笔记列表-低调大师优秀个人博客

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共 222610 篇

2026-09-20

策略回测完整流程：从数据到绩效报告

一个完整的策略回测流程包括七个环节：准备历史数据、定义策略逻辑、生成交易信号、模拟持仓与交易执行、计入交易成本、计算绩效指标、生成绩效报告。每个环节都有需要注意的关键点，比如数据要干净、信号要避免未来

阅读约12分钟

2026-09-20

视频转文字用什么工具？2026免费视频转文字软件推荐，选对少走弯路！

很多人都有视频转文字的需要。比如口播视频想提取文案，网课想整理成文字，或者会议录像需要转成逐字稿和会议记录。

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2026-09-20

什么是策略回测？为什么它决定成败

策略回测，是用历史数据模拟一个交易策略在过去的表现，从而评估它是否可行的过程。它之所以在量化中如此重要、甚至"决定成败"，是因为回测是策略上实盘前唯一能低成本检验其有效性的手段——它能帮你在不花真钱的

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2026-09-20

真正做好产品，你得懂如何教育用户｜兰亭妙微ui设计分享

不少设计师都会遇到这样的困境：交互流程通顺合理，视觉表现也没有硬伤，但新功能上线后使用率低迷，营销活动转化不及预期。反复排查界面却找不到问题，很大概率是忽略了用户教育这件事。兰亭妙微在多年 B 端、C 端项目实践中发现，很多产品失败，不是功能做得不好，而是没能让用户理解、接受，按照产品预期完成行为。

阅读约4分钟

2026-09-20

如何构建自己的量化数据仓库

构建自己的量化数据仓库，是把零散的数据获取、存储、管理整合成一个统一、规范、可持续维护的数据体系。它通常包括几个核心组成：数据采集层（统一抓取各类数据）、数据清洗层（统一清洗规范）、数据存储层（分类存

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2026-09-20

兰亭妙微UI设计设计师成长指南：器、势、人

在兰亭妙微带过很多新人和转行设计师，被问得最多的一个问题就是："我怎样才能成长为一名真正有价值的交互设计师？"

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2026-09-20

海量金融数据如何高效存储与查询

海量金融数据的高效存储与查询，核心在于针对时序数据的特点做优化，关键方法包括：选择适合时序数据的存储引擎（如时序数据库）、合理的数据分区（按时间分区）、有效的数据压缩、建立恰当的索引、以及数据分层管理

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2026-09-20

量化交易数据存储方案：数据库怎么选

量化交易的数据存储方案，主要在三类之间选择：本地文件（CSV、HDF5 等，适合小规模、个人学习）、关系型数据库（如 MySQL，适合结构化数据、中等规模）、以及时序数据库（专为时间序列数据设计，适合

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2026-09-20

从零构建一个零依赖的数据库迁移工具：架构设计与技术选型

为什么选择 Go + WailsDBBridge 的技术栈是 Go（后端）+ Vue 3（前端）+ Wails（桌面框架）。这个选择背后有几个关键考量：

阅读约6分钟

2026-09-20

数据抓取中的反爬、限频与稳定性处理

数据抓取中的反爬、限频与稳定性问题，是让抓取程序长期可靠运行必须跨过的坎。应对反爬和限频的核心思路是"做一个守规矩的访问者"：控制请求频率、设置合理的请求间隔、遵守数据源的使用规则、必要时使用合规的身

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2026-09-20

RAG 私域知识库实战：切分-向量化-生成全流程

企业里真正值钱的知识，大多锁在制度文件、合同范本、产品手册、客服 FAQ 这些私域文档里。把它们直接丢给通用大模型，要么答不准、要么一本正经地编（幻觉），更麻烦的是敏感内容不能随便出域。我带团队做内部问答时，核心诉求就一句：让模型先查私有资料、再开口回答。RAG 就是为此而生的范式。

阅读约16分钟

2026-09-20

数据抓取程序如何在云端稳定长期运行

数据抓取程序要在云端稳定长期运行，关键是搭建一套完整的保障机制，核心包括六个方面：把程序部署到 7×24 小时运行的云服务器、用进程守护工具（如 systemd、supervisor）确保程序掉线自动

