跟着AI(CLAUDE)做量化(PYTHON+PLOTLY)-1

最新推荐文章于 2026-01-09 18:55:39 发布
原创 最新推荐文章于 2026-01-09 18:55:39 发布 · 271 阅读 · 0 ·
CC 4.0 BY-SA版权
版权声明：本文为博主原创文章，遵循 CC 4.0 BY-SA 版权协议，转载请附上原文出处链接和本声明。
文章标签：

#plotly #python #数据分析

部署运行你感兴趣的模型镜像

用CLAUDE辅助，PYTHON做的简易回测程序，用的是最简易的SMA和EMA来抓多空波段，技术上结合plotly 生成的单个HTML交互页面，可以很直观的来观测相关判断的准确度。用的判断都是最原始的强判据（即某个或多个指标达到一个阙值）改进上来说，单个波段的连续性还需加强，同时，波段的结束判断要加强。
在这里插入图片描述
PYTHON结合PLOTLY生成的交互网页下载

您可能感兴趣的与本文相关的镜像

Python3.8

Python3.8

Conda
Python

Python 是一种高级、解释型、通用的编程语言，以其简洁易读的语法而闻名，适用于广泛的应用，包括Web开发、数据分析、人工智能和自动化脚本

Claude 模型量化技术：如何在边缘设备部署 AI 助手
AI架构师小马
06-19 1051
在当今科技发展的大环境下，AI 助手的应用越来越广泛。然而，像 Claude 这样强大的模型通常需要大量的计算资源和存储空间，这对于资源有限的边缘设备来说是一个巨大的挑战。本文的目的就是探讨如何通过量化技术，将 Claude 模型部署到边缘设备上，让边缘设备也能拥有强大的 AI 助手功能。范围涵盖了量化技术的基本概念、在边缘设备部署的具体方法以及相关的实际应用场景。本文首先会介绍量化技术和边缘设备的相关术语，接着用生动的故事引入核心概念，解释量化技术和边缘设备的含义以及它们之间的关系。
解读 AI 人工智能领域的 Claude 推理能力
04-08 783
本文旨在系统性地解析 Claude AI 的推理能力技术实现，涵盖从基础理论到实际应用的完整知识体系。Claude 区别于其他大语言模型的推理特性思维链(Chain-of-Thought)在 Claude 中的实现机制Claude 推理能力的量化评估方法实际工程中优化 Claude 推理效果的策略文章首先介绍 Claude 的基本架构和核心概念，然后深入分析其推理机制的技术实现。我们将通过数学模型和代码示例展示 Claude 的工作原理，并提供实际应用案例。最后讨论未来发展方向和常见问题解答。
量化交易回测可视化：plotly使用详解||Plotly Exprsess
漫步量化
04-02 2750
plotly官方文档及教程 Plotly（维基、github）是一家创建于2012年的公司，开发在线数据分析和可视化工具。其主要产品有：Dash（用于构建数据分析 Web 应用的 Python 框架）、Dash DAQ 、Chart Studio、API libraries、Figure Converters 、Plotly Apps for Google Chrome、Plotly.js...
[CTA策略量化实战] 解决用plotly画K线图时不连续的问题
water35145的博客
07-06 1063
近期笔者在用vn.py跑回测时，想要看自定义K线图和指标数据，无奈vn.py的candle_chart模组注释太少，无从用起，于是便想用plotly画出可以交互的K线图。查了很久，发现造成这种现象的主要原因是plotly会自动识别X轴为时间数据，尝试将X轴字符串化。遂上StackOverflow查询，发现需要手动引导X轴把相应时间段跳掉，如下列代码所示。最后就得到了完整，连续的K线图了。
vLLM + Open-WebUI 本地私有化部署 DeepSeek-R1-Distill-Qwen-32B 方案
2401_85375151的博客
04-22 1622
系列模型是的蒸馏模型，官方提供了从1.5B - 70B不同尺寸大小的模型。特别适合在计算资源有限的环境中部署。各个版本的蒸馏模型评估结果如下：其中是通过对模型进行蒸馏得到的版本。该模型在评估结果中整体表现优异，在多项测试中均超过o1-mini，且在系列中效果和相差不大，但参数量近乎是的一半只有32B大小，因此可谓是本地部署的绝佳选择。本次实验就基于模型本地私有化部署，其中推理优化框架采用vLLM。vLLM是一个快速且易于使用的大模型库，专为大模型的推理和部署而设计。可以无缝集成Modelscope。
Claude自动化评测与Prompt测试：AI系统效果量化实战
加入“Super Entity”，与全能开发团队共探AI智能体与数字人项目，开启前沿技术之旅。
07-12 896
