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原创 关于 AI 应用的新想法(不断更新)
很多导师的问题就是,他们只是说理,但人类记住道理是通过故事的,除了少数编导转型过来的导师之外,其他人讲故事的能力太差了。第二个想到的就是源码解析。可以封装成库,但更好的是封装成一个应用,结合基本面和技术指标,像监控容器那样更好的监控企业健康状态。对于基本面指标(也就是不从OHLC计算的指标),有了 GPT 的加持,便可以从财报里面获取。写作提示词参考需要扩充,找一本写作大词典的PDF,对于每种修辞手法,让GPT尝试给出示例。可以尝试总结一些社科专业的知识图谱,把文字变成结构化图表,辅助学习和记忆。
2024-03-08 17:37:36 445
原创 ChatGPT 写作提示词参考 v1.0
假设你是一个职场博客作家,请参照注意事项,将给定文章总结成一段话。## 注意事项- 段落应在100~200字之间- 回答应当仅仅包含段落,不要输出任何其它东西## 文章在当今社会,越来越多的人选择通过做副业来增加收入。然而,随之而来的风险也是存在的,有些人可能会利用他人的贪念来进行诈骗。那么,如何避免在做副业的过程中被骗呢?首先,要保持警惕。在选择副业项目时,一定要擦亮双眼,不要被一些过于美好的承诺所蒙蔽。如果对方声称能够在短时间内让你赚取大量的钱,那可能是一个陷阱。
2024-02-25 00:24:10 509 1
原创 一些用 GPT 翻译的计算机科学/人工智能 PDF 讲义
3D成像.pdf3D成像.pdf3D成像技术.pdf3D成像技术.pdf3D点云分析.pdf3D点云分析.pdfAAAI 2019 笔记.pdfAAAI 2019 笔记.pdfCMU 10.708 概率图模型讲义.pdfCMU 10.708 概率图模型讲义.pdfCMU 15-312 编程语言基础讲义.pdfCMU 15-312 编程语言基础讲义.pdfCMU 15-411 编译器设计讲义.pdfCMU 15-411 编译器设计讲义.pdfCMU 15-819 同伦类型论讲义.
2024-02-20 22:59:55 1245
原创 湾区日报 2023 翻译完成
Signal >> 博客 >> 隐私无价,但 Signal 很昂贵中国如何成为世界的购物车 - Rest of World她在纽约的一家酒店里住了 40 多年。但她的生活是个谜:NPR请不要询问一个开源项目是否已经死亡 | Max Woolf 的博客人工智能将彻底改变您使用计算机的方式| 比尔·盖茨你模糊的要求浪费了他们的时间 | 保持 SaaSy不要按照其他人的方式构建 AI 产品开源并不是因为更便宜而获胜 · getlago/lago Wiki · GitHub
2024-02-19 20:51:49 384
原创 Huggingface 文档翻译完毕
Accelerate 0.27 中文文档音频课程文档AutoTrain 中文文档AWS 中文文档竞赛中文文档Diffusers 0.26 中文文档深度强化学习课程文档数据集服务器中文文档Datasets 2.17 中文文档 Evaluate 0.4 中文文档Huggingface.js 中文文档Hub 中文文档Hub 客户端库 JS 0.20 中文文档推理 API 中文文档推理端点中文文档NLP 课程文档Optimum 中文文档PEFT 0.8 中文文档Safete
2024-02-16 22:38:08 475
原创 【GPT总结】Why Can GPT Learn In-Context?
