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原创【AI】Deepseek本地安装（非ollama）

以下是基于Windows系统的DeepSeek本地化部署配置要求及详细步骤。由于“DeepSeek”可能指代不同产品（如AI模型、企业软件或定制化工具），以下内容以通用高性能计算/数据处理场景为例，若需针对特定产品调整，请提供更多信息。如需针对特定场景（如分布式部署或数据库集成），请提供更多细节以进一步定制方案。

2025-02-07 11:50:28 2796 1

原创【bash】使用find时剔除所有“permission denied“信息

最终结果是写入标准错误的消息被沿着管道发送，并且 find 的常规输出被写入文件。grep 过滤标准输出（您可以决定您想要的选择性，并且可能必须根据区域设置和操作系统更改拼写），最后的 >&2 意味着幸存的错误消息（写入标准输出）再次进入标准错误。最终重定向在终端上可以被视为可选，但在脚本中使用它是一个非常好的主意，以便错误消息出现在标准错误上。如果确实想保留其他可能的错误，例如符号链接上的跃点太多，但不想保留权限被拒绝的错误，那么可能必须没有许多名为“权限被拒绝”的文件，然后尝试。

2025-02-05 16:59:39 338

原创 AttributeError: ‘OptionEngine‘ object has no attribute ‘execute‘

【代码】AttributeError: ‘OptionEngine‘ object has no attribute ‘execute‘

2025-02-05 15:48:22 166

原创【python】判断变量是否为方法

一般用来判断变量类别采用函数isinstance，但如何判断变量是否为函数。

2025-01-10 17:18:47 131

原创 from matplotlib import ft2font: “ImportError: DLL load failed: The specified procedure could not be

matplotlib里ft2font的DLL缺失，需要将matplotlib降级。

2025-01-10 16:55:22 127

原创 shap汇总值的计算

对于一个样本，我们在执行shap.plots.bar时显示的每个特征shap汇总值是如何从各个样本的shap值计算出来的？

2025-01-09 19:45:46 166

原创 from PyQt5 import QtCore, QtGui ImportError: DLL load failed: 找不到指定的模块。

【代码】from PyQt5 import QtCore, QtGui ImportError: DLL load failed: 找不到指定的模块。

2025-01-06 17:36:50 198

原创【爬虫】爬取sp500所属行业数据

爬取sp500各股票所属行业信息

2025-01-04 21:11:36 1271

原创【jupyter】nbconvert failed: xelatex not found on PATH

nbconvert failed: xelatex not found on PATH

2025-01-04 21:01:43 815

原创 Could not open a connection to your authentication agent. 重启ssh-agent

重启ssh-agent

2025-01-03 18:23:30 320

原创【python】ValueError: Invalid placeholder in string for Template

ValueError: Invalid placeholder in string

2025-01-03 17:44:37 705

sqlite driver jdbc驱动文件

sqlite driver jdbc驱动文件。 SQLite JDBC 是一个用于在 Java 中访问和创建 SQLite 数据库文件的库。我们的 SQLite JDBC 库无需配置，因为适用于包括 Windows、macOS、Linux 等主流操作系统的原生库都已整合到一个 JAR（Java 归档）文件中。 SQLite JDBC 是一个通过 JDBC API 访问 SQLite 数据库的库。有关 JDBC 的一般用法，请参阅 JDBC 教程或 Oracle JDBC 文档。 * 下载 sqlite-jdbc-3.48.0.0.jar，然后将此 jar 文件附加到类路径中。 * 建立SQLite 数据库连接 > javac Sample.java > java -classpath ".;sqlite-jdbc-3.48.0.0.jar" Sample # in Window or > java -classpath ".:sqlite-jdbc-3.48.0.0.jar" Sample # in macOS or Linux

2025-02-05

S&P500全球行业分类标准的网络爬虫获取与解析

内容概要：本文详细展示了如何使用Python编程从Wikipedia上爬取并解析S&P500相关的全球行业分类标准（GICS）。文中具体实现了对指定URL发起HTTP请求，利用requests库完成网页抓取操作；并且通过pandas库对表格数据进行读取和展示。为了克服访问外部网站时可能遇到的问题，如网络限制或IP被封禁的情况，作者提供了配置代理服务器的方法来保障程序顺利执行。最终得到的数据包含了各个行业的详细信息，比如能源部门及其下属的不同子类别、地产板块以及更细致到具体业务类型的子产业等内容。适用人群：具有一定编程经验并对金融市场、尤其是股票市场结构有研究兴趣的研究人员和开发者。使用场景及目标：适用于需要系统化收集整理有关美股市场内部组成情况的人群，特别是在分析S&P500构成时涉及到按照行业划分数据的应用。通过本文所介绍的技术可以快速高效地取得最新的官方GICS分类资料用于进一步的研究工作。其他说明：由于原始来源为英文维基百科页面，故返回的数据同样采用英文标识符，但在实际项目中可根据需求翻译转换成其他语言版本以便更好地应用于本地环境中。

