文生图/图生图基本原理 基础 AI 文生图（Text-to-Image Generation）是指通过输入文本描述，生成对应图像的技术。文生图的整体流程: 文本编码：将输入的文本描述转换为向量表示，捕捉语义信息。 噪声生成与扩散过程：通过逐步向图像添加噪声，训练模型学习如何逆转噪声过程生成清晰图像。 采样（生成）过程：利用训练好的模型，从随机噪声开始，逐步去噪，生成符合文本描述的图像。 图像解码：将模型生成的潜在空间表示解码为真实图像。 ...

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概述 缓存基础 缓存是通过将计算结果或者数据临时存在可以快速访问的位置，从而提高系统吞吐和相应速度，本质是空间换时间。 缓存在计算机系统中应用十分广泛，一些常见的缓存： ...

基础知识 线程 vs. 协程 线程Thread是操作系统内核视角下的最小调度单元，其创建、销毁、切换、调度都需要由内核参与； 协程可以理解为用户态线程，是用户程序对对线程概念的二次封装，和线程为多对一关系，在逻辑意义上属于更细粒度的调度单元，其调度过程由用户态闭环完成，无需内核介入 协程可以作为实现用户态线程的基础，但是不是等于是用户态线程。“User-level threads are different from coroutines. Coroutines voluntarily yield to each other; user-level threads can preempt or be preempted.” –MIT 6.828 Operating System ...

资产assets & 股权equity & 债务debt 在基本面研究中，理解资产（Assets）、股权（Equity）和债务（Debt）是评估公司财务状况的关键。这些财务概念在资产负债表中有明确的定义和作用。下面是对这些概念的详细介绍： ...

量价数据集 基础字段 id description type coverage userCount alphaCount adv20 Average daily volume in past 20 days MATRIX 1.0 8077 62668 cap Daily market capitalization (in millions) MATRIX 1.0 12379 90367 close Daily close price MATRIX 1.0 23475 259573 country Country grouping GROUP 1.0 714 9994 currency Currency GROUP 0.0 77 197 dividend Dividend MATRIX 1.0 2220 6728 exchange Exchange grouping GROUP 1.0 957 44853 high Daily high price MATRIX 1.0 7389 36930 industry Industry grouping GROUP 1.0 7088 94583 low Daily low price MATRIX 1.0 7096 31347 market Market grouping GROUP 1.0 4094 39544 open Daily open price MATRIX 1.0 6740 33858 returns Daily returns MATRIX 1.0 11831 79329 sector Sector grouping GROUP 1.0 5958 78522 sedol Sedol GROUP 0.0 6 12 sharesout Daily outstanding shares (in millions) MATRIX 1.0 3179 18426 split Stock split ratio MATRIX 1.0 841 8393 subindustry Subindustry grouping GROUP 1.0 10643 91179 volume Daily volume MATRIX 1.0 13154 69987 vwap Daily volume weighted average price MATRIX 1.0 11420 45953 基本面数据 基础 公司基础数据主要从三个主要财务报表中提取： ...

基础 横截面操作符 vs. 时序操作符 让我们想象一个学生在一次考试中得了80分。有两种主要的方法来评估这个分数：与自己过去的成绩进行比较，或者与其他学生在这次考试中的成绩进行比较。和自己的历史比，这类操作一般称为时间序列操作符(Time Series operators)；和其他学生比，这类操作一般称为横截面操作符 Cross-Sectional Operators）。 ...

1. 引言 在机器学习领域，梯度提升树（Gradient Boosting Tree）是一种非常强大的集成学习方法，而XGBoost（eXtreme Gradient Boosting）是梯度提升树的高效实现，因其速度快、性能优异而广受欢迎，广泛应用于分类、回归、排序等任务。 ...

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