这篇论文提出了一种新的方法,利用大型预训练语言模型展示了惊人的上下文学习能力。通过少量的示范输入-标签对,它们可以在没有参数更新的情况下预测未见输入的标签。尽管在性能上取得了巨大成功,但其工作机制仍然是一个开放问题。在这篇论文中,作者将语言模型解释为元优化器,并将上下文学习理解为隐式微调。在理论上,他们发现Transformer的注意力具有梯度下降的双重形式。基于此,他们将上下文学习理解为以下过程:GPT首先根据示范示例生成元梯度,然后将这些元梯度应用于原始的GPT以构建一个ICL模型。
2024-03-18 13:26:14 423
原创 基本技术指标 Python 实现
点击这里下载此电子表格示例。")中间带是一个通常设置为 20 个周期的简单移动平均。使用简单移动平均是因为标准差公式也使用简单移动平均。标准差的回溯期与简单移动平均相同。外部带通常设置在中间带的上下 2 个标准差处。设置可以调整以适应特定证券或交易风格的特征。布林格建议对标准差乘数进行小幅调整。更改移动平均线的周期数也会影响用于计算标准差的周期数。因此,标准差只需要进行小幅调整。增加移动平均线周期将自动增加用于计算标准差的周期数,并且还需要增加标准差。
2024-03-16 11:56:57 904
原创 【译】Based:简单线性注意力语言模型平衡召回-吞吐量权衡
原文:hazyresearch.stanford.edu/blog/2024-03-03-based在(以及)中,我们在去年年底分享了一个发现,许多高效的架构(例如)在召回方面表现不及 Transformer,召回是将生成内容与上下文中看到的信息联系起来的能力,这对于上下文学习和复制至关重要。我们利用这一分析设计了一个名为 Based 的新架构(在这篇中预览)。我们很高兴分享这一工作线的���新进展。我们最近的工作深入探讨了召回挑战。我们首先阐明了模型的召回能力与其在生成过程中的内存消耗之间的基本权衡。
2024-03-15 14:04:17 874
原创 沃顿商学院发布的教学提示词库
原文:https://www.moreusefulthings.com/教师提示本页上的提示(但不包括网站上的其他内容)受知识共享许可证 署名 4.0 国际 的约��。该许可证要求再使用时给予创作者(Lilach Mollick 和 Ethan Mollick)信用。它允许再使用者在任何媒介或格式中分发、混合、调整和构建材料,甚至用于商业目的。使用提示需自担风险,输出可能不正确。关于这些提示的更多信息,请参阅我们的论文:为学生分配 AI:七种方法,带提示 和 使用 AI 在课堂上实施有效的教学策略:五
2024-03-15 12:05:17 966
原创 普林斯顿算法讲义(三)
我们通过交换字符串来进行通信。我们考虑经典算法来解决围绕以下应用程序的基本计算挑战:5.1 字符串排序包括 LSD 基数排序、MSD 基数排序和用于对字符串数组进行排序的三向基数快速排序。5.2 Trie描述了用于实现具有字符串键的符号表的 R-way trie 和三向搜索 trie。5.3 子字符串搜索描述了在大段文本中搜索子字符串的算法,包括经典的 Knuth-Morris-Pratt、Boyer-Moore 和 Rabin-Karp 算法。5.4 正则表达式。
2024-03-14 19:12:37 365
原创 普林斯顿算法讲义(四)
原文:普林斯顿大学算法课程译者:飞龙协议:CC BY-NC-SA 4.06.1 事件驱动模拟原文:algs4.cs.princeton.edu/61event译者:飞龙协议:CC BY-NC-SA 4.0本章节正在建设中。根据弹性碰撞的法则使用事件驱动模拟模拟 N 个碰撞粒子的运动。这种模拟在分子动力学(MD)中被广泛应用,以理解和预测粒子级别的物理系统的性质。这包括气体中分子的运动,化学反应的动力学,原子扩散,球体堆积,围绕土星的环的稳定性,铈和铯的相变,一维自引力系统以及前沿
2024-03-14 16:25:48 890
原创 普林斯顿算法讲义(二)
原文:普林斯顿大学算法课程译者:飞龙协议:CC BY-NC-SA 4.02.2 归并排序原文:algs4.cs.princeton.edu/22mergesort译者:飞龙协议:CC BY-NC-SA 4.0我们在本节中考虑的算法基于一种简单的操作,称为合并:将两个有序数组组合成一个更大的有序数组。这个操作立即适用于一种简单的递归排序方法,称为归并排序:将数组分成两半,对这两半进行排序(递归),然后合并结果。归并排序保证以与 N log N 成正比的时间对 N 个项目的数组进行排
2024-03-14 16:24:05 1066
原创 普林斯顿算法讲义(一)