阅读约11分钟

2026-09-20

实时行情数据抓取的技术方案

实时行情数据抓取，指的是持续、及时地获取市场最新价格数据，是实盘量化交易的关键基础。它和历史数据抓取有本质区别——历史数据是"一次性拿过去的"，实时数据是"持续不断拿最新的"。常见的技术方案有两类：轮

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2026-09-20

如何抓取股票 / 期货历史行情数据

抓取股票、期货历史行情数据的完整流程通常包括五步：选择合规的数据来源、用 Python 发起数据请求、解析返回的数据、清洗和规范化处理、以及保存到本地文件或数据库。抓取时要特别注意几个要点：遵守数据源

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2026-09-20

量化交易的数据从哪来？行情数据获取全指南

量化交易的数据来源主要分几类：行情数据（价格、成交量等，是最核心的数据）、基本面数据（财务报表、公司信息）、以及另类数据（新闻、舆情等非传统数据）。获取渠道则包括：免费数据源（适合入门学习）、付费专业

阅读约9分钟

2026-09-20

数据模型优化：特征工程在量化中的实践

特征工程是量化数据模型优化中最关键、也最容易被低估的环节，它决定了模型能"看到"什么样的信息。在量化中，特征工程主要包括：从原始数据构造特征（如各类技术指标、统计量）、特征变换（标准化、去极值、归一化

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2026-09-20

苹果ID无法退出怎么办？4种方案亲测有效，第2种最省心

接下来半小时，有三个同事给出了三个答案：有人说"重置密码就好"，有人说"关闭查找我的 iPhone 就能退"，还有人说"二手设备都这样，刷机就行"。

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2026-09-20

机器学习在量化交易中的应用与边界

机器学习在量化交易中确实有应用价值，但它绝不是"稳赚神器"，理解它的边界比追捧它更重要。应用方面，机器学习主要用于因子挖掘、收益预测、模式识别、组合优化等场景，擅长处理复杂的非线性关系和高维数据。边界

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2026-09-20

OT和IT融合，为什么90%的项目都卡在“安全”上？

最近三年，制造业数字化转型的项目里，“OT/IT融合”是被提得最多的词。IT部门想把工厂数据接入MES、ERP、云端；OT部门担心安全问题，怕生产网络被外部攻击。

阅读约8分钟

2026-09-20

🔥🔥无代码 AI 工作流引擎 FlowLong 1.2.7 发布

开源地址：https://gitee.com/aizuda/flowlong 开源地址：https://github.com/aizuda/flowlong 官网文档：https://flowlong.aizuda.com 更新日志： feat: 新增节点支持设置为办理人（仅办理节点） feat: 新增支持设置流程实例紧急程度 opt: 完善注释和说明文档 ...

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更多资源

腾讯云软件源

为解决软件依赖安装时官方源访问速度慢的问题，腾讯云为一些软件搭建了缓存服务。您可以通过使用腾讯云软件源站来提升依赖包的安装速度。为了方便用户自由搭建服务架构，目前腾讯云软件源站支持公网访问和内网访问。

Spring

Spring框架（Spring Framework）是由Rod Johnson于2002年提出的开源Java企业级应用框架，旨在通过使用JavaBean替代传统EJB实现方式降低企业级编程开发的复杂性。该框架基于简单性、可测试性和松耦合性设计理念，提供核心容器、应用上下文、数据访问集成等模块，支持整合Hibernate、Struts等第三方框架，其适用范围不仅限于服务器端开发，绝大多数Java应用均可从中受益。

Rocky Linux

Rocky Linux（中文名：洛基）是由Gregory Kurtzer于2020年12月发起的企业级Linux发行版，作为CentOS稳定版停止维护后与RHEL（Red Hat Enterprise Linux）完全兼容的开源替代方案，由社区拥有并管理，支持x86_64、aarch64等架构。其通过重新编译RHEL源代码提供长期稳定性，采用模块化包装和SELinux安全架构，默认包含GNOME桌面环境及XFS文件系统，支持十年生命周期更新。

WebStorm

WebStorm 是jetbrains公司旗下一款JavaScript 开发工具。目前已经被广大中国JS开发者誉为“Web前端开发神器”、“最强大的HTML5编辑器”、“最智能的JavaScript IDE”等。与IntelliJ IDEA同源，继承了IntelliJ IDEA强大的JS部分的功能。

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🔥🔥无代码 AI 工作流引擎 FlowLong 1.2.7 发布

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