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之前把Dify部署到服务器上的时候，通过域名访问总是提示与此站点的链接不安全，即使因为没有ssl证书，访问是通过HTTP访问的，这次就记录一下在这方面的学习吧。 什么是HTTP和HTTPSHTTP（HyperText Transfer Protocol：超文本传输协议）是一种用于分布式、协作式和超媒体信息系统的应用层协议。 简单来说就是一种发布和接收 HTML 页面的方法，被用于在 Web 浏览器和网站服务器之间传递信息。 HTTP 协议以明文方式发送内容，不提供任何方式的数据加密，如果攻击者截取了Web浏览器和网站服务器之间的传输报文，就可以直接读懂其中的信息，因此，HTTP协议不适合传输一些敏感信息，比如：信用卡号、密码等支付信息。【参考】 HTTPS（Hypertext Transfer Protocol Secure）则是在HTTP后的传输层基础上加了一层安全套接层（secure socket...

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最近看到一个很牛逼的策略，海龟交易策略，其实这个策略也是老古董了，但是它是一套极为完整的交易系统，经过时间的考验后依旧经久不衰，太棒了。 海龟交易策略总有人说这是个垃圾，但它提供了一套交易思路，最亮眼的就是仓位管理机制。原版的策略里，直观可以理解为：如果从日线的角度来看，通过计算ATR，每一次建仓，每天最极端的变动会使得总资金的变动幅度不超过所设定的risk value。 策略核心理念趋势跟踪：利用价格突破信号捕捉市场趋势。 仓位管理：通过计算波动性，确保每次建仓时单笔风险不超过预设比例（例如1%）。 严格规则：制定明确的加仓、止损和止盈规则，保证策略的执行纪律。 Average True Range, ATR, 平均真实波幅下面是原版海龟的ATR计算方法 真实波幅（TR）计算公式：$$TR = \max(H - L,, |H - PDC|,, |PDC - L|)$$ H：当日最高价 L：当日最低价 PDC：前一日收盘价 ATR 计算公式：$$ATR = \frac{19 \times PATR +...

最近一直再看金融投资相关的东西，刚好也学习了期权的一些知识，顺道了解了一下怎么用期权对冲股票市场带来的风险。 什么是期权定义直接抄了 期权（Option）是一种金融衍生品，它赋予持有人在约定的时间或时间范围内，以预定的价格（称为执行价格或行权价）买入或卖出标的资产的权利，但并不负有必须执行的义务。期权的主要特点包括： 期权类型： 看涨期权（Call Option）：持有人有权以约定价格买入标的资产。 看跌期权（Put Option）：持有人有权以约定价格卖出标的资产。 期权的参与者： 买方：支付期权费（Premium），获取执行权利。 卖方：收取期权费，承担履行买方权利的义务。 标的资产：期权的标的资产可以是股票、指数、商品、货币等。 到期日：期权合约规定的有效期限。到期后，期权将失效。 执行方式： 欧式期权：仅能在到期日行权。 美式期权：可以在到期日及之前任何时间行权。 用途： 风险管理：投资者利用期权对冲市场风险。 投机获利：通过预测标的资产价格的波动方向获取收益。 增强收益：通过出售期权赚取期权费。 保护性看跌期权（Protective...

上篇讲了一下VNPY这个开源平台的基本使用，这篇讲讲怎么用VNPY对接IB以及一些遇到的问题。 VNPY平台对接IB盈透证券参考官方教程。 安装必要插件IB Trader Workstation因为要开启API功能，所以要先下载盈透证券的Trader Workstation，安装，网上教程很多，查一查打开api功能即可。 这里简单说一下，只有PRO账户能开启API。 打开station后，看到右上角齿轮，看到，勾选Enable ActiveX and Socket Clients，如图： ibapi在python里，不是简单的pip install ibapi就行了，仔细阅读并参考vnpy提供的文档。 连接VNPY在VNPY启动界面，在交易接口处勾选盈透证券，启动。看到弹出界面工具栏的连接里，选择连接IB。填入之前的端口即可，其他不变，点击链接。 连接过后就成功通过API连接到刚才登陆在trader...

纳指期货涨的太狠了，老板交给我一个任务，看看能不能实现程序化交易。我想这操蛋啊，当年玩比特币俩月亏了一半，最后勉强回本就不玩了。结果刚不玩就一波大涨突破十万了。。。只能说哥们没这个命。但老板的任务得琢磨琢磨啊，经过一番学习，量化水真深。一开始还想着自己写个平台，发现毛都不懂，好不容易整出来的东西还死慢，不如直接用大佬的东西，发现了VNPY，开源万岁。 VNPY简单入门安装Windows直接去官网安装社区版就好了，甚至省去了git clone的功夫，现在直接可以安装可视化界面了，傻瓜式部署。 数据导入根据文档，通常可以直接下载数据，但是一些海外市场的数据可能没有，或者有自己导入数据的需求，可以直接准备数据导入即可。 这里勾选应用模块下的DataManager，点击启动。 事实上，可以一次全部启动所需要的模块，这里为了演示，每次只启动一个。 在弹出窗后的工具栏选择 功能 ->...

