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pythonic新上映_pythonic是什么(2024年12月抢先看)

内容来源：麦吉窗影视所属栏目：导读更新日期：2024-11-30

pythonic

每日热门 GitHub Trending 开源项目推荐。 1、pressly/goose 有超过 6.9k Star，使用 Go 开发，Goose是一个支持SQL迁移和Go函数的数据库迁移工具，可作为CLI和库使用，支持多种数据库和环境变量替换，并支持数据填充。 2、ranaroussi/yfinance 有超过 13.7k Star，使用 Python 开发，yfinance是一个使用Yahoo财经公共API的开源工具，提供了一个Pythonic方式下载市场数据，支持多股票数据查询，旨在研究和教育用途。 3、hiteshchoudhary/apihub 有超过 5.0k Star，FreeAPI.app 提供一个开放源代码的API集合平台，致力于解决开发人员在各编程语言中API交互学习的问题，特别适合前端、移动端和后端开发人员。 4、Catfriend1/syncthing-android 有超过 1.7k Star，使用 Java 开发，Syncthing-Fork为Android用户提供了一个易于使用的Syncthing包装器，支持设备间同步、进度显示、配置灵活性及新Android版本兼容，解决了原版的一些限制和问题。 5、durgeshsamariya/awesome-github-profile-readme-templates 有超过 4.3k Star，此项目汇集了精选的GitHub个人简介README模板，旨在提供灵感和参考，帮助用户打造个性化且引人注目的GitHub个人主页。 GitHub GitHub精选 GitHubTrending 记录我的2024

量化投资必看！五本书带你飞最近有不少朋友想学量化投资，但苦于没有掌握Python这个强大的工具。今天我就来给大家推荐五本必读的Python书籍，助你顺利入门并掌握这个领域。《Python编程从入门到实践》 𐟐 这本书由Eric Matthes撰写，非常适合Python初学者。它从基础语法开始，逐步引导你掌握实际应用。无论你是完全的新手还是想巩固基础，这本书都是你的好帮手。《流畅的Python》 𐟚€ 如果你已经有了一些Python经验，那么这本书是继续深入的好选择。Luciano Ramalho详细讲解了Python中的高级特性，以及如何编写更清晰、更Pythonic的代码。通过这本书，你将学会更优雅地表达你的想法。《Python数据结构与算法分析》 𐟧•𐦍“构和算法是编程的基础，也是量化投资的关键。这本书由布拉德利•米勒和戴维•拉努撰写，引导你学习如何用Python实现各种数据结构和算法，让你在编程和量化策略开发中游刃有余。《Python金融大数据分析》 𐟒𙊩‡‘融数据分析是量化投资的核心。这本书由伊夫•希尔皮斯科撰写，教你如何使用Python进行金融数据分析，掌握数据获取、处理、可视化和模型应用等关键技能。让你能够深入了解市场趋势和机会。《Python深度学习：基于PyTorch》 𐟤– 这本书由吴茂贵撰写，以PyTorch为基础，帮助你从入门到实际应用，构建强大的深度学习模型。无论你是机器学习新手还是专业人士，这本书都能让你深入了解人工智能的精髓。这五本书将为你量化投资学习之旅提供全面的指导。无论你的经验水平如何，都能在这些书中找到适合你的内容。Python是一个强大的工具，它能够助你更好地探索金融市场，并构建优秀的投资策略。𐟒𛰟“ˆ

大语言模型7层架构详解，一文全掌握！最近，Two Sigma官网发布了一篇关于大语言模型7层架构的文章，名为LMSI。这篇文章借鉴了计算机网络中的OSI架构，定义了一个语言模型中的7层架构，帮助大家更好地理解不同工具在不同层次上的作用。 LMSI（大语言模型系统交互架构）：从上到下依次为：用户层：用户直接与应用程序交互，利用应用提供的语言模型能力完成任务。应用层：包含库、工具和应用代码，基于底层能力构建开箱即用的通用解决方案，同时支持一定的配置能力。优化层：基于指标优化语言模型或语言模型系统的某些表现。控制层：支持框架中的常见控制流，如条件、循环和分发，实现更复杂的任务。提示约束层：施加提示词规则或结构要求，以及输出约束和校验。例如，Chat模型中的某些安全问题、审查规则等。提示层：用文本调用API，手动聊天，或其他交互形式，输入和输出文本不受限制。神经网络层：直接访问语言底层模型架构，权重参数以及编解码组件。 LM框架类别：基础提示：最基础的使用方式，只需将提示词传递给API或模型，使用灵活，是构建更高抽象的基础。可控生成：这类框架主要在神经网络层到提示约束层之间，有以下主要库： LMQL：内嵌在Python中，通过DSL表达逻辑，支持占位符（[ANSWER]）、类型注释（[NUM: int]）和where语句描述生成约束，支持即时执行和部分执行，可以谨慎地贴近输出要求。 Outlines：纯Python实现，支持正则表达式、上下文无关的EBNF语法格式，此外还支持输出格式为JSON和Pydantic对象模型。 Guidance：纯Python实现，操作连接直接通过+搞定，支持selects、正则表达式以及上下文无关的自定义语法，非常Pythonic。需要注意的是，由于LMQL访问了模型的decoding部分，所以无法在GPT3、GPT4上使用。另外，使用的填空策略更适合completion模型，而不是chat模型。由于篇幅限制，剩下的类别会在接下来的笔记中继续分享，后续还会基于提到的框架做更加深入和详细的介绍、分享，欢迎持续交流。

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