本文系统介绍如何利用自动化评测体系与Prompt测试工具，对Claude及其AI应用系统进行效果量化与性能优化。涵盖RAG、摘要、SQL等多场景评测方法，结合Promptfoo、LLM自动打分等主流工具，助力中国AI开发者科学提升AI系统质量。指标：准确率、召回率、F1、MRR、端到端准确率等流程：构建评测集→检索召回→生成答案→与标准答案比对→自动打分指标：ROUGE、BLEU、LLM打分、人工评测等流程：生成摘要→与参考摘要比对→多维度打分功能。
解析 AI 人工智能中的 Claude 算法原理
05-06 1077
随着人工智能技术的快速发展，大型语言模型（LLM）已经成为自然语言处理领域的核心技术。Anthropic公司开发的Claude模型以其独特的架构设计和安全特性，在长文本处理、逻辑推理和多模态交互等领域展现出卓越性能。本文旨在深入解析Claude算法的技术原理，涵盖从基础架构到核心算法的完整技术栈，分析其在工程实现中的关键创新点，并探讨实际应用中的最佳实践。背景介绍：明确研究目的、目标读者和文档结构核心概念与联系：解析Claude的技术定位及与相关技术的联系。
Claude 3.7 vs DeepSeek-R1 全维度开发者实测报告（附代码对比）
weixin_46040164的博客
02-27 2410
Claude 3.7 Sonnet（SWE-bench 70.3%准确率）：DeepSeek-R1（公文生成准确率91.2%）：DeepSeek-R1（Apache 2.0协议）：Claude 3.7（支持虚拟HID设备控制）[LC-329] 矩阵中的最长递增路径✅ 优势：自动添加缓存优化，时间复杂度O(mn)⚠️ 注意：需要手动处理空矩阵边界条件 DeepSeek-R1 实现（拓扑排序）✅ 优势：提供多种解法思路⚠️ 注意：需人工修正边界条件处理💻 三、开发集成实战。
AI的提示词专栏：“Few-Shot” 示例的最佳摆放方式
热门推荐
优快云博客专家，系统架构师，有合作、疑惑请私信博主。
11-06 15万+
本文围绕 “Few-Shot” 示例摆放方式展开，先指出其位置对模型判断任务规则优先级的核心影响，因模型会按输入顺序构建 “语境权重”。接着针对不同场景给出策略：基础任务采用 “核心指令→Few-Shot 示例→用户输入” 闭环，复杂任务用 “背景说明→Few-Shot 示例→核心指令→用户输入” 锚定方向，多任务场景则将示例与子任务绑定。还提供避坑指南，如避免示例前置、控制背景长度等，并适配不同模型特性调整摆放，最后通过实战测试量化不同摆放位置效果，得出 “指令→示例→输入” 普适性最强的结论。
【Claude Code + DeepSeek-R1满血版】：0基础快速集成指南
# 1. Claude Code + DeepSeek-R1的介绍与快速启动 ## 1.1 Claude Code + DeepSeek-R1概述 Claude Code和DeepSeek-R1是两款创新的IT工具，旨在优化代码质量和提升深度学习模型的搜索效率。Claude Code是一个代码...
代码能力对决：Gemini 2.5 Pro vs Claude 4.0 Sonnet，谁更懂开发者？(万字图文详细测评）
Code_流苏：在代码中寻诗意，在实践中觅真知
06-18 5911
和各有所长，都是顶级的AI编程助手选择哪个模型应该基于具体的使用场景Chatbox AI让选择变得简单——一个平台，无限可能无论如何，心动不如行动，亲身下载体验一下就清楚好用否了。立即体验：访问下载体验关注更新：小红书搜索"Chatbox AI"官方账号，获取最新资讯参与讨论：在评论区分享你的使用体验💬互动时间：你还想看哪两个AI模型的对决？或者有任何其他想了解的，在评论区告诉我，下期安排！最后，笔者想说：在AI时代，最强的不是某个模型，而是会用工具的你！👍👍👍Code_流苏(优快云)
1688商品详情API返回值中的供应商信息
api77的博客
08-14 1490
在使用1688（阿里巴巴中国站）的商品详情API时，API的返回值中通常会包含丰富的产品信息，包括供应商（卖家）的信息。不过，具体的返回值内容可能会根据API的版本、调用参数以及API的更新情况有所不同。要获取这些供应商信息，你需要按照1688 API的规范发送请求，并在处理返回结果时，根据API的文档解析相应的JSON或XML数据以提取所需的信息。：可能包含供应商的联系电话、邮箱、QQ号、微信号等，但出于隐私保护，这些信息可能不全部显示或需要通过特定方式（如登录后查看）才能获得。
Python---网络编程
higerwy的博客
01-09 469
