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大模型概述笔记 大模型通识 大模型（LLM）：lage langrage model，基本都是基于transformer deepseek r1 参数 671B 25年国内AI元年 AGI ...

模型微调 定义:在开源模型上，用领域内专业数据调整参数以适应特定任务。 –todo

智能体 定义：自主执行任务的AI系统，可协调多个子代理完成复杂流程 具备：工具调用、记忆、规划、行动等能力 –todo

机器学习 步骤： 准备历史数据->创建模型并训练历史数据->新数据输入预测结果 机器学习的分类 监督学习：数据带结果/标签 无监督学习：一大堆没有标签结果，让机器自行分类检测。 自监督学习：无需人工标注，通过数据本身结果生成伪标签或辅助任务(通常办法) 强化学习：不断尝试和环境互动得到的反馈改变行为做出最有决策AIRgo。 模型训练的3大阶段 ...

项目中添加子项目 1、git clone 父项目url 2、cd 父项目对应目录下：git submodule add <子项目地址> 3、git commit ;git push 4、此时子项目下的子项目是空的，需要cd到父目录cmd执行： git submodule update –init –recursive 或者执行：git submodule init 然后执行cd clone含嵌套项目的项目 git clone 父项目url –recurse-submodules 不加–recurse-submodules，克隆的子项目是空的

回滚到指定提交 git reset –hard c1ac53850b0314a20e97f669bafc8bb67a3a1124 git push 放弃变更强制提交 git reset –hard ; git pull –force 子模块的使用

Transformer的工作原理 拿到句子：从前有个国王，他有个女儿 1.Token化：分词为得到token:从前|有个|国王|，|他|有个|女儿 2.词嵌入、词向量：将每个token进行向量化（该token和其他对象的关联关系打分）->转换成一堆数字,例如国王[0.9（权力）,0.8（城堡），0.7（严肃）….]，女儿[….] ...

GitLab CI/CD 简介 GitLab CI/CD 是 GitLab 内置的持续集成/持续部署工具，它允许开发者在代码提交后自动执行一系列任务，如构建、测试和部署。通过配置 CI/CD 流程，可以大大提高开发效率，减少人为错误，并确保代码质量。 ...

系统设计与开发者文档 本文档为量化交易系统的核心开发者提供全面的技术参考，涵盖了系统架构、核心模块、API接口、部署运维以及未来的发展规划。 1. 系统架构 本系统采用模块化设计，主要由数据层、分析层、策略层和应用层组成。 ...

量化交易策略知识库 核心策略 本系统采用多因子综合评分策略，结合技术面、基本面和消息面分析。 技术面分析指标 MACD指标：判断趋势转折点 RSI指标：判断超买超卖状态 KDJ指标：判断股价趋势 布林带：判断价格波动区间 成交量分析：确认价格变动的有效性 基本面分析要素 财务指标分析：盈利能力、偿债能力、运营能力 行业地位评估：市场份额、竞争优势 盈利能力评估：营收增长、利润增长 消息面分析方法 新闻情感分析：判断市场情绪 政策影响评估：分析政策对行业的影响 市场情绪监控：跟踪市场热点和资金流向