Alpaca是一个为开发者和企业提供股票、期权和加密货币交易API的平台，在金融科技领域优势显著，助力众多企业开展相关业务。
平台优势
这个仓库名为awesome-data，从其README.md文件内容来看，它主要是一个关于数据资源的汇总仓库，以下是详细介绍：
预测者网（https://www.yucezhe.com/ ）专注于提供金融数据服务，主要围绕沪深股票交易数据展开，涵盖多种数据类型：
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...
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：
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。
残差学习（Residual Learning）
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...
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...