2025-01-04

2024年中证500股票交易数据

2024年中证500股票交易数据，文件125693rows*7columns

2025-01-04

爬虫获取sp500相关行业分类

获取sp500相关行业分类。文件为jupyter notebook，数据源为wikipedia，适用于能直接连接wikipedia，或有全局VPN，或有proxy的情况。

2025-01-03

量子计算中的逻辑电路与算法实验

内容概要：本文详细介绍了从经典计算过渡到量子计算的概念和技术，特别是通过多种练习和实验深化对量子逻辑电路及其算法的理解。首先讲述了逻辑电路的基本组成部分以及它们如何在传统计算中发挥作用，包括半加器、全加器的设计与操作。随后进入量子计算领域的探讨，涵盖单个及多个量子比特的概率统计方法、叠加态的数学表达形式及其应用。此外，深入探讨了可逆计算逻辑门在实现经典与量子计算的功能，并通过具体案例解释了Deutsch、Grover等著名量子算法的构建和实验测试，最终强调了实际量子计算硬件'双子座'的应用。同时提供了丰富的实例题目供读者练习和巩固所学知识。适合人群：有计算机科学或物理学背景的学生与学者，尤其关注量子信息科学的爱好者，需要有一定数学和物理基础以更好地理解和参与实践。使用场景及目标：用于学术研究、教育目的或者个人兴趣学习。目的是帮助用户掌握从基础的量子比特管理到复杂量子线路设计的能力，在理论层面上深入了解各类量子门的作用机制以及各种经典算法向量子版本的转换，同时培养动手能力以适应现代科技的发展趋势。阅读建议：本文结合了大量的图表和方程解析步骤，请仔细研读每一道例题及其解答思路；积极参与给出的实验项目，尝试使用提供的工具或自行构建仿真环境执行实验，这样才能充分体会到每个环节背后的物理意义及其潜在的价值。

2025-01-03

金融经济学中新的因子模型比较及其在资产定价中的应用与表现评估

内容概要：该论文由Charles A. Dice中心的研究人员撰写并发表于SSRN平台。它通过测试数百个显著的异常投资组合来比较各种主要的经验性资产定价模型（如五因素模型、四因素模型、CARH模型、HXZ-q模型和Fama-French的五因素模型）。研究结果显示，在广泛的预期股票回报范围内，HXZ-q因子模型和Fama-French的五因素模型表现最佳。尽管HXZ-q因子模型在因子范围测试和解释动量及盈利能力异常方面优于五因素模型，但在解释价值与成长型股票异象时五因素模型则略胜一筹。研究发现，投资和盈利能力是广泛预期股票回报的关键驱动力而非流动性。适用人群：对于资产定价理论有浓厚兴趣或者从事相关研究的专业人士以及投资者。使用场景及目标：本文适用于学术界和实务界，为研究人员提供了重要的参考资料以进一步探索和完善新的资本资产定价模型，同时也为企业财务决策提供了一定量化的指导依据。其他说明：论文详细列出了用于创建各模型的投资组合构造方法及具体变量定义。此外还附有关于各异常类别（如动量、估值增长对比、投资行为特性）的具体数据表格以及不同时间区间下的收益差异。

2025-01-03

量子计算竞赛：公钥密码破解与气象、金融、生物化工领域应用

内容概要：本文介绍了“CCF司南杯”量子计算编程挑战赛决赛的多项竞赛题目。竞赛内容涵盖多个领域，其中包括使用量子计算破解公钥密码（RSA算法）、基于量子机器学习的气象预测、采用量子算法进行投资组合优化的金融问题，以及利用VQE算法在生物医药领域的化学反应模拟及分子对接。各个赛题强调经典-量子混合算法的应用，要求选手不仅要提交算法代码，还要提交详细的理论文档，解释算法的设计、实现及其性能表现。适合人群：具备量子计算基础知识和相关算法开发技能的研究人员和技术开发者；对量子计算有兴趣的学生或从业者，特别是那些想了解它如何应用于密码学、天气预报、金融市场和生物医学研究的人士。使用场景及目标：本赛题旨在培养参与者的跨学科研究能力，提高参与者运用先进的量子计算手段解决实际科学和工程难题的能力；同时，鼓励探索新技术带来的潜力和挑战，推动相关行业的技术创新和发展。其他说明：竞赛题目设置充分考虑到当前热门领域内的实际问题和研究前沿。例如，在网络安全方面，利用Shor/QAOA等算法来挑战现有的公共关键基础设施的安全机制；而在其他行业，比如气象服务业、金融交易、新药开发中，则侧重探讨怎样利用量子优势来加速传统方法并取得更好效果。

2025-01-03

空空如也

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visual studio 2022 community

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sasl-0.2.1-cp37-cp37m-linux-x86-64.whl

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