3 篇博文 含有标签「AI」

《Python 自动化 Everything》​

1. 课程概览及基础讲解
2. Python自动化数据获取-爬虫初体验
3. Python批处理文件-打工人必备利器
4. Python Excel处理-表格数据的快速处理方式
5. Python 自动化发送邮件
6. Python PDF 批处理
7. Python 自然语言处理
8. Python 图像处理
9. Python GUI，打包-传播你的代码·

未完待续

1.1 Introduction to QuantStart QuantStart was founded by Michael Halls-Moore, in 2010, to help junior quantitative analysts (QAs) find jobs in the tough economic climate. Since then the site has evolved to become a substantial resource for quantitative finance. The site now concentrates on algorithmic trading, but also discusses quantitative development, in both Python and C++. Since March 2010, QuantStart has helped over 200,000 visitors improve their quantitative finance skills. You can always contact QuantStart by sending an email to mike@quantstart.com. 1.2 What is this Book? Successful Algorithmic Trading has been written to teach retail discretionary traders and trading professionals, with basic programming skills, how to create fully automated profitable and robust algorithmic trading systems using the Python programming language. The book describes the nature of an algorithmic trading system, how to obtain and organise financial data, the concept of backtesting and how to implement an execution system. The book is designed to be extremely practical, with liberal examples of Python code throughout the book to demonstrate the principles and practice of algorithmic trading. 1.3 Who is this Book For? This book has been written for both retail traders and professional quants who have some basic exposure to programming and wish to learn how to apply modern languages and libraries to algorithmic trading. It is designed for those who enjoy self-study and can learn by example. The book is aimed at individuals interested in actual programming and implementation, as I believe that real success in algorithmic trading comes from fully understanding the implementation details. Professional quantitative traders will also find the content useful. Exposure to new libraries and implementation methods may lead to more optimal execution or more accurate backtesting. 1.4 What are the Prerequisites? The book is relatively self-contained, but does assume a familiarity with the basics of trading in a discretionary setting. The book does not require an extensive programming background, but basic familiarity with a programming language is assumed. You should be aware of elementary programming concepts such as variable declaration, flow-control (if-else) and looping (for/while). Some of the trading strategies make use of statistical machine learning techniques. In addition, the portfolio/strategy optimisation sections make extensive use of search and optimisation

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客户需求​

1. 行政应用​

这些应用文和公文都在中小学校的日常管理和教学工作中发挥着重要作用，规范了学校事务的沟通和操作。

• 会议纪要: 记录会议内容和决议的重要文档，‌帮助参会人员回顾会议内容，‌明确工作任务和责任。‌
• 请假申请：‌用于向上级领导请假并说明请假事由和请假时间。‌
• 报销申请：‌向财务部门申请报销各类费用的文档。‌
• 文件传真：‌快速传递文件和信息的沟通工具。‌
• 安全管理制度：‌包括学校行政方面安全管理制度、‌学校消防安全管理制度、‌学校周边环境安全治理制度等，‌确保校园安全。‌
• 学籍管理：‌负责学籍信息收集、‌汇总、‌校验、‌上报等工作，‌应用学籍系统开展日常学籍管理工作，‌确保学生学籍信息的真实、‌准确、‌完整。‌

这些文档不仅规范了中小学的日常行政管理流程，‌提高了工作效率，‌还保证了工作的准确性和可靠性，‌是中小学行政管理不可或缺的工具

中小学校范围内应用文和公文种类繁多，涵盖了各种日常管理、教育教学、学生事务等方面。以下是一些常见的应用文和公文类型：

1.1 应用文​

1.通知：用于发布学校的各类信息，如放假安排、家长会通知等。 2.通告：告知全校师生某些重要事项，如安全通告、禁烟通告等。 3.请假条：学生或教师因事请假时使用。 4.借条：用于借用学校财产或图书馆借书时的凭据。 5.感谢信：用于向老师、家长或合作单位表示感谢。 6.检讨书：学生因违反纪律或规章制度写的自我反省书。 7.申请书：申请加入学校某个组织、社团或申请奖学金时所使用的文书。 8.证明：老师或学校为学生开具的各种证明，如在读证明、实习证明等。 9.总结报告：教学工作、学生会工作等结束时所作的总结。 10.会议记录：记录教师会议、家长会等内容。

