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60Java人工智能
项目包含八大核心模块:①数据预处理与对齐——多源CSV加载、交易时段分钟级对齐、缺失值填充与Flag标记;②技术指标计算——批量生成MA、EMA、RSI、RSV;③信号生成——基于指数衰减加权的未来收益综合信号S及上行风险R_up、下行风险R_down;④形态学聚类(CLARA+DTW)——滑动窗口
70Torch人工智能
模型转换与部署:实现了从PyTorch(.pt)到ONNX再到RKNN的完整模型转换链路,适配瑞芯微NPU硬件加速。多线程视频流处理:设计了图像采集、预处理、模型推理、结果后处理的并行流水线,最大化利用CPU与NPU资源。自适应视觉算法:集成了动态阈值分割与逆透视变换(IPM)算法,解决了复杂光照下
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项目包含五大核心功能模块:1)多通道数据采集模块:集成BaoStock(证券级行情)、akshare(东方财富基本面)、YahooFinance、SECEDGAR等多种数据源,自动获取历史行情、财务指标和公司公告;2)智能舆情分析模块:通过Tavily新闻搜索与LLM情感分析,对目标股票进行多维度舆
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280Python人工智能
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340Python电商
可以通过识别图片并自动分析通过生成式ai来进行病情分析载入图片并上传个人云端服务器进行ai识别,具体利用其识别图像及分析的方法进行对病人病情分析可以加快病人病情的分析与处理
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