，而无法找到更好的全局最优解。
- 局部最优解：在某个邻域内，损失函数的值是最小的，但在更大的范围内可能存在更优的解。
- 全局最优解：在整个参数空间中，损失函数的值是最小的。
2. 为什么神经网络中会出现局部最优？
神经网络的损失函数通常是非凸的（non-convex），这意味着损失函数的形...
LSTM-概述
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LSTM（Long Neural Network，LSTM）是一种特殊的循环神经网络（RNN），专门设计用来解决标准RNN在处理长序列数据时遇到的梯度消失和梯度爆炸问题。LSTM通过引入记忆单元和门控机制，能够有效地捕捉和利用序列数据中的长期依赖关系。
LSTM的核心结构
LSTM的核心结构包括以下几个关键组件：
- 记忆单元（Cell State）：
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记忆单元是LSTM的核心，它贯穿整个时间步，负责保存和传递信息。记忆单元的状态在每个时间步都会被更新，但更新方式受到输入门、遗忘门和输出门的控制。
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遗忘门（Forget Gate）：
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遗忘门决定哪些信息应该从记忆单元中丢弃。它通过...