1.2 与上级的公文​

1.请示：向上级机关请示报告工作或请求批准某事项。 2.报告：向上级报告工作情况、阶段性成果或问题。 3.总结汇报：阶段性工作总结或专项工作完成后的汇报。 4.申请报告：例如申请拨款、申请设备等。 5.方案：提交的工作计划、活动方案或实施建议等。 6.调查报告：针对某些问题或事件进行调查后向上级提交的报告。

1.3 校内公文​

1.会议纪要：记录、总结各类校内会议内容和决定。 2.工作计划：各部门学期、学年或具体项目的工作安排。 3.工作总结：各部门阶段性或专项工作的总结。 4.意见和建议：向学校提出改进建议或作出意见反馈的文书。 5.布告：校内发布的一些正式信息，如教师招聘公告、考试安排公告等。 6.批复：学校领导对请示、报告的回复。 7.规章制度：学校制定的各类管理制度和规定。 8.奖惩通报：对师生表彰或批评的通报。 9.红头文件：学校正式发布的各类重要文件。

2. 科研应用​

2.1 论文助手​

• 论文资料收集：帮助搜集与论文相关的文献与资料。
• 论文辅助阅读：论文辅助助手可以快速帮助完成读取分析。运用文档读取插件，可以上传文档分析或总结文章内容，帮助阅读文章并提取知识精华和关键点。
• 论文写作：论文写作助手可以根据要求帮助快速完成论文写作。输入论文主题，即可生成论文大纲，根据生成的大纲，逐步生成每一章节的论文内容。

3. 教学应用​

3.1 教学助手​

• 智能辅导与个性化学习

  • 智能答疑系统：为学生提供及时、准确的答疑服务，解答学习中的疑难问题。
  • 个性化学习平台：基于AI的学习平台能够根据学生的学习进度、知识掌握情况和学习习惯定制个性化学习计划，提供个性化的练习题和学习资源。
  • 自适应学习系统：通过分析学生的学习数据，实时调整学习内容和难度，以适应每个学生的学习节奏和需求。

• AI辅助教学

  • 教学资源推荐：根据教学内容和目标，AI能够自动为教师推荐相关的教学资源、课程素材和教学案例。
  • 备课助手：备课助手可以在备课环节中辅助教师快速生成教学大纲及教案。应用可根据课程主题、重点及要求，收集网络相关资料，整理并生成备课所需的内容。
  • 智能批改作业：利用自然语言处理技术，AI系统可以帮助教师自动批改客观题和主观题，提供批改建议，减轻教师的工作量。
  • 课堂管理：智能课堂管理系统可以帮助教师实时监控课堂情况，记录学生出勤、表现，进行课堂互动评估等。

• 智能评估与分析

  • 学习数据分析：通过收集和分析学生的学习数据，AI能够生成详细的学习报告，帮助教师了解学生的学习情况和存在的问题，进而调整教学策略。
  • 智能测评系统：基于大数据和AI技术，系统能够设计和实施各类学科测评，并对测评结果进行智能分析，提供详细的反馈和改进建议。

• 语言学习与翻译

  • 智能翻译工具：在英语或其他语言课程中，智能翻译工具可以帮助学生理解外文资料，进行翻译和口语练习。
  • 语音识别与评分：通过语音识别技术，AI能够对学生的发音、语调进行分析和评分，提供改进建议。

• 虚拟现实与增强现实

  • 虚拟现实（VR）教学：通过虚拟现实技术，学生可以身临其境地参与到历史事件、科学实验等各种虚拟环境中，增加学习的趣味性和互动性。
  • 增强现实（AR）教材：利用增强现实技术，教科书上的图片可以变成动态的3D模型，帮助学生更直观地理解复杂的概念和内容。