本文介绍了网络编程的基础知识，主要包括三个方面：网络编程三要素（IP地址、端口号、协议）、Socket通信原理及实现步骤。IP地址分为IPv4和IPv6，端口号范围为0-65535，协议包括TCP（可靠连接）和UDP（无连接）。Socket通信通过创建客户端和服务器端Socket对象实现数据传输，详细说明了建立连接的"三次握手"和断开连接的"四次挥手"过程。文章还提供了编解码示例代码，展示字符串与二进制数据的相互转换，并给出了客户端收发信息的完整实现案例，包括创建So
秋叶SD-Trainer中缺少包的问题解决方式，例如onnxruntime
hello000w的博客
01-07 328
解决sd-trainer安装包的问题
Java 并发编程：JUC 包中原子操作类的原理和用法
m0_69632475的博客
01-09 300
通过上一部分的分析，我们应该基本理解了 CAS 的无锁思想，并对“魔法类” Unsafe 有了更全面的了解。这也是我们分析原子包的前提。接下来，让我们一步步分析 CAS 在 Java 中的应用。JDK5 之后，JUC 包提供了包，该包下提供了大量基于 CAS 的原子操作类。如果在未来你不希望对程序代码加锁，但又想避免线程安全问题，那么可以使用该包下提供的类。Atomic 包提供的操作类主要可以分为以下四种类型：基本类型原子操作类引用类型原子操作类数组类型原子操作类属性更新原子操作类。
使用Python进行人工智能（AI）网页抓取：综合指南
SmartGarret的博客
01-07 836
使用Python进行人工智能（AI）网页抓取通过让模型解释页面内容而不是依赖脆弱的HTML规则来简化提取。Python仍然处理获取、验证和存储，而人工智能（AI）即使在布局更改时也能提供一致的结构化数据。随着工作流程的增长，用于抓取的MCP服务器和n8n自动化等工具使扩展、处理重试和将结果移至下游变得更容易，而无需为脚本添加复杂性。这种方法同样适用于快速实验和生产就绪的管道。人工智能（AI）网页抓取是使用语言模型而不是刚性解析规则从网页提取结构化数据的一种方法。
学习笔记097——Ubuntu系统中如何通过service服务的方式启动 jar 包？
code__bee的博客
01-06 245
【代码】学习笔记097——Ubuntu系统中如何通过service服务的方式启动 jar 包？
面向微服务事件驱动与异步消息可靠处理的互联网系统高可用设计与多语言工程实践分享
2501_94180531的博客
01-05 517
事件驱动解耦服务，提高吞吐可靠投递与幂等消费保证消息一致性监控、重试与顺序控制是稳定性的关键微服务事件驱动与异步消息可靠处理，使系统在高并发和复杂业务场景下保持稳定与可控。通过在多语言系统中统一幂等语义、结合可靠投递、顺序控制和监控策略，互联网系统能够在异步流程中实现高可用和长期可维护性。这篇关于事件驱动与异步消息可靠处理的工程实践分享，希望为你在微服务高可用设计中提供可落地、长期有效的参考思路。
屏幕数字监控 + 警报
最新发布
DOUBLEDdinosaur的博客
01-09 405
代码：# 截取屏幕特定区域# 预处理图像# 保存处理后的图像# 使用 Tesseract 识别# print(f"识别结果: {text}")num = 1print(f"----------------------\n第{num}次检查中....")num+=1else:try:print(a)if a>=30:print("到达预警值,开始播放警报声.........")pygame.mixer.music.load("警报1.mp3")input()
Claude、文心X1、文心4.5、DS-R1、GPT 代码生成
03-22
for j in range(0, n-i-1): if arr[j] > arr[j+1]: arr[j], arr[j+1] = arr[j+1], arr[j] swapped = True if not swapped: break return arr ``` 此代码片段可用于测试上述提到的不同 AI 模型的实际编码水平...
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

个

红包个数最小为10个

元

红包金额最低5元

当前余额3.43元 前往充值 >
需支付：10.00元
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付元
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明：

1.余额是钱包充值的虚拟货币，按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载，可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值