2024年8月15日 星期四
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2024年5月24日 星期五
AI
■ 目前AI還無法創新， 頂嘴。
先滿足人類 美顏修圖 作假 。 可以先買波斯頓動力犬 幫忙拿菜籃 看天氣帶傘。
對了， 幫忙買早餐。 新商機。
■ GPT- 4o
口譯很強了! 完全符合 2019KFK預言 : 以後語言不是問題!
PS 不過, GPT-4o還是唸 GPT four o比較好!
■ 以下也很值得一看
大模型解决不了英伟达的难题，AI新范式必将出现：专访安克创新CEO阳萌
02：00 專家系統＞決策樹＞SVM＞深度學習＞＞＞
03:30 SVM 後來被取代了
■alpha zero https://bangqu.com/
2016年，DeepMind通過AlphaZero在複雜多步推理問題如圍棋上取得突破性進展。AlphaZero結合了傳統MCTS和深度神經網路的優勢，使用價值函式學習簡化了MCTS中的Simulation/Rollout過程，並通過蒸餾樹搜尋增強策略的迭代優化，為大語言模型在樹搜尋評估和長程規劃效率問題上提供了方向。
ps.
1.
2. 大型語言模型的不足
圖靈獎得主、主導 Meta AI 研究的 AI 科學家楊立昆（Yann LeCun）日前出席法國科技創新展覽會 VivaTech，告訴下一代 AI 開發者不要投入大型語言模型（Large Language Models，LLM）研究
3. 2025.May. 硬體進展
2024年5月23日 星期四
2024 vscode + python
https://code.visualstudio.com/Download
先下載Vs code
奶爸的教學不錯 ， 點一下 VScode改成中文繁體顯示
延伸模組＞搜尋chinese＞安裝繁體中文＞選改變重啟生效
桌面建一目錄，在vscode >檔案>選新目錄>加檔案＞test.py＞輸入python指令＞按右上角三角形，便會自動判斷為py檔執行python 直譯器
其間系統要求安裝python >安裝pyton 3.11.9
回到 windows 11 下方圖示條＞放大鏡＞輸入cmd＞跳出command prompt, 輸入python＞
(顯示版本為3.11.9)> pip install beautifulsoup4 失敗， 以前 python 3.10 曾經成功。
嚐試解決 是否沒安裝好pip
下指令無效 □
prompt> py -3.11 -m pip install beautifulsoup4 ●針對python3.11居然成功了●(因為我幾年來陸續裝了幾個不同版本吧！)
prompt> py -3.11 -m pip install requests ● ok
prompt> py -3.11 -m pip install panda ● ok (pandas not ok)
prompt> py -3.11 -m pip install pandas ● later ok
prompt> py -3.11 -m pip install numpy ● ok
prompt> py -3.11 -m pip install datetime ● ok
matplotlib , jsons(要建立一個DIR給launch json時候使用) ... ● ok too
py -3.11 -m pip install --user twstock ● ok
py -3.11 -m pip install mplfinance ● ok
後來直接在 c:/users/我的登入名/lpp.bat
建立一個批次檔後, prompt>lpp,
便可一次安裝上述數個packages!
VScode python
test ok 1
import os
dir = "myDir"
if os.path.exists(dir):
os.rmdir(dir)
else:
print(dir + "目錄未建立!")
test ok 2
p.s.
filab 實驗了幾次不成功， 改看看阿嬤也會python
https://www.peteryangblog.com/試了很多網路程式 這位楊兄的可以
import pandas as pd
import requests
# 設定目標日期
target_date = '20230928'
# 把 csv 檔抓下來
url = f'https://www.twse.com.tw/rwd/zh/afterTrading/MI_INDEX?date={target_date}&type=ALL&response=csv'
res = requests.get(url)
data = res.text
# 把爬下來的資料整理成需要的格式
s_data = data.split('\n')
output = []
for d in s_data:
_d = d.split('","')
length = len(_d)
symbol = _d[0]
if length == 16 and not symbol.startswith('='):
output.append([
ele.replace('",\r','').replace('"','')
for ele in _d
])
# 轉成 DataFrame 並存成 csv 檔
df = pd.DataFrame(output[1:], columns=output[0])
df.set_index('證券代號', inplace=True)
df.to_csv(f'stock_price_{target_date}.csv')
這個詳細
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finlab 解說部份python packages 但2024/5/27執行失敗, 可能這是收費的 還要安裝一些什麼模組吧
好吧！ 重新找到finlab基本教學 ，改天再試
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