本文介绍了获取金融数据的四种主流方案，重点推荐了开源工具AKShare。作者对比了免费API、国内大厂接口和国际平台的局限性，最终选择AKShare作为解决方案。文章详细说明了AKShare的安装部署步骤，并以华安黄金ETF(000217)为例，展示了如何获取基金历史净值数据并进行金价换算。通过示例代码，读者可以学习到如何使用AKShare这一免费工具获取本地化的金融数据，为后续量化分析提供基础。

这两天突然发现鼠标似乎有掉帧，但是掉的又不太明显，用着感觉似乎快速移动的时候会有一瞬间卡一下，但是眼睛又看不清楚，不太确定是不是自己的心理作用，非常难受。

本文介绍了如何利用支持向量机(SVM)解决国际象棋中的兵王残局问题。兵王问题属于二分类任务，需要判断黑方能否和棋。文章首先解析了棋局规则和数据集特征，然后详细说明了Python环境配置和libsvm库的安装。核心代码实现了数据提取、归一化处理、训练集/测试集划分，以及通过网格搜索寻找最优SVM参数(C和gamma)。该方法通过分析棋子位置关系，可有效预测残局结果，为棋类AI研究提供了实用范例。

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摘要 Python爬虫在虚拟环境中获取数据为空，排查发现是压缩解压问题。原Anaconda环境能正常解压gzip/br压缩数据，但新建虚拟环境缺少brotli/zstandard库导致乱码。解决方案是安装brotli zstandard brotlipy库。该问题特殊之处在于不会直接报错缺失库，而是表现为数据解压失败，需注意环境配置完整性。

构建量化策略系统时，我们需要后端向前端实时推送任务执行结果（如数据更新完成、策略信号生成等）。起初选择了 SSE (Server-Sent Events) 作为推送方案，却在开发环境中屡次遭遇 uvicorn 重载/关闭时的 CancelledError 异常，尝试了多种优化仍无法根治。最终改用 FastAPI 原生 WebSocket，问题迎刃而解。本文记录了这一过程的探索与总结。特性SSEWe

分词器不匹配是导致解码乱码的常见原因，尤其是基于 Qwen 的衍生模型。当加载错误时，应检查中的字段。若 WebUI 无法手动指定分词器类，可直接修正配置文件或使用脚本方式调用。安装 LLaMA-Factory 时注意 CUDA 与 PyTorch 版本兼容性，推荐使用 conda 隔离环境。

本文运行的前提是您已经配置好LLaMA-Factory项目并下载完成需要进行微调的模型，具体方案可以参考我的上一篇文章。LLaMA-Factory 部署与 DeepSeek-R1-Distill-Qwen 模型乱码问题解决全记录断点续训逻辑LLaMA-Factory 会自动从输出目录中读取最新的检查点。若目标总步数 ≤ 已训练步数，则直接跳过训练（不会覆盖）。若要继续训练，只需增加轮数（或步数）并

步骤关键命令说明下载下载官方压缩包解压解压到当前目录启动前台启动服务环境变量添加到~/.bashrc下载模型从国内镜像加速下载对话测试ollama run 模型名加载模型并对话通过以上步骤，你可以在不依赖sudo权限的情况下，在自己的用户目录中完整部署 Ollama，不影响服务器上的其他用户。📎相关文章Ollama Windows 本地部署全指南：从零开始搭建大模型运行环境。

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