青果自营的短效代理IP基于拨号VPS构建，部署全国200+城市与地区，日去重IP超200W+、日流水IP超400万，IP存活时长覆盖1-30分钟且多种可选；支持4种提取方式（弹性、按量、均匀、通道）与2种授权方式（帐密、白名单，白名单免费鉴权达256个），除按量提取外提供6小时免费试用，全协议支持（HTTP/HTTPS/SOCKS5）且毫秒级切换IP；热销套餐涵盖月付、季付、年付及按量套餐，价格0-3000元不等，多数套餐带宽峰值限制2Mbps、不限制终端数，平均成功率99.9%，适用于APP大数据分析、跨境选品、舆情监测、原创版权保护等场景，还配套产品说明、提取工具等...
在微积分的宏伟殿堂中，链式法则宛如一条看不见的纽带，将复杂函数的求导过程分解为优雅而简洁的步骤。这条看似简单的法则，不仅是数学家的精巧创造，更是我们理解变化世界中多层关系的钥匙。当我们追踪空气中污染物的扩散、计算金融市场的复合增长率，甚至训练深度神经网络时，链式法则都在默默发挥着它的魔力。
链式法则解决的核心问题是复合函数的求导方法。所谓复合函数，就像俄罗斯套娃，一个函数嵌套在另一个函数之中。形式上，如果有两个函数y=f(u)和u=g(x)，那么它们的复合函数就是y=f(g(x))。链式法则告诉我们，这个复合函数的导数可以表示为：dy/dx = (dy/d...
参考StockPredictionFiveMinuteSum.vue页面的实现 新页面 StockRanking.vue
实现的功能， 显示 日线模型 5分钟模型 百分比模型 三个模型都上涨的股票 这些是复选框功能
页面上展示的卡片是从predictPriceFiveMinuteTrend 这个集合取到的
具体的过滤逻辑 ， 1. 从src_db.stockMinuteHist集合获取最后一条记录的日期 2. 根据这个日期从stock_database.trendAnomaly中查询匹配的所有记录 3. 使用这些股票代码去predictPriceV2集合中匹配change_perc...
TimeXer 是清华大学研究团队在2024年提出的一种创新型时间序列预测模型，它专门设计用于有效融合外生变量（外部因素） 来提升对目标序列（内生变量）的预测精度。该模型基于经典的Transformer架构，通过巧妙的嵌入策略和注意力机制调整，使其能够同时捕捉时间序列的内在模式和外部因素的影响。
TimeXer 的核心创新在于其差异化的嵌入策略和双注意力机制，解决了传统方法在处理外生变量时面临的挑战。
差异化的嵌入策略
在金融市场的波澜诡谲中，资产之间的关系绝非一成不变。牛市时，股票齐涨，相关性增强；危机中，所有资产似乎都同步下跌，相关性骤然飙升；而在平静期，它们又可能各自为政。这种如同“情绪”般不断变化的关联性，是风险管理的核心，也是传统模型无法捕捉的盲区。而动态条件相关模型（Dynamic Conditional Correlation, DCC）正是为了洞察这一“市场脉搏”而诞生的强大工具。
在DCC模型出现之前，分析多种资产风险的主流方法是使用常相关假设，比如经典的资本资产定价模型（CAPM）或风险矩...