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如何改善你的回测方法，提高策略的未来收益

此外，在多次试验后，夏普比率可能会被高估，因此需要对其进行校正，如使用修正后的夏普比率或引入最小轨迹记录长度等方法。

回测方法

60.2K Star！别再熬夜写样式了！Screenshot-to-Code：截个图，代码全搞定！！

🕒 节省开发时间以前： 3 天时间做 5 个页面，熬夜熬到头秃。

Screenshot-to-Code 代码

Stable Diffusion

全面理解Stable Diffusion采样器

重复该过程，最终将会得到清晰的图片。

绘画采样器 SD

元象首个多模态大模型 XVERSE-V 开源，刷新权威大模型榜单，支持任意宽高比输入

兼顾全局的概览信息和局部的细节信息，能够识别和分析图像中的细微特征，看的更清楚，理解的更准确。

XVERSE-V 多模态大模型

SD入门教程七：ControlNet篇-Canny边缘检测预处理器

预处理器分辨率，在未开启完美像素，手动调整参数，参数值64-2048，默认 512，数值越高线条越精细，数值越低线条越粗糙

Canny SD

国内AI大模型已近80个，哪个最有前途？

字节为啥觉得字节可能是最有前途的呢？

大模型

阿里的AI一键换衣（AnyDoor）工具来了

2、修改配置文件以局域网访问如果在局域网中其他电脑访问，则需要将启动地址从127.0.0.1改为0.0.0.0，具体修改文件为： AnyDoor\glut\Lib\site-packages\gradio

AnyDoor 换装文生图

LLM之RAG实战（五）| 高级RAG 01：使用小块检索，小块所属的大块喂给LLM，可以提高RAG性能

我宁愿不重复这种努力。

RAG 检索

没有思考过 Embedding，不足以谈 AI

对于神经网络模型，每一个节点、每一层都必须是连续的，否则便无法计算梯度从而无法应用反向传播算法。

开源模型

分享使用SDXL 1.0模型的一些技巧和心得

采样迭代步数越大，细节越多。

文生图

Stable Diffusion

99%的人都不懂的Stable Diffusion高级功能，Negative Prompt如何正确使用?

1.2 注意细节一张好的图像不仅要看起来吸引人，还要包含有趣的细节。

Negative Prompt 文生图

一文探秘LLM应用开发-Prompt(相关概念)

比如无生命的原子组合产生活细胞; 水分子产生波浪; 椋鸟的低语以变化但可识别的模式在天空中飞翔; 细胞使肌肉运动和心脏跳动。

prompt 大模型

openpose原理及安装教程（姿态识别）

OpenPose的优势在于它可以实时地估计人体姿态，即使在复杂的环境下也能够保持准确性。

行为识别姿态识别

AI Agent行业深度：框架拆解、应用方向、应用领域及相关公司深度梳理！

自主智能体有望带来软件行业交互方式和商业模式变革：交互方式变革：相比过去的APP/软件，从人适应应用变成应用适应人，Agent的决策/规划/执行等环节需要更深的用户需求理解以及更强的工程细节打磨。

AI Agents 大模型

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AI Agent 大模型人工智能

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