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在喝可乐的雪梨很励志
2023-08-25 01:23
门头沟学院 C++
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深夜emo
面试时错过电话,不知道是哪家公司,后来再也不打了,机会减一
每周投的公司:每周挂的公司≈1:1
如此投递三十天,直到无处可投
云层深处的黑暗啊,淹没心底的景观
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02-19 18:59
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The University of Sydney 量化分析
国泰海通证券 量化高频交易程序开发
使用 tushare 历史与实时数据,开展 A 股分钟级量化交易程序的开发、回测和实盘应用。利用实时分钟级成交指 标的不合理偏差,识别实时量价背离,在每一分钟内同时给出多只股票(每日一台电脑最多 50 只)的分钟级买入 信号;每日利用实时分钟级成交指标,相较于历史分钟级成交指标的不合理偏差,实时识别资金分时异动,在每一 分钟内同时给出多只股票的分钟级卖出信号。 程序盘中根据每只股票的日内价格均线,在实时价格高于均线时限制买入信号,在低于均线时限制卖出信号。盘前 记录每只股票的 Beta 因子值,盘中将交易信号除以每只股票的 Beta 因子值,用于交易信号标准化;盘前记录每 只股票历...
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02-20 17:18
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黑龙江大学 Java
agent实习都干什么?什么是ReAct和Planning & Extractor?
在构建AI Agent(智能体)时,如何引导大模型有效完成复杂任务是一个核心问题。当前主流范式主要有两种:ReAct(推理+行动) 和 Planning & Extractor(规划+提取器)。它们都旨在增强模型的自主性和任务执行能力,但在工作流程和适用场景上存在显著差异。本文将通过实例对比两者的异同,帮助企业根据实际需求选择合适范式。一、ReAct范式ReAct由Shunyu Yao等人提出,其核心思想是让模型在生成过程中交替进行“推理”和“行动”。模型会先思考当前状态(Reasoning),然后决定采取什么行动(Acting),如调用工具、查询知识库,之后根据行动结果再次推理,直至...
AI求职实录
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01-31 12:25
蚌埠坦克学院 后端工程师
有了说买就买的底气
赚钱的意义就在于,当父母说手里的手机不好用时,我可以说换就换,而不是父母只能继续使用不再满足他们需求或者已出现问题的手机,当遇到自己喜欢的东西时可以毫不犹豫是下单购入,不再加入购物车考虑很久
赚钱的意义在这一刻具象化
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02-14 14:44
门头沟学院 前端工程师
9个月年终啊,没谁了吧
在隔壁看到这哥们儿发了9个月京东真是有钱啊鼠鼠又有动力准备春招了
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02-19 10:23
门头沟学院 C++
C++ Qt进阶面试题
1. Qt的元对象系统(Meta-Object System)是什么?答案:定义Qt的核心特性之一提供对象间通信、运行时类型信息、动态属性系统基于标准C++扩展主要功能信号和槽机制属性系统(Q_PROPERTY)对象自省(introspection)动态调用方法(QMetaObject::invokeMethod)实现原理moc(Meta-Object Compiler)预处理生成额外的C++代码创建QMetaObject静态对象使用示例 class MyClass : public QObject { Q_OBJECT Q_PROPERTY(int value READ value WRIT...
C++面试总结
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