文章目录前言炒股软件盘点量化交易平台qstockRicequant - Beta自动炒股软件富途牛牛API：同时炒美股，A股和港股参考链接 前言 发家致富不能指望靠炒股，但股市不可不研究，研究多一点总比盲目买卖为好。 人工盯盘太累人，有个机器人帮你炒股岂不更好？ 炒股软件盘点 炒股软件主要分为行情和交易两大类。 排名前列的炒股软件：经传多赢、同花顺、新浪财经、东方财富、大智慧、指南针。 继续阅读

ChatGLM-6b初步微调实验 chatglm-6b微调/推理, 样本为自动生成的整数/小数加减乘除运算, 可gpu/cpu chatglm-6b fine-tuning/inference, The sample is an automatically generated, integer/decimal of add, sub, mul and div operation, that can be gpu/cpu 项目地址 https://github.com/yongzhuo/ch 继续阅读

文章目录OpenAI Python库安装可选依赖项用法参数微软 Azure 端点微软 Azure 活动目录身份验证命令行界面示例代码聊天嵌入微调适度图像生成 (DALL·E)音频转录(Whisper)异步API要求信用TIPS:OpenAI API 错误代码API 错误状态码 概述详细解释 OpenAI Python库 项目git地址 OpenAI Python 库提供了对 OpenAI API 的便捷访问来自用 Python 语言编写的应用程序。它包括一个用于初始化的 API 资源 继续阅读

Python量化交易：策略、技巧与实战这本书，是由电子工业出版社在2019-08-01月出版的，本书著作者是 张彦桥 著，此次本版是第01次印刷发行， 国际标准书号(ISBN)：9787121370908，品牌为未知, 这本书的包装是16开平装，所用纸张为未知，全书共有372页字数万字， 是一本非常不错的Python编程书籍。此书内容摘要 本书首先讲解量化交易的基础知识，即量化交易的定义、历史、主要内容及与传统交易的区别、JoinQuant（聚宽）量化交易平台；然后 继续阅读

本文基于阿里云机器学习PAI实现大语言模型Llama2低代码 Lora 微调及部署，适合想要快速开箱体验预训练模型的开发者 前言 近期，Meta 宣布大语言模型 Llama2 开源，包含7B、13B、70B不同尺寸，分别对应70亿、130亿、700亿参数量，并在每个规格下都有专门适配对话场景的优化模型Llama-2-Chat。Llama2 可免费用于研究场景和商业用途（但月活超过7亿以上的企业需要申请&#xf 继续阅读

目录1 接口调用1.1 生成key1.2 接口功能1.2.1 图片生成 (image generation)1.2.2 对话(chat)1.2.3 中文纠错 (Chinese Spelling Correct)1.2.4 关键词提取 （keyword extract)1.2.5 抽取文本向量 (Embedding)1.2.6 微调 (fine tune)2 如何写好prompt2.1分类任务2.2 归纳总结3.3 翻译2.4 API接口多样性控制3 实用资料 1 接口调用 继续阅读

FLAN: 微调语言模型是Zero-Shot学习器 《Finetuned Language Models are Zero-shot Learners》 论文地址：https://arxiv.org/abs/2109.01652 一、简介 ​ 大语言模型(例如GPT-3\text{GPT-3}GPT-3)已经展现出了非常好的few-shot learning\text{few-shot learning}few-shot learning的能力。然而&#xf 继续阅读

金融科技创新与量化金融投资系列丛书：量化金融投资及其Python应用，由清华大学出版社在2018-07-01月出版发行，本书编译以及作者信息为： 朱顺泉 著，这是第1次发行， 国际标准书号为：9787302500414，品牌为清华大学出版社（TSINGHUA UNIVERSITY PRESS）, 这本书采用平装开本为16开，纸张采为胶版纸，全书共有193页，字数31万3000字，值得推荐。 此书内容摘要《量化金融投资及其Python应用》内容包括：（1）量化金融投资的Py 继续阅读

GitHub - huggingface/peft: 🤗 PEFT: State-of-the-art Parameter-Efficient Fine-Tuning. 最先进的参数高效微调 (PEFT) 方法 Parameter-Efficient Fine-Tuning (PEFT) 方法可以使预训练语言模型 (PLM) 高效适应各种下游应用程序，而无需微调模型的所有参数。微调大型 PLM 的成本通常高得令人望而却步。在这方面，PE 继续阅读

文章目录一、2020 版初代 GPT-3 与大规模预训练二、从 2020 版 GPT-3 到 2022 版 ChatGPT三、Code-Davinci-002和 Text-Davinci-002，在代码上训练，在指令上微调四、text-davinci-003 和 ChatGPT，基于人类反馈的强化学习的威力五、总结当前阶段 GPT-3.5 的进化历程六、GPT-3.5 目前不能做什么七、结论 最近OpenAI发布的ChatGPT给人工智能领域注入了 继续阅读

罗斯蒙特2088G2S22A1M5B4Q4压力变送器 罗斯蒙特2088绝压与表压变送器 采用高精度选件时性能可达0.065% 轻量化、紧凑设计，可实现经济高效的安装 可用的协议包括4- -20 mA HART园和低功率1- -5 Vdc HART 绝压和表压范围高达276 bar (4,000 psi) 量程比能力达50:1 罗斯蒙特2088压力变送器产品供应 经实践检验的表压和绝压应用可靠性 可用的协议包括4-20 mA HART园和低功率1- -5 Vdc HART&# 继续阅读

AIGC和ChatGPT的区别主要在于： - AIGC是一个广泛的概念，包括多种类型的内容生成；ChatGPT是一个具体的产品，只涉及文本生成。 - AIGC可以应用在多个领域和场景；ChatGPT主要应用在语言相关的领域和场景。 - AIGC可能需要不同的技术和模型来实现；ChatGPT使用了Transformer作为核心技术和模型。 - AIGC可能需要根据不同的任务进行调整或微调；Ch 继续阅读