本人的大智慧综合选股指标 518_1

最新推荐文章于 2025-09-05 00:15:00 发布
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博客介绍了大智慧综合选股指标 518_1，但具体内容未给出。该指标可能用于股票筛选等操作，在信息技术领域与金融数据处理相关。

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centos挂载U盘，将文件拷贝到U盘中，或将U盘中的文件拷贝到系统中：插入U盘，执行：fdisk -l图中就是U盘的位置。创建一个文件夹，将U盘挂载到这个文件中：mkdir /udata挂载命令：mount / (u盘位置) /udata如我们需要拷贝一个AA的文件夹拷贝命令：cp -r /AA /udata(将centos中 aa目录下的所有文件拷贝到 udata下，即拷贝到刚刚挂载的U盘...
51c大模型~合集170
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08-18 1901
然而，当前的开源 dLLMs 却因一定的技术挑战 —— 例如缺少完善的 KV 缓存机制，以及未充分释放并行潜力 —— 推理速度远慢于同规模的 AR 模型。观察到，当模型的潜在空间从低维（如 4 通道）扩展到更高维（如 16 通道）时，尽管后者能表达更丰富的细节，但也偶发性地出现了一些生成 「翻车」的情况（如图 3 所示）。通过建模移动流量在时间、空间、城市环境之间的联合分布，UoMo 在多城市的预测任务中具备优越的性能表现，并且具备较好的零样本 / 小样本学习能力，体现出卓越的通用性与泛化能力。
51c大模型~合集112
whaosoft~aiotの开发板商城
02-13 1774
在 AG2 中，他们设计了一种新颖的搜索算法，可以并行执行多个不同配置的束搜索，并允许它们通过知识共享机制互相帮助，具体可见图 4。他们在 Stable Diffusion，DiT，VAR，LlamaGen，MAR 五个截然不同的视觉架构上进行了验证，一致发现新方法性能与 CFG 相当，而采样成本减半。在图 5 中，他们展示了基于参数量的不同大小的 Gemini 的学习曲线。更快的数据生成可以达成更大规模、更积极的数据过滤，而更快的证明搜索可以实现更广泛的搜索，从而增加给定时间预算内找到解决方案的可能性。
51c大模型~合集178
whaosoft~aiotの开发板商城
09-05 4119
代码本身不再珍贵 —— 当然，编写代码仍然是一门艺术，有时你仍会享受手工编写代码的乐趣，但更多时候，关注点在于你要创造的东西，而不是创造的过程。这不仅仅是表面功夫。突出用例的作者可以帮助组织规范 AI 技能的使用，解答疑问，并发现新的机会，尤其是在精干的团队中，他们肩负着多重职责。在最近的一次访谈中，Claude Code 负责人 Boris Cherny 透露了他们构建该产品的时的一些细节，包括极简易用、高度可扩展的产品理念，真实体感大于 benchmark 的评估标准，极致的用户反馈响应机制等。
51c大模型~合集127
whaosoft~aiotの开发板商城
05-12 2524
在实际使用场景中，可能需要传输的数据量本身就不大，只是会偶发出现一些【大数据】传输的情况，因此我们没必要预留更大的shm空间，来应对这些只是偶发情况，这样会造成内存的浪费。（3）对于小数据(<=10MB)，vllm使用rpc_broadcast_mq和worker_response_mq来做数据传输，这两个队列的本质是ShmRingBuffer(环形共享缓存)，其中Shm即我们熟知的shared_memory，而ring是使用环形的方式往shm中读写数据（看不懂也没关系，我们马上来说细节）。
51c大模型~合集125
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05-08 3324
整个过程在与环境的互动中完成，环境负责验证任务的合理性和解答的正确性，并为模型提供奖励反馈。在这一范式下，研究团队训练了新的模型 Absolute Zero Reasoner（AZR），以代码执行器作为真实环境，自动生成并解决三类代码推理任务，涵盖归纳、演绎与溯因推理，依赖环境可验证的反馈实现稳定训练。在最核心的比较中，AZR-Coder-7B 在多个代码与数学推理基准上取得了当前同规模模型中的最优结果，不仅在总体平均分上领先，更在代码任务平均得分上超越了多个依赖人工任务训练的模型。他的导师是黄高教授。
进入AI领域做产品 —— 我的自学之路
07-03 1万+
做产品经理这份工作将涉及大量选择，本质上，是需要“输入→内视→输出”的环节更多，所以为了更好的去进行“输出”，学习“输入”（AI基础认知、产品认知、技术通识）以及“内视”（认知框架）的重要性就不言而喻了。 所以，这份内容是关于一个要进入AI领域的产品经理，所需要积累的“输入”的归纳，以及搭建“内视”框架的过程。（第二份输出也已经完成——《出行服务 + AI —— 一次模拟的创业》)
全面了解风控策略体系
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模型和策略的开发是一个系统工程，这其中需要有业务经验、统计理论、算法运用、和数据认知，是一个不断反思，不断积累经验的过程。沙滩上建不起摩天大楼。扎扎实实的基本功永远有价值，永远不会过时。
51c自动驾驶~合集45
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01-06 1788
发行价为19美元，募资额达1.9亿美元。答:对于系统现在的状态进行观测，并预测下一个状态可能的值，把这个预测当做一个传感器来用，进行加权平均，例如测量位置:“目前gps传感器测到位置在正东方向5米处，速度为正东方向1米/秒，那么，下一秒预测的值是正东方向6米处，在下一秒的测量数据中，会综合考虑预测值和实际测量值。对于奇异值,它跟我们特征分解中的特征值类似，在奇异值矩阵中也是按照从大到小排列，而且奇异值的减少特别的快，在很多情况下，前10%甚至1%的奇异值的和就占了全部的奇异值之和的99%以上的比例。
51c自动驾驶~合集46
whaosoft~aiotの开发板商城
01-12 1979
我自己的原文哦~ https://blog.51cto.com/whaosoft/13050104三维空间占有率（3D Occupancy）预测的目的是预测三维空间中的每个体素是否被占有，如果被占有，则对应的体素将被标记。3D Semantic Occupancy是在三维空间内同时编码占用状态和语义信息，成为描述自动驾驶 3D 场景的一种极具吸引力的表示方式。而自动驾驶世界模型（World Model）具备对真实物理世界的理解能力，基于一些历史信息/状态，能够预测未来时刻的场景变化甚至agents的状态
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