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Qlib

Qlib 是一个面向 AI 的 Quant 投资平台，旨在利用 AI 技术为 Quant Research 提供支持，从探索想法到实施生产。Qlib 支持多种 ML 建模范式，包括监督学习、市场动态建模和 RL

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工具介绍

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Crawlee

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爬虫
一个网络抓取和浏览器自动化库，供 Node.js 构建可靠的爬虫。在 JavaScript 和 TypeScript 中。提取 AI、LLM、RAG 或 GPT 的数据。从网站下载 HTML、PDF、JPG、PNG 和其他文件。适用于 Puppeteer、Playwright、Cheerio、JSDOM 和原始 HTTP。有头和无头模式。具有代理轮换功能。
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code-server

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浏览器中的 VS Code
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it-tools

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为开发人员提供的方便的在线工具集合，具有出色的用户体验。
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full-stack-fastapi-template

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fastapi Python 全栈 模板
全栈、现代 Web 应用程序模板。使用 FastAPI、React、SQLModel、PostgreSQL、Docker、GitHub Actions、自动 HTTPS 等
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FluxPanel

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vue3 ElementUI Python FastApi
FluxPanel基于FastApi+SqlAlchemy+Vue3开发的管理系统，易于拓展，支持代码一键生成
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Wot UI

Wot UI

免费 国内
uni-app vue3 typescript
高颜值、轻量化的uni-app组件库。基于Vue3+TS开发，提供70+高质量组件，支持暗黑模式、国际化和自定义主题。
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RAGFlow

免费 国外
RAGFlow是一个基于深度文档理解的开源检索增强生成（RAG）引擎。当与大型语言模型（LLM）集成时，它能够提供真实的问题回答能力，并基于来自各种复杂格式数据的充分引用来支持其回答。
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Galacean Engine

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Web 3D
Galacean Engine 是一套 Web 为先、移动优先、开源共建的实时互动解决方案，采用组件化架构并用 Typescript 编写。它包含渲染、物理、动画、交互、XR等功能，并提供了具备完善工作流的可视化在线编辑器，帮助你在浏览器上创作绚丽的 2D/3D 互动应用.
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Leafer

免费 国内
Typescript Canvas
一款革新、好用的 Canvas 引擎, 轻松实现专业图形编辑。适用于图形编辑、小游戏、互动应用、组态软件、生成图片与短视频等场景
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MoviePy

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视频处理 python
基于FFmpeg的视频剪辑/合成库，支持特效添加、格式转换、GIF生成
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LLMs-from-scratch

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PyTorch LLM ChatGPT
用PyTorch从零开始逐步实现类似ChatGPT的大语言模型（LLM）
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Abp Vnext

Abp Vnext

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.netcore .net
ABP 提供创建业务的基础设施和工具 使用最佳实践和现代软件架构的解决方案。 不要重复自己， 专注于您的业务并享受编码。
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mcpdotnet

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MCP .NET
模型上下文协议 （MCP） 的 .NET 实现
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MCPSharp

免费 国外
MCP .NET
MCPSharp 是一个 .NET 库，可帮助您构建模型上下文协议 （MCP） 服务器和客户端 - AI 助手和模型使用的标准化 API 协议。
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JVS 规则引擎

JVS 规则引擎

免费 国内
规则引擎 Vue ElementUI
JVS规则引擎是可以直接使用的企业级规则引擎，自动化与智能化并行。Java语言开发，前端VUE+ElementUI，提供私有化部署，支持提供全量源码、二次开发、定制、可集成。
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Ollama

Ollama

免费 国外
部署工具
Ollama是一款开源的本地大模型部署工具，致力于让用户在消费级设备上轻松运行大型语言模型
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flowgram.ai

flowgram.ai

免费 国内
工作流
FlowGram.ai：一款字节跳动开源的节点式工作流可视化引擎
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FinML：用于动态选股的实用机器学习框架

免费 国外
AI金融
股票推荐对投资公司和投资者至关重要。然而，没有单一的选股策略会永远赢，而分析师可能没有足够的时间去检查所有标准普尔500股票（标准普尔500）。在本文中，我们提出了一个实用的方案，使用机器学习推荐标准普尔 500 指数的股票。我们的基本理念是动态购买并持有前 20% 的股票。首先，我们选择具有良好解释力的代表性股票指标。其次，我们采用五种常用的机器学习方法，包括线性回归、岭回归、逐步回归、随机森林和广义提升回归，在滚动窗口中对股票指标和季度对数回报进行建模。第三，我们选择每个时期均方误差最低的模型对股票进行排名。最后，我们通过执行等权重、均值方差和最小方差等投资组合分配方法来测试选定的股票。我们的实证结果表明，在夏普比率和累积回报方面，拟议的方案在标准普尔 500 指数上优于仅做多策略。
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