本教程將帶你一步步實現(xiàn)一個基于多模型集成的股票漲跌預(yù)測系統(tǒng)。我們將使用 Python 從數(shù)據(jù)獲取、特征工程、特征選擇、模型訓(xùn)練到最終預(yù)測，完整走一遍流程。代碼基于 baostock 獲取 A 股歷史數(shù)據(jù)，利用隨機森林、XGBo…

最近在嘗試把應(yīng)用部署到火山引擎上，發(fā)現(xiàn)整個流程還是挺折騰的。從寫YAML文件到配置網(wǎng)絡(luò)，再到調(diào)試服務(wù)，每一步都可能遇到坑。后來接觸到了Cherry Studio，它內(nèi)置的AI輔助開發(fā)功能，讓整個部署過程變得順暢了不少。今天就來…

你是否曾為論文選題發(fā)愁，苦于找不到合適的切入點？是否在寫完初稿后反復(fù)修改卻依然不滿意？面對查重率高、格式混亂等問題，是不是感到力不從心？?？粕哪?amp;#xff0c;或許正經(jīng)歷著論文寫作的種種困擾。別擔(dān)心&#xff0…

最近在火山方舟上部署基于Claude的代碼路由服務(wù)時，發(fā)現(xiàn)現(xiàn)有的通用網(wǎng)關(guān)方案在應(yīng)對AI服務(wù)特有的高波動、長連接場景時有些力不從心。服務(wù)發(fā)現(xiàn)延遲、不同模型實例間負(fù)載不均的問題，直接影響了終端用戶的響應(yīng)體驗。經(jīng)過一番折騰，我們基于Claude-C…

對于許多開發(fā)者來說，將ChatGPT等大語言模型的API集成到自己的應(yīng)用中是實現(xiàn)智能化的關(guān)鍵一步。然而，當(dāng)應(yīng)用從原型走向生產(chǎn)，特別是面向企業(yè)客戶或需要穩(wěn)定、大量調(diào)用時，API的充值和管理就成了一個繞不開的“后勤”難題。典型的痛點非…

最近在搞WebRTC項目，編譯時遇到了一個挺典型的CMake警告：cmake warning at CMakelists.txt:483 (message): srtp 未找到。這個警告雖然不會立刻導(dǎo)致編譯失敗，但如果不解決，WebRTC的音視頻加密功能（SRTP）就無…

最近在幫學(xué)弟學(xué)妹們看爬蟲相關(guān)的畢業(yè)設(shè)計，發(fā)現(xiàn)一個挺普遍的現(xiàn)象：很多項目還停留在最基礎(chǔ)的 requests for 循環(huán)階段。采集幾千條數(shù)據(jù)可能就要跑好幾個小時，程序一遇到網(wǎng)絡(luò)波動或者網(wǎng)站反爬就直接“躺平”，后期維護和擴展更是頭疼?！?

最近在做一個語音識別的項目，遇到了長序列建模的難題，比如一句話說長了，模型就容易“忘記”開頭的內(nèi)容，導(dǎo)致識別準(zhǔn)確率下降。傳統(tǒng)的LSTM和GRU雖然能處理序列，但隨著序列變長，計算開銷和梯度問題也越來越明顯…