[第2章] 变现篇 个体商业的极简变现法 章节概述 本章介绍了个体商业的极简变现方法，强调了稀缺性和杠杆的重要性，并提供了具体的变现策略和案例。 关键内容 挣钱的重要性提高挣...
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[第1章] 认知篇 为什么单干能实现财富自由 章节概述 本章探讨了单干能够实现财富自由的原因，分析了商业基础设施的完善、内容杠杆和节点经济的作用，以及人工智能对个人职业选择的...
概述 Backtrader 是一个用 Python 编写的流行的策略回测框架，它提供了一个灵活的环境来测试和评估交易策略。以下是使用 Backtrader 进行策略回测的最佳...
KDJ指标是一种技术分析工具，经常用于股票和期货市场中，它基于随机指标（Stochastic Oscillator）的改进版本。KDJ指标通过计算价格的相对位置来判断市场的超...
Pandas 的 rolling() 函数用于在数据框或系列上创建一个滚动窗口（滑动窗口），这对于计算移动平均、移动总和等统计量非常有用。rolling() 函数通过在指定的...
中心思想：《社群领导力：独自成长的时代已经结束》这本书的中心思想是，随着社交媒体和数字化技术的崛起，传统的独自成长的时代已经结束，取而代之的是社群的时代。在这个时代，个人的成...
今天想简单聊聊在自然语言处理领域用得比较多，像BERT，GPT等自然语言模型都会用到的技术，BPE，全称是Byte Pair Encoding。 这个技术呢，在面试实习生过程...
用python作答下题，不可使用strip和re：给定一个字符串S，去除S首尾的空格，并将字符串中间连续的多个空格替换为1个空格，返回处理后的字符串。 GPT4作答 在这个函...
如上图所示，ChatGPT 并不是直接让人工去标注每一句话的真实得分是多少（尽管模型最终要预测的就是每句话的得分），而是让人去对 4 句话按照好坏程度进行「排序」。 通过这个...
题目 袋子里有10个红球和10个黑球，游戏规则是：拿到红球得1分，拿到黑球减1分，进行无放回拿20次，当你发现继续拿球不利于得分时，可以提前终止比赛，请计算得分的期望。 解答...
使用Hugging Face的Transformers库来下载预训练模型bert模型时。以下是下载和使用该模型的示例代码： 这将自动下载预训练模型bert-base-chin...
双向长短时记忆网络 (BiLSTM) 与条件随机场 (CRF) 结合是一种常用于序列标注任务的方法。在这种方法中, BiLSTM用于捕捉输入序列的上下文信息, 而CRF用于对...
《能力陷阱》这本书的主旨是探讨在职场和生活中，人们如何陷入“能力陷阱”中，以及如何避免和克服这种陷阱。 作者讲述了一个人在职场中获得成功的过程中，最初是因为他们拥有一定的技能...
先验概率分布（Prior Probability Distribution）是指在考虑新的证据或数据之前，对某个参数或变量的概率分布进行的假设。在贝叶斯统计中，先验概率分布是...
隐马尔可夫模型（HMM）和条件随机场（CRF）都是常见的序列标注模型，用于对序列数据进行分类和标注。下面，我将详细讲解这两种模型，并对比它们的区别。 隐马尔可夫模型（HMM）...
中文分词中基于词典的正向最大匹配和逆向最大匹配 正向最大匹配和逆向最大匹配步骤类似，只是方向不同，我以正向匹配为例，先用一句话去总结它： 在做整个正向成词的过程中，我们做了两...
在机器学习中，特征筛选是一个非常重要的步骤，它可以帮助我们选择最相关的特征，从而提高模型的性能和准确度。下面介绍一些常见的特征筛选方法： 方差选择法（Variance Thr...