• 机器人助教

  • 教育机器人：一些先进的教育机器人可以在课堂中扮演助教角色，进行知识讲解、互动问答，甚至帮助老师进行课堂管理。
  • 陪伴型机器人：这些机器人在课堂之外可以陪伴学生学习，进行一些简单的知识问答和互动，激发学生的学习兴趣。

• 心理健康与行为分析

  • 智能心理辅导：AI系统能够通过分析学生的行为数据、情绪表达等，帮助识别学生的心理问题，提供心理健康建议和辅助性服务。
  • 行为分析与干预：通过分析学生在课堂中的表现和行为轨迹，AI能够帮助教师识别和管理学生的行为问题，提供个性化的辅导和干预策略。

• 教育资源管理

  • 智能排课系统：利用AI技术，能够根据学生和教师的时间表、课程需求，自动生成最优的课程安排方案。
  • 资源调度与优化：AI系统可以帮助学校优化图书馆、计算机房、多媒体教室等资源的使用，提高资源利用效率。

• 智能翻译：智能翻译助手可以帮助快速翻译外文文献、文章、资料。将文章内容复制输入，一键翻译为中文内容。

• 试题生成：可输入考试科目并上传包含所需知识点的文档。系统通过分 析这些资料并且结合设定的要求，自动化地产生一系列试题。此外，生 成的试卷可以转化成电子格式，方便在线测试或电子提交。

• 绘图助手：绘图助手可以帮助教师快速生成教学用图、PPT配图等，协助在课堂上对知识内容进行多元化表达。使用自然语言输入画面描述，快速生成图片。

• 学生评价助手：输入“学生优点”、“学生不足”和字数要求，应用将结合训练的评语文档内容以及给出的要求快速生成出评语。

4. 办公应用​

4.1 办公助手​

• PPT助手：PPT制作助手，该应用能够接收关于课程的关键信息和特定要求，根据要求快速完成PPT大纲及内容的生成，并生成PPT文件。
• 图片视频助手： 文生文、文生图、文生视频，图片处理，帮助教师方便处理图片与视频。
• PDF一键摘要。

初步分析​

1. 行政应用​

• 会议纪要: 记录会议内容和决议的重要文档，‌帮助参会人员回顾会议内容，‌明确工作任务和责任。‌
• 请假申请：‌用于向上级领导请假并说明请假事由和请假时间。‌
• 报销申请：‌向财务部门申请报销各类费用的文档。‌
• 文件传真：‌快速传递文件和信息的沟通工具。‌
• 安全管理制度：‌包括学校行政方面安全管理制度、‌学校消防安全管理制度、‌学校周边环境安全治理制度等，‌确保校园安全。‌
• ：‌负责学籍信息收集、‌汇总、‌校验、‌上报等工作，‌应用学籍系统开展日常学籍管理工作，‌确保学生学籍信息的真实、‌准确、‌完整。‌

2. 科研应用​

• 论文资料收集：帮助搜集与论文相关的文献与资料。(目前没有很好的模型可以做这类功能，需要做多阶段工作)
• 论文辅助阅读：论文辅助助手可以快速帮助完成读取分析。运用文档读取插件，可以上传文档分析或总结文章内容，帮助阅读文章并提取知识精华和关键点。
• 论文写作：论文写作助手可以根据要求帮助快速完成论文写作。输入论文主题，即可生成论文大纲，根据生成的大纲，逐步生成每一章节的论文内容。（可以做，需要做好交互）

3. 教学应用​

• 智能辅导与个性化学习

  • 智能答疑系统 大语言模型即可
  • 个性化学习平台：基于AI的学习平台能够根据学生的学习进度、知识掌握情况和学习习惯定制个性化学习计划，提供个性化的练习题和学习资源。(学生进度，知识掌握情况，学习习惯这些数据从哪里来？)
  • 自适应学习系统：通过分析学生的学习数据，实时调整学习内容和难度，以适应每个学生的学习节奏和需求。(学生的学习数据从哪里来？)

