Dexter是一款开源的金融研究AI智能体，支持自动任务规划、数据分析和报告生成。提供TypeScript（推荐）和Python（Legacy）版本，需安装Bun/Git等工具并配置API密钥（如OpenAI、Financial Datasets等）。安装后可通过命令行交互使用，支持本地LLM（Ollama）和多种云服务提供商。用户可自定义智能体行为，修改提示词或添加工具来优化分析流程。常见问题包

本文构建了一个完整的量化交易回测框架，包含数据获取、策略逻辑、回测引擎和可视化分析四个核心模块。以双均线策略为例，通过baostock获取股票历史数据，实现短期均线上穿长期均线买入、下穿卖出的策略逻辑。回测模块模拟交易过程，计算持仓和收益，最终输出关键绩效指标并可视化结果。该框架可灵活扩展其他交易策略，为量化交易研究提供基础支持。

共享池是 SGA（系统全局区）的一部分，用于缓存SQL语句、PL/SQL存储过程和控制结构等。此错误通常与数据库的内存管理有关，可能由于共享池大小不足或存在内存碎片导致。这里的 SCOPE=BOTH 意味着这个改变会同时影响 SPFILE 和内存中的参数值。大多数现代Oracle数据库使用服务器参数文件 (SPFILE) 来存储初始化参数。这种方法允许在不重启数据库的情况下更改一些参数。如果你没有

本文整理了时间序列分析领域的必读论文清单，涵盖经典理论、深度学习模型和前沿研究。经典部分推荐Box & Jenkins的ARIMA模型和Hamilton的统计分析教材；深度学习方法包括LSTM、GRU、CNN和Transformer系列（如Autoformer、Informer）；前沿研究涉及多变量建模、Patch表示学习和时序大模型（如Time-LLM）。还提供了综述文献和阅读路径建议，

CrewAI是一个轻量级Python多智能体协作框架，专注于构建"AI团队"协作完成复杂任务。其核心特点包括独立架构（不依赖LangChain等框架）、角色驱动的代理设计（每个代理有明确角色和目标）以及双重执行模式（自主协作的Crews和结构化流程的Flows）。框架包含三大组件：Agent（专家成员）、Crew（团队管理）和Process/Flow（任务策略），支持自动任务分

投资档案：风险承受能力、投资期限和策略偏好UI/UX自定义：深色/浅色模式、仪表板布局和小部件偏好智能体行为：沟通频率、分析深度和报告风格投资组合管理：自定义基准、绩效指标和配置目标。

在人工智能中，特征（feature）是指从原始数据中提取出的、能够代表数据关键信息并用于模型训练的属性或变量。特征通常是对原始数据的抽象或转换，目的是捕捉数据中的模式、结构或相关性，从而帮助机器学习模型更有效地学习和预测。简单来说，特征是原始数据经过提炼后的结果，能够突出对任务有用的信息，同时去除冗余或无关的部分。特征是从原始数据中提取的、能够代表数据关键信息的抽象表示。与原始数据相比，特征更简洁

摘要： 石油重度（API重度）是衡量原油密度与质量的核心指标，直接影响页岩油开发的开采效率、流动性和经济价值。轻质原油（API>31.1°）流动性好、易开采，而重质原油（API<22.3°）需强化技术并关注设备磨损。在AI应用中，API重度是产量预测、流动性优化和设备维护模型的关键特征，需与地质参数、运行数据融合以提升准确性。工程中需统一单位、处理异常值并优化特征组合，确保模型实用性。

摘要： 本文以抖音视频模块为例，系统讲解如何从用例建模和静态建模推导动态建模。动态建模通过顺序图和活动图，将业务流程需求与系统实体结构结合，描述对象协作过程。 顺序图（浏览推荐视频）： 依据用例流程，展示用户刷新视频流时，系统各对象（用户、界面、推荐管理器、视频）的时序交互 调用静态类方法（如generateVideoFeed()），并处理分支逻辑（无偏好时推荐热门视频） 活动图（内容审核）： 拆

页岩油排采工程流程优化与技术要点 摘要：本文系统阐述了页岩油排采全流程技术规范，重点介绍了焖井时间数值模拟确定方法、返排初期控压放喷策略、稳定排采阶段精细调控等关键环节。通过专业软件（Eclipse/CMG）建立三维地质模型，结合储层物性参数和压裂数据，科学确定最优焖井时间（通常30-45天）。返排阶段采用渐进式油嘴调节（2-8mm），控制压降速率≤0.3MPa/h。稳定排采期需建立"压