本文记录了量化交易初学者的第一天学习历程。主要内容包括：1）理解量化交易的核心概念，包括系统性、数据驱动等特点；2）搭建Python开发环境，安装Anaconda、pandas等工具库；3）学习获取和处理金融数据，使用Yahoo Finance数据源计算移动平均线等技术指标；4）了解股票市场基本规则和订单类型；5）制定长期学习路径规划，从基础阶段逐步过渡到策略开发和进阶学习。文章还记录了学习中遇到

马尔可夫决策过程是强化学习的数学基础，它描述了一个智能体在环境中做决策的完整框架。MDP包含五个核心要素：1. 状态（State）：环境当前情况的描述2. 动作（Action）：智能体可以执行的操作3. 奖励（Reward）：环境对智能体动作的反馈4. 状态转移概率：执行动作后状态转换的规律5. 折扣因子（γ）：权衡即时奖励与未来奖励的重要性马尔可夫性质：当前状态包含所有历史信息，未来只依赖于当前

本文介绍了从RNN到注意力机制的序列数据处理方法。首先分析了基础RNN的梯度消失问题，对比了LSTM和GRU的门控机制差异；随后展示了文本处理全流程，包括情感分析和文本生成任务；最后探讨了注意力机制的实现与可视化。文章总结了RNN训练技巧和注意力应用场景，并预告了Transformer架构的学习内容。关键点包括：1）长短序列分别适用不同模型；2）梯度裁剪和学习率预热等训练技巧；3）注意力机制在序列

摘要：本文深入探讨了生成对抗网络(GAN)和扩散模型两大生成式AI技术。详细解析了GAN的对抗训练原理，包括生成器与判别器的架构设计、训练过程中的最小最大博弈，以及DCGAN的具体实现代码。同时阐述了扩散模型的前向加噪和反向去噪过程，并提供了使用Diffusers库进行图像生成的实践方法。文章还展示了生成模型在图像超分辨率、风格迁移和医学图像合成等领域的应用示例，总结了训练调试技巧和常见问题解决方

4. **[HuggingFace视觉库](https://huggingface.co/docs/transformers/v4.37.2/en/model_doc/vision)**：最新视觉模型集合。1. **[ResNet原始论文](https://arxiv.org/abs/1512.03385)**：深度学习里程碑式工作。2. **[Fast.ai课程](https://course.