• AI辅助教学

  • 教学资源推荐：根据教学内容和目标，AI能够自动为教师推荐相关的教学资源、课程素材和教学案例。(需要具体教学资源的例子)
  • 备课助手：备课助手可以在备课环节中辅助教师快速生成教学大纲及教案。应用可根据课程主题、重点及要求，收集网络相关资料，整理并生成备课所需的内容。(直接生成 VS. 收集网络相关资料？ 后者代价更大，比如利用perplexity技术(比一般大模型的 key 贵 10 倍))
  • 智能批改作业
  • 课堂管理：智能课堂管理系统可以帮助教师实时监控课堂情况，记录学生出勤、表现，进行课堂互动评估等。(这个看起来不是需要算法做的事)

• 智能评估与分析

  • 学习数据分析：通过收集和分析学生的学习数据，AI能够生成详细的学习报告，帮助教师了解学生的学习情况和存在的问题，进而调整教学策略。(缺原始数据)
  • 智能测评系统：基于大数据和AI技术，系统能够设计和实施各类学科测评，并对测评结果进行智能分析，提供详细的反馈和改进建议。(没有理解，需要进一步解释)

• 语言学习与翻译

  • 智能翻译工具(文档，语音)
  • 语音识别与评分：通过语音识别技术，AI能够对学生的发音、语调进行分析和评分，提供改进建议。(这个比较大，可以做，但是需要比较长的时间)

• 虚拟现实与增强现实

  • 虚拟现实（VR）教学：通过虚拟现实技术，学生可以身临其境地参与到历史事件、科学实验等各种虚拟环境中，增加学习的趣味性和互动性。
  • 增强现实（AR）教材：利用增强现实技术，教科书上的图片可以变成动态的3D模型，帮助学生更直观地理解复杂的概念和内容。

• 机器人助教

  • 教育机器人：一些先进的教育机器人可以在课堂中扮演助教角色，进行知识讲解、互动问答，甚至帮助老师进行课堂管理。(可以做，但是这里需求不明确)
  • 陪伴型机器人：这些机器人在课堂之外可以陪伴学生学习，进行一些简单的知识问答和互动，激发学生的学习兴趣。(和之前貌似相似)

• 心理健康与行为分析

  • 智能心理辅导：AI系统能够通过分析学生的行为数据、情绪表达等，帮助识别学生的心理问题，提供心理健康建议和辅助性服务。(可以做，但是这里需求不明确)
  • 行为分析与干预：通过分析学生在课堂中的表现和行为轨迹，AI能够帮助教师识别和管理学生的行为问题，提供个性化的辅导和干预策略。(如何交互？)

• 教育资源管理

  • 智能排课系统：利用AI技术，能够根据学生和教师的时间表、课程需求，自动生成最优的课程安排方案。(这种不用 AI 最好，更精确，用算法实现)
  • 资源调度与优化：AI系统可以帮助学校优化图书馆、计算机房、多媒体教室等资源的使用，提高资源利用效率。(这种不用 AI 最好，更精确，用算法实现)

• 智能翻译, 输入待翻译内容，以及需要翻译的语言，输出翻译内容

• 试题生成: 通过输入知识点，学生年级，题目数量，输出: 卷子，答案，需要去看如何生成电子版供下载

• 绘图助手：绘图助手可以帮助教师快速生成教学用图、PPT配图等，协助在课堂上对知识内容进行多元化表达。使用自然语言输入画面描述，快速生成图片。

• 学生评价助手: 通过 prompt 可以调试出合适的，输入：学生不足，学生优点，字数，学生姓名?

4. 办公应用​

• PPT助手：PPT制作助手，该应用能够接收关于课程的关键信息和特定要求，根据要求快速完成PPT大纲及内容的生成，并生成PPT文件。 (需要先提供一批 PPT 模板)
• 图片视频助手： 文生文、文生图、文生视频，图片处理，帮助教师方便处理图片与视频。
• PDF一键摘要。