快来试试一键式傻瓜分发，做一个docker领域大神吧！在软件开发的过程中，但凡遇到了CI/CD的概念，就离不开Docker。 Docker基本概念1. Docker 简介Docker 是一种开源的容器化技术，可以将应用程序及其所有依赖打包成一个可移植的容器。通过 Docker，可以确保应用在不同环境（开发、测试、生产）中运行一致性，解决“在我电脑上可以运行”的问题。 2. Docker 的基本概念 镜像（Image）： 类似于应用程序的模板，包含了运行应用所需的所有环境（如操作系统、运行时、库、应用程序代码等）。 镜像是不可变的，类似于虚拟机的快照。 容器（Container）： 基于镜像创建的实例化运行环境。每个容器是一个独立的沙盒，包含应用和所有依赖。 容器是轻量级的，启动速度快，占用资源少。 Dockerfile： 一种脚本文件，用于定义如何构建镜像（包含操作系统、依赖安装、程序代码等）。 类似于虚拟机的配置文件。 Docker Hub： 一个公共的镜像存储库，类似于代码托管平台（如 GitHub）。可以从 Docker Hub...

一开始学习计算机时我是拒绝使用linux和Git的，但习惯之后直呼真香。 以此来记录常用的命令，不然每次都要查或者问GPT老师。 Linux常用命令系统信息uname -a # 显示系统信息 hostname # 显示或设置主机名 whoami # 当前登录用户 uptime # 系统运行时间和负载 date # 当前日期和时间 cal # 显示日历 df -h # 查看磁盘使用情况 du -h # 查看目录或文件大小 free -m # 查看内存使用情况 top # 动态显示进程信息 htop # 类似 top，需安装 ps -aux # 列出所有运行进程 文件和目录操作ls ...

大模型太好玩了，gpt，gpt，没了你我可怎么活啊。 Dify官网本地部署教程已经很详细了，B站或者Youtube也有教程，所以就不再说了。使用源码部署的话（这篇文章主要用的方法），在clone过后，关键就是跟着dify/api文件夹和dify/web文件夹下README.md的步骤一步一步来就好了。这篇文章主要就讲一下在AWS上部署的一些流程和自己踩得一些坑。 用到的工具： AWS EC2 (LightSail更简单，但只能免费三个月，而最基础的EC2能免费试用12个月) Git Python 3.11 (Dify 0.12.0版本后仅支持3.11＋的Python) 1. AWS启动EC2示例，通过VScode连接 注册完AWS后，左上角搜索框搜索EC2，第一个就是，点击。随后在界面找到Launch Instance新建一个实例。 在新建实例界面，跟随图片这里，这里选取ubuntu系统，以及标记为Free Tier...

由ChatGPT翻译自原网址 从 CI/CD 开始网上有很多关于 CI/CD（持续集成/持续交付）的定义，但其实所有和 XXXOps 相关的东西，都是基于 CI/CD 的。 在我的理解中，CI/CD 是一种开发和运维的实践，通过自动化构建、测试和部署流程，提升软件交付的效率和质量。 举个例子，想象你平时是怎么用 GitHub 和 Docker 的。当你把代码提交到远程仓库，代码会被自动编译、构建并测试，这些过程就属于 CI。而当你把代码部署到测试环境，最后上线到生产环境，这些步骤就属于 CD。 换句话说： CI（持续集成）： 专注于代码的构建和测试，确保代码改动能够可靠地集成。 CD（持续交付）： 专注于部署，确保代码能顺利从测试环境交付到生产环境。 由此可以看出，DevOps（开发和运维）本质上就是 CI/CD 流程的具体实现，让软件工程师的工作更简单高效。 MLOps：比 DevOps 更进一步MLOps 包含了 DevOps...

这两天在准备一些简历和面试的东西，终于也是要迈出求职的这一步了。美国我是打算放弃了，主要感觉还是经历太少了，简历就看着没人家炫酷。也罢，回国吃烧烤也很香。 前两天面试了百度的NLP算法实习生，感觉是寄了，因为是个日常实习，也没办法中途回国。不过面试的时候提到了上学期做的一个小项目，就是用Hugging Face上的模型做情感分析，也谈到了微调。 0. 前戏：LoRALoRA, 全名Low-Rank Adaptation of Large Language Models，在2021的某个夏天，在一伙微（巨）软（硬）的研究员疯狂玩弄线性代数后，LoRA横空出世。 死去的线代知识准备发起攻击了！ Rank这个概念在我们小学二年级的时候就学过，指的是矩阵的秩，行向量或列向量中最大线性无关组的向量数量。可以理解为矩阵里真正包含信息的行数。 例如： \begin{pmatrix} 1 & 0 & 1 \\ 0 & 1 & 1 \\ 0 & 2 & 2 \\ \end{pmatrix}...

仅用来记录一些面经。 中心极限定理（Central Limit Theorem,...