51CTO读书频道提供样章试读

《QMT量化实战系列》支持自定义筛选与排序的多因子策略,实测年化收益超100% (1) 公众号推出《QMT量化实战》系列,通过多维度、多策略、多场景讲解QMT量化平台应用,每期附代码解读。本期复现《支持自定义筛选与排序的多因子策略》,策略包含三大核心模块:1. 通过Tushare获取30+财务因子数据;2. 提供灵活筛选机制(支持排除ST股、次新股及特定板块);3. 创新性多因子加权排序系统(支持自定义因子权重组合)。交易逻辑包含动态调仓机制,当持仓标的排名低于阈值时触发卖出。该策略具有高度可配置性,适合不同风险偏好的投资者。(149字) 阅读详情

 

51CTO的读书频道提供《QTP自动化测试实践》一书的样章试读:

http://www.51cto.com/art/200806/78143.htm

中国30米分辨率城市建成区数据集 (1972-2023年) 全国城市建成区空间分布数据(1972-2023年),利用Google Earth Engine平台,基于Landsat系列遥感影像提取了1972–2023年城市不透水面,后经过不透水面聚集密度计算方法计算了不透水面聚集密度,通过阈值划分提取了城市建成区,并设置了建成区面积阈值,去除了噪点,获取了全国城市建成区空间分布数据集。该提取能准确刻画城市形态,提取精度高,保持了建成区的完整性。数据集包括41期数据,1972年,1978年,1985-2023年逐年,分辨率为30米,有栅格和矢量两种格式。 阅读详情

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大模型的上下文理解能力直接影响到 LLMs 在复杂任务和长对话中的表现。本期内容聚焦于两种主流技术:长上下文(Large Context Windows)和检索增强生成(RAG)。这两种技术各有何优势?在实际应用中,我们又该如何权衡选择?文章不仅详细阐述了这两种技术的工作原理,还深入分析了它们在效率、准确性和实施成本等方面的差异。文章特别提到了在执行重复性任务时使用 Context Caching 优化长上下文的优势,然而,缓存策略的效果很大程度上取决于提示词的可预测性。

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51CTO读书频道意见反馈群,只等你来~

亲爱的小伙伴,51CTO读书频道致力于发现一本IT好书,在这里你可以发现更多的IT好书,进行图书的试读、留下书评写出你的读书感受,和大家一起学交流。 感谢您长久以来对读书频道的关注和支持,为了更好的服务大家,现成立51CTO读书会读者反馈群,有什么建议或者吐槽都可以群内或者找小管家反馈喔,群内还会不定期进行赠送图书活动,欢迎大家进群反馈呦,群号如下:...

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“读书”频道首页上方的“超级网管系列图书试读”链接有误,现在的链接是[url]http://book.51cto.com/art/200807/79760.htm[/url] 其为“Windows驱动开发技术详解”的链接! 转载于:https://blog.51cto.com/qinyezhai/150060...

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51CTO,我们彼此见证【我与51CTO的故事】

    如果你是我的读者,则一定会发现,几乎在我的每一部书的前言中,甚至封面上都印有我在51CTO上的这个博客地址。这不仅因为这是我内容最完整的博客,更是因为51CTO是我的读者最信任、最支持的IT网站,是我的读者的集散地。同样,如果有读者问我哪个网站的技术博客最好,哪家网站的论坛实用资料最多,我一定会说——51CTO。51CTO是我与读者认识、沟通的桥梁,我则是51CTO的最忠实的铁杆粉丝。在此...

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