本书的目标是研究各种重要和有用的算法——解决问题的方法适合计算机实现。算法与数据结构——组织数据的方案密切相关。本章介绍了我们研究算法和数据结构所需的基本工具。1.1 编程模型 介绍了我们的基本编程模型。我们所有的程序都是使用 Java 编程语言的一个小子集以及一些用于输入和输出的自定义库来实现的。1.2 数据抽象 强调数据抽象,我们定义抽象数据类型(ADTs)。我们指定一个应用程序编程接口(API),然后使用 Java 类机制开发一个实现,供客户端代码使用。
2024-03-14 16:18:05 1099
原创 龙哥风向标20240305-20240312 GPT拆解
盈利点:利用Google加强打击低质量内容的商机,可以提供内容审核服务,帮助网站和平台提升内容质量,符合Google的标准,从而提升排名和流量。确定目标网站或平台,获取其内容数据使用自然语言处理技术对内容进行分析,判断是否符合Google的定义标准对于低质量内容,提供改进建议或者直接进行内容修改使用RPA工具自动化提交修改后的内容监控网站或平台的排名和流量变化,持续优化内容所需软件:自然语言处理工具:例如NLTK或者spaCy,用于内容分析。
2024-03-12 23:48:08 1213
原创 MIT 6.858 计算机系统安全讲义 2014 秋季(四)
TaintDroid跟踪敏感信息在系统中传播的过程。TaintDroid区分信息源和信息汇源生成敏感数据:例子:传感器、联系人、IMEI汇点暴露敏感数据:例子:网络。TaintDroid使用 32 位位向量表示污点,因此最多可以有 32 个不同的污点来源。大致上,污点从赋值的右手边流向左手边。// tainted!// taint.为了最小化存储开销,一个数组接收一个单一的污点标记,其所有元素都具有相同的污点标记。为什么将数组或 IPC 消息仅关联一个标签是安全的?
2024-03-10 16:34:45 1218
原创 MIT 6.858 计算机系统安全讲义 2014 秋季(三)
隐私的目标是什么?模糊的理想:(某个)用户的活动与许多其他用户的活动不可区分。今天我们将讨论网络浏览器隐私的问题。由于网络应用程序非常复杂且可能生成大量可追踪的状态,因此对于私密浏览的定义并不明确。浏览器根据用户需求和其他浏览器供应商的做法更新其私密浏览实现。由于用户依赖私密浏览模式,他们对其期望更高…并且更多的实现缺陷浮出水面!浏览器所谓的“私密浏览”是什么意思?论文将此形式化为两个独立的威胁模型+攻击:一个本地攻击者在浏览会话结束后拥有您的机器,并希望发现您访问过哪些网站。
2024-03-10 16:33:53 969
原创 MIT 6.858 计算机系统安全讲义 2014 秋季(二)
译者:飞龙协议:CC BY-NC-SA 4.0本地客户端注意: 这些讲座笔记略有修改,来自 2014 年 6.858 课程网站。本文的目标是什么?当时,浏览器只允许任何网页运行 JS(+Flash)代码。希望允许 Web 应用程序在用户的计算机上运行本机(例如,x86)代码。不想在服务器上运行复杂代码。需要大量服务器资源,为用户带来高延迟。这有什么用?性能。除 JS 外的其他语言。传统应用程序。实际上正在现实世界中使用。作为 G
2024-03-10 16:32:54 1096
原创 MIT 6.858 计算机系统安全讲义 2014 秋季(一)
*注意:**这些讲座笔记略有修改,来源于 2014 年 6.858 课程网站上发布的内容课程网站。在对手存在的情况下实现某个目标。许多系统连接到互联网,而互联网上存在对手。因此,许多系统的设计可能需要考虑安全性。即,在有对手的情况下系统是否能正常工作?高层次的安全性思考计划:**政策:**您想要实现的目标。例如,只有艾丽丝应该读取文件F。*常见目标:*保密性,完整性,可用性。**威胁模型:**对攻击者可能做什么的假设。例如可以猜测密码,但无法物理抓取文件服务器。
2024-03-10 16:30:50 927
原创 阿尔巴尼亚借助ChatGPT加快欧盟入会进程
2016年,她加入OpenAI,起初担任工程师,后来在2019年晋升为CTO。阿尔巴尼亚政府将采用的这款模型不仅能够将文本翻译成阿尔巴尼亚语,还能详细概述哪些本土法律需要做出何种调整,以符合欧盟的规定,并分析所有措施和改变的影响。他指出,当前的采购流程过于陈旧,存在过多的采购官和委员会问题,他表示在本届政府任期内,“我们将引入AI进行采购,因为数据的获取将由AI完成,而不是个人或公司,这将实现透明化。Rama表示,这一举措将取代“成群的翻译和律师团队,他们的费用高达数百万欧元”,并将加快整个过程。
2024-03-10 14:02:57 673
原创 yolo-world 源码解析(一)
