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一位斯坦福毕业生刚发了一个马尔可夫链的讲座视频,50分钟,专门讲给做量化交易的人听,讲得特别简洁。 Jane Street 的量化分析师年薪能到 120 万美元,说到底就是要搞懂这套数学。 现在这个讲座把同样的框架给你讲透了,完全免费。 收藏起来,周末抽时间看看。
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“如果你今晚睡得安稳,说明你根本没听懂。” 这是亲手构建了当今所有 AI 底层神经网络的教父 Geoffrey Hinton ,从 Google 辞职后向世界发出的警告。 这场 47 分钟的演讲,揭开了一个没人愿意面对的现实: AI 正在进化出连创造者都无法预料的能力。在大部分认知领域,人类已被甩在身后。 机器彻底超越人类早已不是悬念,仅仅是时间问题。 现在,当多数人还停留在打开 Claude 、输入几句话、拿到答案就关闭网页的阶段时,他们以为自己在使用 AI ,实则连它 10% 的力量都未曾触及。 时代正在划下一条不可逆的分界线,而你唯一能决定的,是自己究竟要站在哪一边。 观看并收藏。点开下面的文章,今晚就开始学习 AI↓
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Anthropic官方团队亲自演示了,到底该怎么正确给Claude写提示词。 全程只用24分钟,而且完全免费,还是由Claude的开发者亲自讲解。 一定要看完这场工作坊,记得关注我,也把内容收藏起来。 它的实用价值,远超那些你差点冲动下单的三百美元课程。 你平时一直在用Claude,很可能根本不知道它还有这40个实用提示技巧。
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光天化日之下的内衣大盗! 理解不了去偷洗干净的女士内衣内裤,哪怕你偷原味的我都佩服你。 一般多数的内衣内裤大盗得手后无非就是穿上当套套打飞机,然后再丢弃,内衣内裤只是工具而已,绝非发自内心的喜欢。 平日里他们还是正常的男性衣着。不过也有那种偷盗后分类收藏,平日里拿出欣赏的人。平日里就穿女士内衣内裤丝袜连体衣啥的!
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@uniswap12 收藏了,省得每次找素材都像在赌版权
#AI# #Aibot# 新手实战合约教学-BTC 79,300 做多策略 -包含实战点位密码 很多人看到 BTC 跌到 79,500 附近的第一反应是——“完了,要破位了,跟空”。 但真正的左侧入场者看的是另一张图: •79,300-79,520 下方密集堆着多单清算簿 •这不是”支撑区”,这是燃料库 •主力不会在 80,000 上方做多接力,他们要先把这层燃料烧掉再走 所以这一笔的核心命题不是”猜方向”,而是”等屠刀挥下来之后,我站在哪个位置接”。 入场逻辑:三层挂单 2:3:5 不押单点,也不一把梭: •79,520:浅探 20%(试盘) •79,380:中位 30%(主力进场) •79,220:深探 50%(被插针时反而最该接的位置) 为什么不平均分?因为越深的位置越是别人不敢接的位置,越是清算簿被清空的位置,下面那一根的胜率就越高。 平均仓位 = 用同样的成本去赌每一个价格都成立。 2:3:5 = 我知道哪一档是真机会。 止损为什么放 78,780,而不是 79,100? 79,100 太”舒服”了——所有人都会把止损塞在那。 舒服的位置 = 屠夫位。 止损要么不放,要么放在结构破位之外。78,780 下方是真正的形态失效区,不是心理失效区。 止损被扫这件事,从来都不是因为方向错了,而是因为放在了所有人都看得见的地方。 触发前必须再确认三件事: 1.OI 不能再涨——OI 上涨 + 价格下杀 = 还在加空头,没洗够 2.价格被拉回 79,800 / 80,000 之上——这是 CHoCH 的现场签字 3.15m 出现长下影 / 看涨吞没——不要在阴跌过程里”猜底” 三个条件少一个都不动。少一个就是赌博,不是策略。 止盈节奏:留住情绪,落袋为先 •TP1:80,150-80,260 → 平 45%(剩余保本) •TP2:80,600-80,780 → 平 35% •TP3:81,000-81,300 → 平 20% 或 trailing 第一波急拉通常发生在被动止损盘的 5-15 分钟之内。 TP1 到了就机械执行平 45-50%,不解读,不”再等等”。 “再等等”是行情送你的最贵的三个字。 执行细节(每一单都必须满足): •Post Only 限价单(不允许 taker 进场) •OCO 同步挂止损 + 止盈 •提前几个小时把单子挂好,进入清算瀑布的时候不允许手动操作 左侧入场最大的敌人不是市场,是你自己在屏幕前的那只手。挂完单 = 把决策权交给系统,关掉盘面。 最后一句留给收藏的人: 清算簿不是支撑,它是磁铁。 你不在燃料库的位置接刀,就只能在烟花结束之后追价。 价格永远朝着流动性最深的地方走。 你要做的,是提前站在那。
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“Cosplay大赛”第3届 最近刷到什么超赞的Cosplay表演? 哪个角色的造型让你一眼心动? 或者脑洞大开,分享你心目中最完美的角色扮演场景~ (忍者、魔法师、精灵、冒险者之类的都行!) 快来晒出你的视频或照片,一起涨见识~ 点赞、收藏、转发走起!
