1.手把手教你用机器学习预测黄金ETF价格（全程源码）
2.解析LinuxSS源码探索一探究竟linuxss源码
3.强化学习入门DQN算法详解
4.微信小程序毕业设计-刷题系统项目开发实战(附源码+论文)
5.NLP修炼系列之Bert（二）Bert多分类&多标签文本分类实战（附源码）
6.scikit-learn学习笔记（6）--神经网络
手把手教你用机器学习预测黄金ETF价格（全程源码）
之前分享了一些国外的经典量化研究内容，比如《一大波国外高清量化网址正在袭来...》等文章，都附带源码、和实战案例。但有不少新入门的小伙伴反馈，难以理解、盗刷软件源码实施起来有困难，甚至无法应用。为了解决这个问题，我决定将这些优质内容本土化和国产化，主要从以下几个方面着手：
1. 将英文原文翻译成中文，用更通俗的语言解释概念。
2. 修改原始代码，使其在国内运行环境兼容，消除地域限制。
3. 将使用的数据改为国内的品种，确保实践的可行性。
这次的尝试主要聚焦在《Gold Price Prediction: Step By Step Guide Using Python Machine Learning》一文。通过翻译插件，新手可以轻松理解文章内容，核心是使用线性回归模型预测黄金ETF的第二天价格，基于两根均线的当前数值。难点在于原代码中的yfinance库不再支持国内访问。
为此，我选择了开源的akshare库作为替代，其功能强大且在国内完全可用，通过简单的安装命令`pip install akshare`即可获取。解决了数据获取的障碍后，文章中的步骤变得更为清晰，以下为关键步骤及其解释：
**Step 1**：导入必要的Python库并读取黄金ETF数据。
**Step 2**：定义解释变量，这里选择了日和日移动均线。
**Step 3**：定义因变量，lpk劫持 源码即预测目标，为第二天的黄金ETF收盘价。
**Step 4**：将数据划分为训练集和测试集，%用于训练，%用于测试。
**Step 5**：构建线性回归模型，学习解释变量与因变量的关系。
**Step 6**：使用模型预测黄金ETF价格，并计算决定系数R2衡量模型拟合效果。
**Step 7**：回测模型性能，绘制累积回报图以评估策略表现。
**Step 8**：每日滚动预测，实施策略并观察效果。
通过这八个步骤，我们不仅解决了代码无法运行的问题，还详细解释了每个环节的关键点。对于想要使用机器学习预测黄金ETF价格的读者，这提供了一个实用的指南和实践案例。接下来，我会继续分享更多量化策略和代码，欢迎关注和交流。
解析LinuxSS源码探索一探究竟linuxss源码
被誉为“全球最复杂开源项目”的Linux SS（Secure Socket）是一款轻量级的网络代理工具，它在Linux系统上非常受欢迎，也成为了大多数网络应用的首选。Linux SS的源码的代码量相当庞大，也备受广大开发者的关注，潜心钻研Linux SS源码对于网络研究者和黑客们来说是非常有必要的。
我们以Linux 3. 内核的SS源码为例来分析，Linux SS的源码目录位于linux/net/ipv4/netfilter/目录下，在该目录下包含了Linux SS的主要代码，我们可以先查看其中的主要头文件，比如说：
include/linux/netfilter/ipset/ip_set.h
include/linux/netfilter_ipv4/ip_tables.h
include/linux/netfilter/x_tables.h
这三个头文件是hibernate 分页源码Linux SS系统的核心结构之一。
接下来，我们还要解析两个核心函数：iptables_init函数和iptables_register_table函数，这两个函数的主要作用是初始化网络过滤框架和注册网络过滤表。iptables_init函数主要用于初始化网络过滤框架，主要完成如下功能：
1. 调用xtables_init函数，初始化Xtables模型；
2. 调用ip_tables_init函数，初始化IPTables模型；
3. 调用nftables_init函数，初始化Nftables模型；
4. 调用ipset_init函数，初始化IPset模型。
而iptables_register_table函数主要用于注册网络过滤表，主要完成如下功能：
1. 根据提供的参数检查表的有效性；
2. 创建一个新的数据结构xt_table；
3. 将该表注册到ipt_tables数据结构中；
4. 将表名及对应的表结构存放到xt_tableshash数据结构中；
5. 更新表的索引号。
到这里，我们就大致可以了解Linux SS的源码，但Learning Linux SS源码只是静态分析，细节的分析还需要真正的运行环境，观察每个函数的实际执行，而真正运行起来的Linux SS，是与系统内核非常紧密结合的，比如：