.\YOLO-World\configs\deploy\detection_onnxruntime-fp16_dynamic.py# 设置基础路径为指定的配置文件路径_base_ = ( '../../third_party/mmdeploy/configs/mmdet/detection/' 'detection_onnxruntime-fp16_dynamic.py')# 定义代码库配置,包括模型类型、任务类型、后处理参数等codebase_config = dict(
2024-03-08 17:13:50 388
原创 Marker 源码解析(一)
.\marker\benchmark.pyimport argparseimport tempfileimport timefrom collections import defaultdictfrom tqdm import tqdmfrom marker.convert import convert_single_pdffrom marker.logger import configure_loggingfrom marker.models import load_all_model
2024-03-08 16:57:47 505
原创 PokéLLMon 源码解析(四)
.\PokeLLMon\poke_env\exceptions.py"""This module contains exceptions."""# 定义一个自定义异常类 ShowdownException,继承自内置异常类 Exceptionclass ShowdownException(Exception): """ This exception is raised when a non-managed message is received from the serv
2024-03-07 15:00:10 485
原创 PokéLLMon 源码解析(一)
.\PokeLLMon\poke_env\concurrency.py# 导入必要的模块import asyncioimport atexitimport sysfrom logging import CRITICAL, disablefrom threading import Threadfrom typing import Any, List# 在新线程中运行事件循环def __run_loop(loop: asyncio.AbstractEventLoop): asynci
2024-03-07 14:52:09 501
原创 技术指标和振荡器大全(四)
由 J. Welles Wilder 开发,相对强度指数(RSI)是一个衡量价格运动速度和变化的动量振荡器。RSI 在零和 100 之间波动。传统上,根据 Wilder 的说法,当 RSI 超过 70 时被认为是超买的,当低于 30 时被认为是超卖的。信号也可以通过寻找背离、失败摆动和中线交叉来生成。RSI 也可以用来识别一般趋势。RSI 是一个极其流行的动量指标,多年来在许多文章、采访和书籍中都有涉及。特别是,康斯坦斯·布朗的书《专业交易技术分析》介绍了 RSI 的牛市和熊市范围的概念。
2024-03-07 13:55:34 913
原创 技术指标和振荡器大全(三)
去趋势价格振荡器(DPO)是一种设计用于去除价格趋势并更容易识别周期的指标。DPO 不延伸到最后一个日期,因为它是基于一个位移的移动平均线。然而,与最近的对齐并不是问题,因为 DPO 不是动量振荡器。相反,DPO 用于识别周期的高点/低点并估计周期长度。由理查德·阿姆斯开发,Ease of Movement(EMV)是一个基于成交量的振荡器,波动在零线上下。顾名思义,它旨在衡量价格运动的“便利性”。阿姆斯创建了 等量图 来直观显示价格范围和成交量。
2024-03-07 13:53:10 845
原创 技术指标和振荡器大全(二)
按成交量加权的平均价格。VWAP 等于所有交易周期的美元价值除以当天的总交易量。计算从交易开盘开始,到交易收盘结束。因为它仅适用于当天的交易,所以计算中使用了日内周期和数据。SharpCharts 上的 ZigZag 功能本身不是指标,而是一种过滤较小价格波动的手段。设置为 10%的 ZigZag 将忽略所有小于 10%的价格波动。只有大于 10%的价格波动才会显示出来。过滤掉较小的波动使图表分析者能够看到整体情况而不仅仅是细节。重要的是要记住,ZigZag 功能没有预测能力,因为它是基于事后的绘制线条。
2024-03-07 13:51:09 1001
公司的自建邮件服务器投不进 163,显示“451 DT:SPM”
2020-02-19
imagemagick 从 png 转换的 pdf 太大了
2020-02-19
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