作者文章归档:王半仙

HATR:基于分层自适应时间关系网络的股票预测

中文标题:分层自适应时间关系建模的股票趋势预测

英文标题:Hierarchical Adaptive T

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MFN:纳入专家投资信号的多视图融合网络

中文标题:将专家意见信号融入股票预测中:深度学习

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Python 管理版本和包

1 pip 官方包管理工具

官方文档

常用指令:

pip install sampleproject
pip install sampleproject==1.0.4 # 指定版本
pip

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0.《快思慢想》简介

介绍 Introduction:

  • 人们都是优秀的直觉语法学家:四岁的孩子可以在不了解语法规则的情况下侃侃而谈
  • 人类的主观判断存在偏见:更愿意相信证据不足的研究结果,收集的观察结果太少
  • 正常人思维中的系统性错误可能不是由于情感对思想的腐蚀(恐惧、喜爱和仇恨等情绪使人们脱离理性),而可能是来自认知机制的设计缺陷
  • 我们的思维容易受到系统性错误的影响现在已被普遍接受,但可以通过专家思维(特定专业技能的磨练,比如老医生的诊断直觉或下棋高手的排兵布阵)和启发法来替代直觉判断和选择
  • 直觉启发法的本质:当面对一个困难的问题时,我们经常无意识地替换为一个更容易推断决定的问题来回答(我应该投资福特股票吗?

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FAST:基于分层学习的股票预期利润排名

中文标题:FAST:基于财经新闻和推特的时间感知股票交易网络

英文标题:FAST: Financial News and

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MSSPM:联合学习细粒度事件抽取与股票预测

中文标题:在股票走势预测中融入细粒度事件

英文标题:Incorporating Fi

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2005–2020年中国地区癌症与死亡率数据分析

中文标题:中国癌症负担的国家和次

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CBMM 2023 专题讨论:AI 时代的智能研究

专题:AI时代的智能研究 “Research on Intelligence in the Age of AI”

核心问题1:是否应该推动更多的理论工作,比较深度学习模型与人类智能的理论

核心问题2:神经科学是否能够帮助人工智能,以及人工智能是否能够帮助神经科学

讨论参与者:

  • Tomaso Poggio,MIT 教授,主持人
  • Geoffrey Hinton,深度学习之父
  • Pietro Perona,加州理工学院教授,Amazon 研究员
  • David Siegel,Two Sigma 对冲基金主席
  • Demis Hassabis,DeepMind 创始人
  • Ilya Sutsk

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Streamlit-Extras 第三方组件

steamlit-extras是一个 Python 库,汇集了很多有用的 Streamlit 代码

官方文档

功能概述(部分):

  • add_vertical_space:增加空白行,常用于调整布局
  • altex:快速制作 Streamlit 图表,API 简单实用
  • annotated_text:文本显示格式优化(高亮、注释、文本框)
  • app_logo:在目录左上角显示指定的 LOGO
  • badge:创建自定义徽章(比如 PyPI, GitHub, Twitter, Buy Me a Coffee)
  • colored_header:标题美化,显示带有彩色下划线/添加标题说明
  • center_runn

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