如何提问
摘要：关键要点 为了设计复杂的系统，提问时应具体、清晰，逐步分解问题，寻求建议和比较。 通过对话式提问，利用我的搜索和浏览功能获取最新信息，保持开放和迭代。 如何提问以使设计过程更流畅 明确目标和阶段首先，清楚说明你想设计的系统目标，例如“设计一个在线音乐会门票预订系统”，并说明当前设计阶段（如需求分析或
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posted @ 2025-02-21 23:45
随笔分类 - 每日一题
BUG 记录【0】
摘要：昨天，系统增加了一段代码，编译突然出错，这段代码是用ai写的，通读所有的内容，尤其是错误信息附近的标点符号，没有发现问题。 使用注释代码大法，定位到错误部分，发现是一个变量改个名字就好了。 错误原因：这个词被系统用 ”宏“ 定义了。 总结： 代码一定要在最方便测试的环境下运行，定期让他保持能运行的状
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posted @ 2025-02-21 15:05
阅读
摘要：最好的休闲就是阅读. 每当读到一些让自己恍然的文章, 就会欣喜起来. 这种愉悦是发自心底的.
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posted @ 2024-03-30 10:53
Transformer 例子2
摘要：一个多维数据输入的例子： import torch import torch.nn as nn import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt # 构造简单的多维时间序列数据集 def generate_multivariate_time_ser
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posted @ 2024-02-28 11:33
Transformer 例子
摘要：据说很好用，先写一个例子看看： import torch import torch.nn as nn import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt # 构造简单的时间序列数据集 def generate_time_series(): time
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posted @ 2024-02-28 11:04
LSTM 策略应用在量化交易领域的一点猜想
摘要：LSTM ( Long Short Term Memory ) , 对于NLP(自然语言处理)和连续拍照的处理时,有额外的优势.在交易领域,最多的是应用于预判未来走势. 在自然语言处理时,将语句分为一个个单词, 并预判下一个词汇. 同理:在K线图中,最简单的模式是以 OHLCV, 即一个Bar被当作
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posted @ 2024-02-20 20:54