1. 调用内核函数IPv6_build_route_tables_sockopt，构建SS的路由表；
2. 调用内核内存管理系统，比如kmalloc、vmalloc等，分配SS所需的内存；
3. 初始化Linux SS的配置参数；
4. 调用内核模块管理机制，加载Linux SS相关的内核模块；
5. 调用内核功能接口，比如netfilter, nf_conntrack, nf_hook等，通过它们来执行对应的网络功能。
通过上述深入了解Linux SS源码，我们可以迅速把握Linux SS的构架和实现，也能熟悉Linux SS的具体运行流程。Linux SS的深层原理揭示出它未来的发展趋势，我们也可以根据Linux SS的现有架构改善Linux的网络安全机制，进一步开发出与Linux SS和系统内核更加融合的android widget 源码高级网络功能。
强化学习入门DQN算法详解
深度强化学习之旅：DQN算法解析 强化学习，一个智能体通过不断与环境互动，学习最佳策略的理论框架，在年被DeepMind以DQN算法推向新的高度。这项突破性工作在NIPS和Nature上发表，不仅提升了AI在自动驾驶和信号灯控制等领域的应用，而且开启了深度学习在复杂环境中的决策优化新篇章。 传统强化学习算法，如Q-Learning（年提出），通过Q矩阵存储状态-动作值，适合规模较小的问题，但当面临庞大的状态和动作空间时，处理能力就显得捉襟见肘。DQN的出现，正是为了解决这一难题，它将Q-Learning与神经网络（Q-Network）结合，利用深度学习的强大表征能力，通过学习和优化神经网络来预测未来奖励。 神经网络训练的核心是，通过未来的奖励预测来计算标签，损失函数聚焦于估算动作的价值。DQN的流程包括：初始化经验缓存和Q函数，然后在每个episode中，智能体在环境中采样、学习并根据新数据更新网络。探索策略至关重要，通常使用e-greedy方法，随着时间推移逐渐降低随机动作的选择概率，确保策略的稳健性和效率提升。 DQN中引入了目标网络，与主网络结构相同，以稳定训练并减少噪声。qqkey获取源码在ElegantRL的代码实现中，探索环境生成训练数据，然后通过Replay Buffer进行反向传播更新网络。举个例子，explore_env函数负责环境互动，收集状态、动作、奖励和终止信号，而get_action函数则根据探索策略随机选取动作。 探索率的调整，如通过buffer数据计算损失并优化网络，get_obj_critic负责获取损失，Q值由即时奖励和折扣后的next_q值计算得出。而QNet类则是神经网络模型的核心，它接收环境状态，为每个可能的动作计算出对应的Q值。 实战应用：DQN在CartPole环境中的表现 DQN在经典的CartPole任务中展现了卓越的性能，它能够稳定地保持杆子平衡，揭示了其在复杂环境中的决策能力。尽管如此，DQN的潜力还远未完全挖掘，它在更广泛的领域中仍等待着新的挑战和突破。 如果你对DQN算法有任何疑问或发现潜在改进点，欢迎提出交流，共同推进AI技术的进步。源代码和相关论文可以参考：NIPS 论文 | Nature 论文 | ElegantRL项目
如果你对人工智能、自动驾驶、交通控制等领域的前沿动态感兴趣，别忘了关注我们的公众号Deep Traffic，我们定期分享深度内容，共同探索智能交通的未来。微信小程序毕业设计-刷题系统项目开发实战(附源码+论文)
本文主要介绍了一个基于微信小程序的刷题系统项目开发实战。项目旨在为计算机相关专业的学生和小程序学习者提供一个实用的学习和实践平台。项目源码、数据库、LW（Learning Workflow）和演示录像等资源齐全，可以直接用于毕业设计。
项目开发环境包括微信小程序开发工具和Java作为后端。前端界面设计简洁，后端逻辑处理高效。项目采用MySQL数据库，兼容性强，支持跨平台使用。
系统设计分为软件功能模块设计和数据库设计。功能模块设计旨在满足用户在试题信息管理、在线考试、查看成绩等方面的需求。数据库设计则构建了管理员、试卷信息、成绩信息等实体关系，确保数据的完整性和一致性。
系统项目实现中，后台管理功能实现包括登录、考试管理、试卷信息管理和用户信息管理。用户首页功能提供知识点信息查看、收藏和评论等功能。在线考试功能允许用户进行模拟测试。
项目中涉及的关键代码部分，有助于理解系统的核心逻辑和实现细节。此外，提供项目源码或论文获取方式，方便用户进一步深入了解和应用。
NLP修炼系列之Bert（二）Bert多分类&多标签文本分类实战（附源码）