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对于量化研究员来说,华尔街对冲基金开出的年薪十分诱人,通常在20万至65万美元之间。 近期,Jane Street的一名量化交易员,在YouTube上分享了一条50分钟的视频,完整梳理了量化学习的全流程路线图,还隐含了Polymarket等实操场景的相关技巧。 建议你收藏好,今天就抽时间看完,相较于X上那些夸大其词的“神奇公式”文章,这条视频更具参考意义,也更值得你花时间去钻研。
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川普访华,英伟达总裁黄仁勋半路上飞机陪同,AI半导体小跌之后继续上涨。 AI概念继续,底层光模块成为下一个百倍机会。 AI算力的「新天花板」已現-GPU再猛,也被資料傳輸徹底卡住! 從機架到資料中心,銅纜已到極限,光子學正式接管AI互聯命脈! 雷射、光收發器、DSP、矽光子、光開關、光纖…這些曾經的「冷門技術」,正在成為決定萬億AI集群性能的核心基礎設施! 📈2025光子學頂級玩家速覽(今年真實漲幅,乾貨拉滿): $AAOI +430% 超大規模AI光收發器,月產能10萬台,直連Houston&台灣供應鏈 $AEHR +418% 矽光IC燒錄驗證系統,全球大廠排隊,訂單積壓5090萬美元 $LITE +186% InP雷射全球50-60%份額,400G差分EML已量產,訂單超4億美元 $CIEN +149% AI長短距網路核心,1600ZR/ZR+光模組+6.4T光引擎震撼亮相 $GLW +137% 光纖光纜基礎設施王者,Meta簽60億大單,多芯光纖容量暴增4倍 $MTSI +114% 光模組類比晶片龍頭,800G/1.6T全面升級 $COHR +106% InP+矽光+1.6T全覆蓋,400Gbps矽光已實測 $MRVL +101% 光DSP訊號處理大腦,1.6T/6.4T矽光引擎全面鋪開 $CRDO +46% 活躍電纜+光DSP+矽光一體化,7.5億收購DustPhotonics $FN +43% 精密製造底層,泰國+美國產能支撐光模組爆發量產 $ALAB +25% Chip-to-chip光學引擎IP,直接嵌入AI互連平台 $AVGO +24% 光DSP+EML+VCSEL+400G DSP,3.2T→204.8T切換已就位 ⚡光子學不是概念,是AI算力突破的唯一答案! 錯過GPU紅利的人,這次真的要再錯過光子學萬億賽道嗎? 把這條乾貨收藏、轉發、拉進你的AI知識庫—— 真正的財富密碼,往往藏在「看不見」的底層基礎建設裡! #AI# #Photonics# #光子學# #矽光子# #AI基礎設施# #資料中心# #高效能運算# #半導體# #光模組# #AI算力#
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卧槽!真心强烈推荐所有人,不管你是刚毕业的大学生,还是已经在职场摸爬滚打的打工人,只要你想在未来的AI大洗牌中不被淘汰、甚至抓住时代级红利,都去狠狠刷一遍英伟达CEO黄仁勋在卡内基梅隆大学最新的18分钟超神毕业演讲! 他直接把未来十年普通人如何跨越技术鸿沟、如何吃到AI底层红利的真实演化路径彻底讲透了! 这绝对是降维打击级别的认知。内容深度直接拉满,它根本不是空洞的名人鸡汤,而是用英伟达30年生死存亡换来的四重顶级实操干货: 1. 撕下失败滤镜,把耻辱爆改为翻盘筹码 别再搞什么“失败是成功之母”的虚词。他自爆当年公司濒临破产,亲自飞到日本低声下气求世嘉CEO高抬贵手支付尾款,才勉强保住英伟达一命。在真实残酷的商业世界里,每一次惨败和被逼到绝境的屈辱,本质上都是给你重新发牌、塑造抗风险能力的终极筹码。 2. 终结代码霸权,抢占“人人皆为开发者”的红利 过去60年靠手敲代码的计算范式已经被彻底锤爆!人类写软件的时代结束了,AI让计算从“死板执行”变成了“理解与推理”。不管是街边开杂货铺的老板还是搞装修的木匠,只要你会提需求,AI直接替你干活。极少数人的技术壁垒被强行踏平,普通人直接利用AI变现的基建已经搭好。 3. 降维押注物理世界,爆赚万亿“再工业化”狂潮 别以为AI只是互联网大厂在虚拟世界里的代码游戏!黄仁勋极其敏锐地指出,支撑AI的将是人类史上最大规模的物理基础设施重建。建芯片厂、铺数据中心、疯狂爆改传统电网!这不仅是一线大厂的狂欢,更是直接喂到电工、水管工、钢铁工人和建筑商嘴里的超级造富时代,现实世界的产业重塑才是最大的金矿。 4. 看透失业真相,用AI实现降维平替 天天焦虑AI抢饭碗?他一针见血地定调:AI根本不会取代你,但“一个比你更会用AI的人”绝对会把你踢出局!AI不会消灭人类的岗位目的,只会无限放大个人的单兵作战能力。你现在的唯一任务,就是疯狂装备AI,去碾压、去平替那些还在原地踏步的同行。 连很多科技圈和投资界的大佬看完都觉得头皮发麻。别再整天碎片化刷短视频浪费时间了,赶紧先点赞收藏存下来,抽个18分钟静下心完整看一遍。 看完你绝对会瞬间清醒,彻底弄懂怎么在这场史诗级的技术革命里抢占先机,绝对是你这周回报率最高、最颠覆认知的一次学习!
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