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想赚点小钱,来淘金副业群!

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突破圈层,发现机遇 前两天参加一个圈内非常有名的社群聚会,我自己只能算是小卡拉米。一直很想破圈,看看外边有什么机会,或者有什么好的赛道和风口,有的时候比你道行高的人一句话就可能点醒你。 因为向上链接非常重要,我也是在朋友的推荐下进入了这个圈子,结果让我大开眼界,获益良多,受益匪浅。 当天到场的嘉宾老师都很牛逼,简单列一下: 有做互联网创业13年的大佬,团队有200多人在广州,给我们讲了很多私域变现,团队管理的干货。 有做抖音的网红达人黄海老师,年收入都过亿了,拍视频拍了1000条,讲述了自己一路走来的心路历程,坚持的力量。 还有研二的某985的学生,虽然是学生,但是他的商业天赋非常厉害,格局很大,打造产品矩阵,从一个细分赛道做出千万利润,而且是自己边上学边创业边考上了985学校; 另外还有一个更厉害的,20岁大二学生,2022年连公众号自媒体是啥都不知道,加入这个圈子之后,潜心研究,去年一年通过裂变做社群,已经收入破百万。 还有很多视频号的玩家,都是抓住风口逆袭人生,一年变现800万+。 最后压轴的是抖音界的电商大佬孤狼老师,抖音有300万的矩阵粉丝,播放有10亿+。 整整一天参会

Python量化系列,用Python写神奇的抛物线指标!

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我的小册 40章+教程 量化里面有很多指标,而这些指标又会相互组合形成很多策略,每一种指标都有一些特殊的用处,有一些是震荡指标,有一些是趋势指标,有一些是专门研究通道的指标。比如我们前面说的布林指标就说一个通道指标,今天我们要介绍一个很有意思的指标叫SAR指标,我们一起来看一下。 1.什么是SAR Parabolic SAR(停止和反转,简称SAR)指标是由著名的技术分析师威尔斯·威尔德(Welles Wilder)发明的。它是一种流行的技术分析工具,用于确定资产价格的潜在停止点和反转点,常用于股票、外汇、期货等多种市场。 这个指标有啥作用呢: 趋势方向:SAR点位于价格图表下方时,表明市场处于上升趋势;位于上方时,表明市场处于下降趋势。 入场和退出点:SAR指标提供潜在的买入和卖出信号。当价格交叉并开始低于SAR点时,可能是卖出或做空的信号;当价格交叉并开始高于SAR点时,可能是买入或做多的信号。 止损点位置:SAR点也可以用作移动止损的依据,因为它们随着价格变动而调整。 是不是非常神奇。我们先看一下这个指标长什么样子,比如我们随便一

深度学习技巧应用38-PyTorch Lightning的训练框架应用技巧与实战

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深度学习技巧应用38-PyTorch Lightning的训练框架应用技巧与实战 文章目录 PyTorch Lightning的使用步骤 一、PyTorch Lightning的使用步骤 使用 PyTorch Lightning 的基本步骤通常包括以下几个部分: 定义一个模型,通常是通过继承 pl.LightningModule 类来实现的。 实现必要的方法,如 forward, training_step, configure_optimizers 等。 创建一个 pl.Trainer

机器学习实战15-推荐算法-协同过滤在电影推荐中的应用实践

算法

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机器学习实战15-推荐算法-协同过滤在电影推荐中的应用实践 随着互联网的发展,信息过载问题日益严重,推荐系统应运而生。本文将详细介绍推荐算法在电影推荐领域的应用实践,以及其背后的数学原理。 背景与应用场景 推荐系统是一种信息过滤系统,旨在解决信息过载问题。在电影推荐领域,推荐系统能够根据用户的兴趣和历史行为,为用户推荐可能感兴趣的电影。例如,当用户在电影平台上浏览电影时,推荐系统可以根据用户的观看历史、评分、搜索记录等信息,为用户推荐相似或相关的电影。 推荐算法的数学原理 推荐算法主要分为协同过滤和基于内容的推荐两种方法。下面我们将分别介绍这两种方法的数学原理。 2.1 协同过滤 协同过滤(Collaborative Filtering, CF)是一种基于用户历史行为数据的推荐方法。其基本思想是:

什么是Mustache

大前端

什么是Mustache

Mustache 模板系统 Mustache 是一种轻量级的模板系统,用于在前端和后端生成动态内容。其语法使用双大括号 {{}} 来表示要插入的变量或表达式。 特点 跨语言兼容:Mustache 不依赖于特定的编程语言,因此可以在多种编程语言中使用,包括 JavaScript、Python、Java 等。 广泛库支持:许多编程语言都有与 Mustache 兼容的库或实现,允许开发人员在不同的环境中使用相似的语法来生成模板。 示例 以下是一个示例 Mustache 模板: <!DOCTYPE html> <html> <head> <title>Mustache 示例</title> </head> <body>

查看大模型对应的准确参数量和网络结构的实战代码

算法

查看大模型对应的准确参数量和网络结构的实战代码

文章目录 1. 前言 最近有同学提出疑问,不同大模型对应的准确参数量是多少?比如llama 7B对应的准确参数量是多少呢,是6B+五入到7B的,还是7B+四舍到6B的。与此同时,他还提出大模型对应的词表数量、详细网络结构具体是什么? 2. 实战代码 需要说明的是,本文是在Linux+CUDA 12.2+Python 3.10+transformers 4.36.2 环境下复现成功的。建议大家将GPU驱动、CUDA、CuDNN均升级为到CUDA最新版本12.2。

7-2 凯撒密码(生成字母映射字典)

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凯撒密码字母映射字典生成器 凯撒密码是一种简单且广为人知的加密技术,其本质是将明文中的所有字母按照字母表的顺序向后偏移固定数目后变成密文。例如,当偏移数目为3时,字母a映射成d,字母p映射成s,字母x映射成a,…编写程序,实现以下功能: 根据用户输入的偏移数目n,自动生成字母映射字典。例如,当n为3时,生成字典内容为:{'a':'d','b':'e','c':'f',…,'w':'z','x':'a','y':'b&

深度学习实战61-基于知识图谱与BiLSTM网络实现疾病相关智能问答系统,并支持数据扩展

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深度学习实战61-深度学习在医疗领域的应用:疾病相关智能问答系统 1. 介绍 本项目中应用知识图谱与BiLSTM项目实现医疗知识问答,知识图谱是一种用于存储和表示实体之间关系的图形数据结构。在医疗领域,知识图谱可以帮助我们更好地组织和理解大量的医学知识,包括疾病、症状、治疗方法、药物等之间的关联。构建一个医疗领域的知识图谱可以有助于医疗专业人员、研究人员和患者更好地理解和分析医学数据。通过将医学知识以图的形式进行建模,我们可以利用图数据库来查询和探索不同实体之间的关系。