print(日期, 上轨, 下轨)for i in range(len(sd_date)):print(sd_date[i], upper_band[i], lower_band[i])这段代码展示了如何计算布林带，并使用 numpy 库进行数值计算。代码中还包含了标准差的计算函数，以及详细的注释说明。"p2BwrdjlsW4,video_aigc_404062,Python：解...

这段文字介绍了一种基于AI的互动式旅程体验，它结合了OpenAI的DALL-E生成图像和ChatGPT生成文本，为用户提供独特且个性化的体验。核心功能:动态生成内容: 每个旅程都是独特的，包括图像、文本和选项，确保每次体验都不一样。多种模型选择: 用户可以根据需要选择不同的图像生成模型和文本生成模型。交互式体验: 用户需要根据文本提示做出选择，从而影响旅程的发展和最终结果。作者观点:...

AI领域竞争：从谷歌领先到OpenAI崛起本文讲述了人工智能领域的发展趋势，特别是大型语言模型的兴起。谷歌曾是AI领域的领头羊：谷歌在神经网络方面投入巨资，将其应用于搜索、内容链接、语音助手等产品。谷歌在AI研究方面也处于领先地位，发表了奠定Transformer模型基础的论文“Attention is All You Need”，并开发了BERT模型。OpenAI的崛起：201...

这段文字主要介绍了作者使用 ChatGPT 来进行软件开发的体验，并着重强调了 ChatGPT 相比于 Copilot 的优势。作者从自己繁忙的生活开始，说明了使用 ChatGPT 的必要性。他想要开发一个相对复杂的软件，而 ChatGPT 能够提供强大的功能，帮助他快速完成开发。作者首先使用 ChatGPT 生成一个基本的软件框架，并逐步添加功能。他发现 ChatGPT 能够理解他的需求，并..

ChatGLM 6B: 小巧高效的对话模型本文介绍了作者在寻找可本地运行的对话模型时，发现了一个名为ChatGLM 6B的小型模型，该模型仅需6GB内存（int4量化）或13GB内存（半精度）即可运行，并展现出了出色的对话能力。ChatGLM 6B虽然体积小，但能够有效地进行单轮问答和多轮对话，并能根据上下文进行智能的回复。例如，它能够根据用户的指示，对文章进行总结，并将其压缩成一个句子。作...

文本摘要：这段文字介绍了如何使用 TextBlob 和 Vader Sentiment 两种库进行情感分析。主要内容包括：介绍两种库：TextBlob 和 Vader Sentiment。TextBlob 是一个基于 NLTK 的自然语言处理库，可以进行多种分析，而 Vader Sentiment 专注于情感分析。获取数据： 作者提供了一组电影评论数据，包含正面和负面评论，供测试使用...

这段文字介绍了作者购买的 OpenBCI EEG 头戴设备，并对设备进行了详细的拆箱和介绍。作者首先表达了对这款设备的兴奋之情，并强调了它可以读取脑电波数据的非侵入性特点。他随后介绍了设备的组成部分，包括电极、导电膏、电极线、头带、电池组、Cyton 板和 Daisy 板等。作者还提到了设备的可选方案，例如使用头带、玩具或自行组装。在介绍过程中，作者也指出了设备的一些问题，例如电池组的缺失和价..

这段文字主要介绍了编程语言中 elif 语句的作用和用法。核心内容:elif 语句的用途: elif 语句是 else if 的缩写，用于在多个条件判断中，如果第一个 if 条件不满足，则继续检查 elif 条件，直到找到满足条件的语句块，并执行相应的代码。与多个 if 语句的区别: 使用多个 if 语句时，每个 if 语句都是独立判断的，即使前面的 if 条件不满足，后面的 if 语句也...

这段文字主要讲述了如何使用Python进行股票和外汇的自动交易。作者首先介绍了之前完成的模式识别工作，并指出该工作已经能够识别出数据中的模式。接下来，作者解释了如何将模式识别应用于实际交易中。具体来说，作者建议使用循环来遍历数据，每次只加载一小部分数据，并通过模式识别来预测未来的走势。作者还解释了如何定义数据长度和起始位置，以及如何处理NumPy数组的长度问题。最后，作者提到了一个关键问题，即..

这段文字主要讲述了作者使用机器学习训练Biddle机器狗走路的经历。作者首先介绍了机器学习训练机器狗走路的挑战，因为机器狗的步态通常是人工编码的，而机器学习需要从零开始学习。作者为了简化问题，使用了一个双足步行环境，这个环境类似于机器狗的行走环境，但更易于迭代。作者解释了双足步行环境的特性，包括连续的伺服位置和目标是向前行走而不跌倒。作者随后介绍了用于连续控制的强化学习算法，特别是DDPG（深..