寻找股票进行投资可能是一个漫长而乏味的过程。如果我们同时使用 AI 和 Python 来创建一个可以加快这一过程的程序会怎么样?在这篇博文中,我将探讨如何使用finvizfinance Python 库来查找“被低估”的股票。然后,我将介绍一种使用 FinBERT(一种预先训练的 NLP 模型)进行情绪分析的方法——可以对这些“被低估”的股票进行分析。 准备工作 首先,我们需要安装所需的库并导入它们。finviz.com是一个提供各种股票分析工具的网站,例如免费的股票筛选器 – 在这里,导入 finviz…

2024年6月12日 0条评论 1744点热度 0人点赞 阅读全文

英特尔6月3日上午公布了即将推出的 Lunar Lake SoC 的一些更详细的架构和技术细节,该芯片将成为下一代 Core Ultra 移动处理器。英特尔再次为媒体和分析师举办了一场越来越定期的技术巡展活动,这次活动在 2024 年台北国际电脑展开始前夕在台北开设了办事处。在技术巡展期间,英特尔披露了 Lunar Lake 的诸多方面,包括代号为Lion Cove的新 P 核设计和新一代 E 核,这些 E 核类似 Meteor Lake 的开创性低功耗Cresmont E 核。英特尔还披露了英特尔 NPU 4,英…

2024年6月6日 0条评论 1966点热度 0人点赞 阅读全文

人工智能领域的发展永无止境!随着最近发布的 YOLO V10 版本,物体检测领域取得了长足进步。那么它与其他版本有何不同?它在英特尔平台上通过 OpenVINO 框架运行的性能怎样?本文将为大家解答这个问题。 差异与创新 1. 轻量级 Classification Head : 轻量级 classification head 使用深度可分离卷积来减少计算负担。 2. 空间通道解耦下采样: 空间通道分解下采样通过分离空间衰减和通道调制来最大限度地减少信息丢失和计算成本。 3. 排序引导块设计: 序列引导块设计根据内在…

2024年6月5日 0条评论 1479点热度 0人点赞 阅读全文

YOLOv10由清华大学研究人员使用Ultralytics Python 软件包开发,通过改进模型架构和消除非最大抑制 (NMS),为实时物体检测提供了一种新方法。这些优化可以以较低的计算需求实现最先进的性能。大量实验表明,YOLOv10 在各种模型规模上都提供了出色的准确率-延迟权衡。 我以前也在各种项目中使用过 YOLO 模型,因为在预训练模型中,YOLO 模型在性能和效率方面比其他模型更突出。然而,由于依赖非最大抑制 (NMS) 和架构效率低下,实时对象检测面临挑战。YOLOv10 通过消除 NMS…

2024年6月4日 0条评论 2105点热度 1人点赞 阅读全文

大型语言模型 (LLM) 彻底改变了我们从大量文本数据中提取信息和观点的方式。在财务分析领域,LLM 应用程序旨在帮助分析师回答有关公司业绩、收益报告和市场趋势的复杂问题。其中一个应用涉及使用检索增强生成 (RAG) 管道来促进从财务报表和其他来源提取信息。 设想这样一个场景:一位财务分析师想要了解某公司第二季度财报电话会议的关键要点,特别是该公司正在构建的技术护城河。这类问题超出了简单的查找范围,需要更复杂的方法。这就是 LLM 代理的概念发挥作用的地方。 什么是代理? 根据 Llama-Index 的说法,“代…

2024年6月2日 0条评论 1866点热度 0人点赞 阅读全文

在快速发展的金融市场中,准确的股价预测就像是圣杯。随着我们寻求更复杂的技术来解释市场趋势,机器学习成为了希望的灯塔。在各种机器学习模型中,长短期记忆 (LSTM) 网络引起了广泛关注。当与注意力机制相结合时,这些模型会变得更加强大,尤其是在分析股票价格等时间序列数据时。本文深入探讨了 LSTM 网络与 Attention 机制相结合,利用雅虎财经 ( yfinance ) 的数据预测苹果公司 ( AAPL ) 股价接下来的走势。 了解金融建模中的 LSTM 和 Attention 机制 LSTM 网络基础知识 LS…

2024年5月29日 0条评论 2591点热度 1人点赞 阅读全文

PointPillars 是一种快速 E2E DL 网络,用于 3D 点云中的对象检测。它利用 PointNet 来学习以垂直列(支柱)组织的点云的表示。大量实验表明,PointPillars 在速度和准确性方面都大大优于以前的方法 。在本文档中,我们介绍了如何使用英特尔® OpenVINO在英特尔平台上优化PointPillars。 PointPillars 下图展示了PointPillars网络的主要步骤(组件): OpenVINO™ 工具套件 OpenVINO 是英特尔的 AI 开发工具包,用于快速开发应用程…

2024年5月24日 0条评论 1541点热度 0人点赞 阅读全文

有没有想过在树莓派(Raspberry Pi)设备上运行自己的大型语言模型 (LLM) 或视觉语言模型 (VLM)?你可能想过,但一想到要从头开始设置,必须管理环境,下载正确的模型权重,以及对设备是否能处理该模型的挥之不去的疑虑,你可能会犹豫不决。 目前,边缘的 LLM 似乎还遥不可及。但随着时间的推移,这种特定的用例应该会逐渐成熟,我们肯定会看到一些很酷的边缘解决方案被部署,并在边缘设备上运行全本地生成 AI 解决方案。 树莓派(Raspberry Pi)介绍 Raspberry Pi 是一系列低成本、单板计算机…

2024年5月17日 0条评论 2533点热度 0人点赞 阅读全文

您是否已经掌握了通过多次迭代、改进和批评第一个版本来从 ChatGPT 中获取高质量文本的方法?如果您需要反复解决类似的任务,而又没有时间阅读大量版本并对其进行批评,该怎么办?如果您想与尚未学会有效“指导”人工智能的同事分享您的提示,该怎么办? 让我们探索一下在上述情况下如何为大型语言模型 (LLM) 创建指令: 我们进行了实验来比较零样本提示词的几个版本,以以下问题为例:会议记录分析和基于标准的评估。 1. 学习提示 让我们来看看一个旨在分析会议记录的提示,根据特定标准提供评估,以及改进建议。此类任务可以极大地帮…

2024年5月10日 0条评论 1089点热度 0人点赞 阅读全文

在岁月的长河中,老照片是我们与过去的桥梁,承载着珍贵的回忆和无可替代的情感。每一张泛黄的照片背后,都隐藏着一个独特的故事,无论是家庭的欢聚,还是朋友间的难忘时刻。修复老照片,不仅是对那些逝去时光的尊重和保存,也是一种对亲情、友情及爱情深刻的礼赞。通过恢复那些模糊的轮廓和色彩,我们仿佛能够穿越时空,与过去的笑容和泪水重新相遇,感受那份历久弥新的温暖与情感。 在本文中,我们介绍一种通过 Stable Diffusion ComfyUI 工作流程来修复老照片的方法。本文中需要使用到的资源可以从以下地址下载: 工作流程简介…

2024年5月10日 2条评论 4210点热度 2人点赞 阅读全文
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