在NLP修炼系列之Bert（二）的上一篇文章中，我们对Bert的背景和预训练模型进行了深入讲解。现在，我们将步入实战环节，通过Bert解决文本的多分类和多标签分类任务。本文将介绍两个实际项目，一个是基于THUCNews数据集的类新闻标题分类，另一个是我们公司业务中的意图识别任务，采用多标签分类方式。 1.1 数据集详解多分类项目使用THUCNews数据集，包含万个新闻标题，长度控制在-个字符，共分为财经、房产等个类别，每个类别有2万个样本。训练集包含万个样本，验证集和测试集各1万个，每个类别条。
多标签任务数据集来自公司业务，以对话形式的json格式存在，用于意图识别。由于隐私原因，我们无法提供，但网上有很多公开的多标签数据集，稍加调整即可适用。
1.2 项目结构概览项目包含Bert预训练模型文件、配置文件和词典等，可以从Huggingface官网下载。
datas 目录下存放数据集、日志和模型。
models 包含模型定义和超参数配置，还包括混合模型如Bert+CNN等。
run.py 是项目入口，负责运行训练。
train_eval.py 负责模型训练、验证和测试。
utils 提供数据预处理和加载工具。
2. 项目流程和环境要求 通过run.py调用argparse工具配置参数。安装环境要求Python 3.8，项目中已准备好requirements.txt文件。 3. 项目实战步骤 从构建数据集到模型定义，包括数据预处理、数据迭代器的创建、配置定义以及训练、验证和测试模块的实现。 4. 实验与总结 我们尝试了以下实验参数：num_epochs、batch_size、pad_size和learning_rate。在fine-tune模式下，Bert表现最佳，否则效果不佳。项目代码和数据集可通过关注布尔NLPer公众号获取，回复相应关键词获取多分类和多标签分类项目源码。scikit-learn学习笔记（6）--神经网络
神经网络（neural_network）模块中的重要类包括MLPClassifier（用于分类）和MLPRegressor（用于回归）。多层感知器（MLP）是一种监督学习算法，属于前馈人工神经网络模型，本质上是一个全连接神经网络（让我回想起看西瓜书时用Java实现全连接网络......不堪回首）。
MLPClassifier类和MLPRegressor类都使用参数alpha作为正则化（L2正则化）系数。
二、数据集
分类：鸢尾花数据集
回归：自己构造的曲线，exp函数，x范围为[-3.0, 3.0]，间隔为0.1
三、函数详细介绍
多分类同样不用讨论，并且允许同时拟合多条线。
这章的详细介绍将从源码、参数、属性、结果截图和画图截图展开。
1、MLPClassifier类，多层感知机分类
原理及公式：一系列的公式和具体原理可以见西瓜书，这里不再赘述。
代码：略
结果图示：略
note：
1、各属性值含义在源码中已经说明。
2、参数：
1）、hidden_layer_sizes=()：元组，同时指定隐藏层层数+每层单元数。比如（,）两层，第一层个隐藏单元，第二层个单元；
2）、activation="relu"：隐藏层的激活函数，可选为{ 'identity', 'logistic', 'tanh', 'relu'}，分别对应：{ f(x) = x ，f(x) = 1 / (1 + exp(-x))，f(x) = tanh(x)，f(x) = max(0, x)}
3）、solver='adam'：参数的优化算法，可选为{ 'lbfgs', 'sgd', 'adam'}，分别对应{ 拟牛顿法，随机梯度下降，基于随机梯度下降的自适应}的具体实现算法
4）、alpha=0.：L2正则化参数
5）、batch_size='auto'：对于随机优化器来说是可选的，批大小，设为auto时为min(，n_SAMPLES)
6）、learning_rate="constant"：参数更新时的学习率，只在solver='sgd'时有效，可选为{ 'constant', 'invscaling', 'adaptive'}，分别对应{ 常数即=初始学习率，逐渐降低，自适应}
7）、learning_rate_init=0.：初始学习率，只在solver='sgd' 或'adam'起作用
8）、power_t=0.5：影响learning_rate=" invscaling "时的学习率降低（有个计算公式effective_learning_rate = learning_rate_init / pow(t, power_t)，t表示时间步）
9）、max_iter=：最大迭代轮数
）、tol=1e-4：损失值容忍阈值，小于该值时停止训练
2、MLPRegressor类，多层感知机回归
原理及公式：本来输出的就是连续值，用来做分类要加上softmax层，这里只是去掉该层
代码：略
结果图示：略
note：
1、参数同分类，无新参数需要说明
2、各属性值含义亦同。
