Cursor 提示词
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deeplearning.ai-在线教育网站
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DeepLearning.AI 提供了一系列助力 AI 职业发展的课程与资源： - 课程方面： - 2023 年 1 月推出“Mathematics for Machine Learning and Data Science”，目前可加入候补名单。 - 有 Andrew Ng 讲授的“AI for Everyone”（入门级，1 门课程）、“Machine Learning Specialization”（入门级，3 门课程）。 - “Deep Learning Specialization”（中级，5 门课程）以及“Machine Learning Engine...
软积木-AIGC公司
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软积木（北京）科技有限公司是一家专注于人工智能生成内容（AIGC）技术的AI原生公司，成立于2023年6月2日，总部位于北京市海淀区翠微中里14号楼四层B066。公司法定代表人为刘海峰，注册资本为300万元人民币，经营范围涵盖技术服务、技术开发、人工智能应用软件开发、货物进出口、企业管理等多个领域。
公司核心业务与产品
软积木的核心产品是ChatU（才兔），这是一款专为企业打造的AIGC操作系统，于2023年3月正式上线。ChatU具备多模态、多引擎技术，支持模型训练和API接口，能够满足企业多样化、个性化的场景需求。其优势在于智能性、稳定性和使用成本的控制，帮助企业快速实现智能化转型。...
WorldQuant-量化投资公司
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网页介绍了量化投资公司WorldQuant，主要涵盖核心信念、业务范畴及创始人相关项目等方面，具体内容如下： 1. 核心信念 - 一切皆信息：信息即机遇，且机遇无穷无尽。 - 勿惧变化：变化永恒，能激发创新、赋予人们力量，推动进步。 - 量即质：强调数量在人才、创意和解决方案等方面对质量的重要性。 - 人才全球化，机遇稀缺性：人才遍布全球，但机遇并非如此，突出获取机遇的难度。 2. 公司概况：拥有1000多名员工，在全球设有27个办事处。 3. 业务拓展：除资产管理外，创始人Igor Tulchinsky还开展了其他项目，这些项目独立于公司的全球量化资产管...
AI时代全栈开发工具链：从编码到测试的智能化革命
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AI时代全栈开发工具链：从编码到测试的智能化革命
AI浪潮席卷全球，软件开发领域也迎来了前所未有的变革。传统全栈开发工具链正被AI赋能，朝着智能化、自动化方向飞速演进。本文将带您一览AI时代全栈开发工具链的最新进展，涵盖从编码、调试到测试的各个环节。
1. 智能编码助手：从Copilot到Cursor，AI结对编程新时代
- GitHub Copilot: 作为AI编码助手的先驱，Copilot基于海量代码库训练，能够根据上下文自动补全代码、生成函数甚至整个类，极大提升了开发效率。
- Cursor: 这款新兴的AI编码工具，不仅具备代码补全功能，还能理解开发者意图，进行代码重构、调试和解...
IQC-国际量化锦标赛
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国际量化锦标赛（International Quant Championship，简称IQC）是由WorldQuant举办的全球性量化金融竞赛，旨在发掘和培养量化金融领域的人才。以下是关于该竞赛的详细介绍：
国际量化锦标赛（IQC）概述
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竞赛目的：
IQC旨在通过WorldQuant BRAIN平台，让参赛者构建阿尔法模型（预测金融工具价格走势的数学模型），从而展示量化分析能力。参赛者有机会赢得现金奖励，并可能获得BRAIN研究顾问职位、实习机会或WorldQuant的全职工作机会。 -
竞赛结构：
竞赛分为三个阶段： - 第一阶段（大学赛）：参赛队伍代表各自大学参赛，优...
Transformer架构：读懂它，洞见AI新时代
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一文读懂Transformer架构：开启AI新时代
在人工智能的浩瀚宇宙中，Transformer架构宛如一颗璀璨的巨星，自2017年横空出世以来，便以其独特的魅力和强大的实力，彻底改变了深度学习领域的格局。它广泛应用于自然语言处理（NLP）、计算机视觉等多个领域，成为推动AI技术飞速发展的关键力量。今天，就让我们一起深入探索Transformer架构的奥秘，揭开它神秘的面纱。
从“小白”到“大神”，Transformer究竟是啥？
Transformer架构是由Vaswani等人在2017年的论文《Attention is All You Need》中提出的一种基于自注意力机制（Sel...
Transformer 架构-视频文字
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Transformer 架构是一种基于自注意力机制（Self-Attention）的深度学习模型，广泛应用于自然语言处理（NLP）任务，如机器翻译、文本生成、文本分类等。它由 Vaswani 等人在 2017 年的论文《Attention is All You Need》中提出，彻底改变了传统的序列建模方法（如 RNN 和 LSTM）。
以下是 Transformer 架构的核心组成部分和工作原理：
1. 核心思想
Transformer 的核心思想是完全依赖注意力机制来处理序列数据，摒弃了传统的循环神经网络（RNN）结构。它通过并行计算和全局依赖建模，显著提高了训练效率和模型性能。
...2025-01-ONE-Tasks-目标与计划
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月目标
- 预测引擎版本-V6-不断完善
- 部署完全自动化
- 内外网数据同步完全自动化
2025-01-13--01-19
周目标 * 预测模型的特征工程-添加特征-资金流入流出指标-V6版本 * 梳理板块资金流动筛选预测功能 * ALL-IN-ONE 能在一台笔记本上启动完整的系统 * 多种部署架构模型/方式/ * 部署方案PPT * ansible 一键部署脚本
2025-01-16
- 预测模型V6 版本的开发
- V5 定时任务每天5点运行，运行完后发邮件-报告运行时长-任务运行情况
2025-01-15
- 预测模型V6 版本的开发
2025-01-14
- 预测模型V6 版本的开发
Docker CE镜像 - 火山引擎开源软件镜像站
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