张小明
前端开发工程师
本节主要探讨经典的箱体理论和以横盘结构为中心的缠论（教你炒股票108课）。
由于缠论内容较多，后续会专门针对缠论进行讲解。
本节首先介绍箱体理论。
箱体理论是典型的以横盘结构为基础构建的分析和交易体系，它主要用于分析一段时间内处于横盘状态的投资标的，一般需要7段或以上的上涨和下跌组成。如下图所示：
买卖点：箱体理论一般用ZG点和ZD点作为箱体的上沿和下沿，箱体的上沿和下沿是两个比较重要的压力和支撑位。在构建一个做多的交易体系的时候，买点一般设置在ZD点附近，DD点作为止损位；卖点一般设置在ZG点附近。
在实际的交易中，投资标的跌破ZD
一、核心思想（非技术语言理解） Transformer Layer的计算复杂度，本质由两个核心模块决定： 多头注意力（MHA）：需要计算「每个token与所有其他token的关联」—— 比如序列长度为L（有L个t…
李华
你的文献综述是不是还停留在这样的模式？ “张三（2021）认为……李四（2022）指出……王五（2023）发现……” 一段接一段，人名年份轮番登场，看似“引用规范”，实…
李华
还在这样写文献综述吗？ “张三（2021）指出……李四（2022）认为……王五（2023）发现……” 一段接一段，人名年份轮番登场，看似“引用规范”，实则逻辑松散、主题…
李华
save_steps 参数设置建议：平衡训练速度与模型保存频率 在深度学习的实际项目中，尤其是在使用 LoRA 对大模型进行微调时，我们常常面临一个微妙的权衡：既希望训练过程尽可能高效，又担心某次意外中断导致数小时甚至数天的…
李华
我将为您创建一个完整的图像去噪程序，使用Python和OpenCV实现多种去噪算法。项目结构image_denoising/├── main.py # 主程序入口├── denoising.py # 去噪核心模块├── utils.py # 工具函数├── config.py # 配置文件├── README.md # 使用说明└── re…
李华
lora-scripts：轻量化模型微调的实践利器 在生成式 AI 快速落地的今天，如何以低成本、高效率的方式定制专属模型，已成为开发者和企业关注的核心问题。全参数微调虽然效果稳定，但动辄数百 GB 显存和数天训练周期，让大多数…
李华