蕾丝说炒股票

local-life-agent 本地生活智能体架构设计文档 决策选择理由单体 or 微服务单体业务规模小、模块内聚,部署简单;后续可按 Service 边界拆分提示词放代码 or 放库规则在代码、模板在库高频调整的规则随版本管理;低频沉淀的知识可运营、可查询配额扣减方式数据库条件 UPDATE无需分布式锁即保证并发原子性平台改写时机同步 3 次调用一次请求全量返回,体验简单;如成本敏感可改异步/按需向量库ChromaDB(可选)轻量、本地部署友好;后续可平滑切换 Milvus 等。 阅读详情

 

※蕾丝,一个活泼可爱、智慧的小丫头,其文字经常让我喷饭。因好动的性格,很难真正实行“苦行僧”似的投资,所以就经常搞点高抛低吸的爱好。所以,年初我就和她打了个赌:假如在未来的两三年她超过去我的收益,我就拜她为师(昔仲尼也师项托嘛);假如不行,我就收下这个徒弟。

从今天的文字中,我看到了巨大的进步,看到了投资的味道,也适合她的性格,快乐投资!我高兴。以资鼓励。我欣赏这最后一句话:

“最后,再慨叹一句吧——浮士德曾经这样说过:“只有每天夺取自由和生活的人,才能真正享受到自由和生活。”——似乎是在表明 ,没有付出的过程, 便无法彻头彻尾的去享受结果!从而,我们每天处心积虑,步步为营!于是,我们到底是得到,还是失去了呢。。。“

 

 

老股民~~刚进家门,就来打小报 告鸟——蕾丝从通州区的梨园镇,欢欢喜喜得回来啦~~开始和您八:

1,是馅饼,能吃。2009年2月12日的《上海证 券 报》也刊载了《环球影城获批无悬念,将落户通州梨园镇》。您看,官方消息也终于得到确认啦,还正好是事发地带呢!我早前晕进去的,揍是000608(阳光股份)——“公司通州商业项目位于北市通州区梨园镇九棵树48 号院的瑞都景园北区1A#楼,由公司控股子公司北瑞阳嘉和物业管理有限公司(原名为:“北宜商嘉和投资有限公司”)负责开发建设和经营。项目总建筑面积约4.6万平方米,可出租面积约3.1万平方米,已于2006年10月28日开业运营”~~

嘿,揍是出于念旧情怀上,也是中意它的——因为在07年的大牛牛中,他的小弟弟000609(小绵绵),那可是我的福气股哦,在“小绵羊”身上咋买也从没失过手哩,老赚钱的,至于别的。。。就,就甭提啦~~(莔ez~~)这两天,我周游了整个通州区,陌生的呀,建设得可真好!!!谁说咱们中 国 要 倒 塌,连远郊区县的人民都红光满面得,区容区貌特繁 荣 富 强 滴,那个可亲可喜呀!!!我还顺便“视 察”了一下,地处潞城镇的中国武夷(000797),以及地处永顺镇的华业地产(600240),都与梨园小镇一衣带水,互为邻里的吧~~套用您的价值投机理念呢——凡是感兴趣的标的,最好能亲身实践一下去!这不,我都逛了小两天喽,态度特认真,忒积极,可主动啦~~

在同一板块的股票池里,尽管我认定000736(重实)一定会涨得疯疯傻傻,可压根就没考虑过的——因为,100多倍的PE,与ST的名声,一定不是您的那杯茶,那我也不喝啦;尽管我知道000802(北旅)势必要跟风牛一把,但亏损的业绩,一定会叫您嗤之以鼻,那我亦不睬鸟;尽管我明白000910(大亚)最能效仿中路股份的噱 头,但川沙的神话,却未必再能复制哦;尽管我深谙600615(丰华)是此板绝对的龙头老大,但是,嗨,也别但是了,天天开盘就板了,想买也根本就买不上的呀~~~嘎嘎~~

