开源财经数据接口库-aktools


这个仓库名为 aktools,是一款用于快速搭建 AKShare HTTP API 的工具,通过它可以利用一行命令来启动 HTTP 服务,从而让原本专属服务于 Python 用户的开源财经数据接口库 AKShare 的使用突破编程语言的限制。以下是该仓库的详细介绍:

主要特点

  • 依赖于 AKShare、FastAPI 和 Typer。
  • 无论使用 C/C++、Java、Go、Rust、Ruby、PHP、JavaScript、R、Matlab、Stata 等编程语言或软件,都可以快速、轻松获取财经数据,助力更好地展开研究和开发工作。

目录结构

.gitignore
.pre-commit-...

Read more

AI助力多模态金融数据源聚合


AI 与金融多数据源聚合的相遇

在金融行业的广袤版图中,数据如同流淌的血液,源源不断地为整个行业的运转提供着养分。从传统的银行储蓄、信贷业务,到复杂的证券投资、保险精算,再到新兴的互联网金融服务,每一个环节都与数据紧密相连。

以银行的信贷业务为例,银行需要全面了解客户的收入水平、信用记录、资产负债情况等多维度数据,才能准确评估客户的还款能力和信用风险,从而决定是否给予贷款以及贷款额度和利率。在证券投资领域,投资者则依赖于股票价格走势、公司财务报表、行业动态等海量数据,来分析市场趋势、挖掘投资机会,并制定投资策略。

然而,随着金融市场的不断发展和创新,数据的来源变得愈发广泛和复杂。金融机构...

Read more

残差网络(ResNet)详解


残差网络(ResNet)详解

残差网络(Residual Network,ResNet)是一种深度神经网络架构,由何恺明等人于2015年提出,旨在解决深度网络训练中的退化问题(即随着网络加深,训练误差反而增大)。以下是其核心内容:


核心思想

  1. 退化问题的根源
  2. 传统深度网络(如VGG)在层数增加时,训练误差不降反升。这并非过拟合,而是由于梯度消失/爆炸导致优化困难。
  3. 更深的网络理论上应能拟合更简单的函数(如恒等映射),但实际训练中难以学习到这种映射。

  4. 残差学习(Residual Learning)

  5. 核心公式
    [ H(x) = F(x) + x ]
    其...

Read more

特征增强与数据清洗


数据的 “美颜术”:特征增强与数据清洗

在数字化浪潮席卷的当下,数据已然成为驱动各领域发展的核心动力。从电商平台精准推送商品,到金融机构评估信贷风险,再到医疗领域辅助疾病诊断,机器学习模型无处不在,而这些模型的性能优劣,很大程度上取决于数据的质量。就如同厨师烹饪美食,优质食材是基础,数据之于机器学习,便是那不可或缺的 “食材” 。

原始数据往往存在诸多问题,犹如未经雕琢的璞玉,夹杂着杂质。它可能包含大量缺失值,像是一幅拼图缺失了关键碎片;也可能存在异常值,如同平静湖面的突兀涟漪;重复值、错误值等更是屡见不鲜。这些问题数据会严重干扰机器学习模型的学习过程,导致模型的准确性和泛化能力大打折扣...

Read more

国家智慧教育公共服务平台


国家智慧教育公共服务平台(https://www.smartedu.cn/ )整合多领域教育资源,为不同学习群体提供丰富服务,推动教育数字化发展,助力全民学习。 1. 平台栏目 - 专题学习:设置 “盛会引领教育未来”“学习二十大云课堂” 等,聚焦时政学习;“2025年寒假教师研修” 专为教师提升专业素养;“数字素养与技能提升” 助力全民适应数字化时代。 - 平台入口:涵盖国家中小学、职业教育、高等教育、终身教育智慧教育平台,满足各阶段教育需求。中小学平台侧重德、智、体、美、劳全面发展;职业和高等教育平台突出课程与思政教学;终身教育平台提供多元学习内容和服务。 2. 服务...

Read more

对话式智能代理


对话式智能代理(Conversational AI Agent)是一种基于人工智能技术的交互系统,能够通过自然语言与用户进行对话,完成信息查询、任务执行或情感交流等功能。以下是其核心要点:


1. 基本概念

  • 定义:通过语音或文本模拟人类对话的智能系统,结合自然语言处理(NLP)、机器学习(ML)和上下文理解能力。
  • 典型应用:客服机器人(如ChatGPT)、语音助手(如Siri、Alexa)、教育辅导、医疗咨询等。

2. 技术架构

  • 核心模块
  • 自然语言理解(NLU):解析用户意图(如“订机票”)、实体识别(如时间、地点)。
  • 对话管理(DM):维护对话状态,跟踪上下文(例如用户连续提...

Read more

Bayesian Bandits-


Bayesian Bandits即贝叶斯老虎机问题,是多臂老虎机(Multi-armed Bandit,MAB)问题在贝叶斯框架下的一种解法,以下是关于它的详细介绍:

多臂老虎机问题

  • 多臂老虎机问题是一个经典的决策问题,假设有$K$个老虎机(臂),每个老虎机在每次拉动时都有一个特定的概率$p_i$产生奖励,玩家每次只能选择拉动一个老虎机的臂,目标是在有限次的尝试内,通过合理的策略选择拉动哪个臂,以最大化累积奖励。

贝叶斯老虎机的解法思路

  • 引入先验分布:在贝叶斯老虎机中,我们对每个臂的奖励概率$p_i$引入先验分布。例如,通常会选择 Beta 分布作为先验分布,因为它在处理概率参数的...

Read more