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Obsidian实用插件plugin

本文介绍了5款Obsidian实用插件:1. fast-note-sync-service(高性能笔记同步/REST API服务);2. clear-unused-images(自动清理未使用附件);3. Claudian(集成Claude AI模型操作笔记);4. Lockbox(笔记/文件夹加密);5. CustomAttachmentLocation(自动化附件管理)。部分插件需要额外环境支

AI Agents如何成为个人专属秘书的一点思考

当前AI Agents(如Claude、Codex、WorkBuddy等)存在本地与云端部署的痛点:本地PC端Agents可访问离线数据但无法24小时在线,云端Agents(如集成IM的Claw)虽能实时响应却难以获取本地文件。典型场景如夜间任务触发时,本地关机或待机导致服务中断。业界可能的解决方案包括混合架构(本地存储+云端计算同步)、边缘计算设备常驻在线,或通过安全协议实现云端临时访问本地数据

Python 实现股票指标计算——MACD

MACD (Moving Average Convergence / Divergence) - 异同移动平均线。

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#python
Python 实现股票指标计算——DMI

DMI (Directional Movement Index) - 动向指标。

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#python
Andrew Ng 吴恩达的深度学习课程作业 COURSE 2 Week 03 TensorFlow Tutorial (TF2兼容)

使用TensorFlow 2.6.0版本改写TensorFlow 1的代码,使用TF2兼容TF1的API。

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#深度学习#tensorflow#人工智能
数据分析师CDA认证 Level Ⅰ笔记(完结)

【领会】数据库基本结构【熟知】数据类型约束条件数据库三大范式数据表中的每一列(每个字段)必须是不可拆分的最小单元表中所有的列都必须依赖于主键任何非主属性不依赖于其他非主属性五大约束主键约束非空约束唯一约束外键约束默认值约束数据完整性实体完整性关系中的主属性值不能为Null且不能有相同值域完整性字段的值域、字段的类型及字段的有效规则等约束参照完整性关系中的外键必须是另一个关系的主键有效值,或者是NU

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#数据分析
Andrew Ng 吴恩达的深度学习课程作业 COURSE 2 Week 03 TensorFlow Tutorial (TF2兼容)

使用TensorFlow 2.6.0版本改写TensorFlow 1的代码,使用TF2兼容TF1的API。

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#深度学习#tensorflow#人工智能
AKShare 开源财经数据库试用(Python)计算全球指数年收益

AKShare是一个金融数据接口工具,支持64位操作系统和Python3.8及以上版本。安装方法包括通过pip命令(推荐使用清华镜像源)或Docker容器。该工具可获取股票指数实时行情(如上证系列)和历史数据(如沪深300),并以DataFrame格式返回。用户可通过示例代码计算指数年收益率,适用于分析中国、美国等市场的股票指数及商品价格数据。安装前需确保环境配置正确,推荐使用最新版Anacond

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#金融#python#数据分析
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