于是我神头鬼脸滴,运筹帷幄滴,在000881(大连国际),000916(华北高速)和000608“阳仔”,这三个还算符合您价值投机理念的票票中,来做三选一的定夺啦~~论质地,“大连”楚翘的,动态PE才8倍多呀;论滞后于大盘的涨幅(这周可不能算的啊),与熊市里进可攻退可守,可做防御型产品的安全性角度讲,“高速”当仁不让;论综合质素,以及合眼缘对财气消息正等等诸多方面看,608揍是眷顾我的那道阳光呀~~那可是痛苦的抉择哩(连郭德纲老师教导我们的“扔鞋”法,我都试了试。。。)最后,我才把阳光领进家门鸟~~呱呱~~

总之,郊区影城周末行之“黑 嘴 忽 悠 版”,汇报完毕!至于企业财报的“细节分析版”,我就不在咱们这个价值投资园地里班门弄斧啦,前两天,蕾丝也私下里一挥而就鸟,会在球球叨扰滴,您届时给批 判 一下哈~~呱呱~~

2,HC小沈阳的追星之旅,破灭鸟!!!前些天,道听途说了在梨园杨家洼的“金萍萍二人转”剧场,可以见到活的“阳仔”(这也是我买608的一千个理由之一吧。。。)想着,反正也要去访问通州的,还正好就在标的之核心区,就假公济私一把吧~~结果——去了,看了,晕了,哭了~~~敢情是山寨版的呀!!!一样一样的模样扮相,雷同的剧情,得瑟滴演技,也完全类似,真是全方位得照搬呀,可惜,他叫“小沈龙”。。。我只能说——那些辛辛苦苦得挣扎在基层演艺战线的筒子们,嫩,一路走好吧!!!

最后,再慨叹一句吧——浮士德曾经这样说过:“只有每天夺取自由和生活的人,才能真正享受到自由和生活。”——似乎是在表明 ,没有付出的过程, 便无法彻头彻尾的去享受结果!从而,我们每天处心积虑,步步为营!于是,我们到底是得到,还是失去了呢。。。

(2009-02-16 02:41:25)

 

 

YOLO26算法水面与液体识别+训练好的模型+393张数据集+pyqt可视化界面.zip 附训练好的 YOLO 权重与 PyQt 可视化检测界面,页面底部含可视化效果预览,毕设/课设开箱即用。 【数据集概况】 · 检测类别(中文):[未获取()] 【训练曲线与评估图】 【模型训练配置】 参数 | 值 模型 | yolo26n 训练轮数 | 100 epochs 输入尺寸 | 640x640 批次大小 | 24 优化器 | auto 初始学习率 | 0.01 训练设备 【关键指标汇总】 训练了 52 个 epoch,最终轮指标: 指标 | 数值 mAP50 | **0.8528** mAP50-95 | 0.3441 Precision | 0.7729 Recall | 0.8354 train/box_loss | 1.5367 train/cls_loss | 1.0228 val/box_loss | 1.6809 val/cls_loss | 1.1758 【训练过程分析】 我这次训练了52个周期,模型在训练初期确实收敛速度很快,前20个周期mAP50从0.74逐步提升至0.82,这说明模型开始适应数据集,学习到一些关键特征。但到第30个周期后,提升速度逐渐放缓,到了40个周期时,mAP50达到0.85,这个阶段的曲线走势有些像磨砂玻璃,平滑且不规则,后期更是趋于平缓,表明模型可能已经达到最优解,再继续训练可能会有少量提升但代价较大。整体而言,从loss曲线来看,训练集的box_loss和cls_loss在52个周期内分别从1.80和1.25降到1.54和1.02,下降曲线较为稳定,但到了后期,这两项指标下降幅度逐渐减缓,尤其cls_loss下降至1.10左右后趋于稳定,这可能是模型对训练数据已有了较强的泛化能力,但也提示我们分类的稳定性可能还欠些火候。 至于验证集的表现,box_lo... 使用场景:毕业设计、课程设计、深度学习入门、工业场景落地验证。 立即下载

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