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大投机家


《大投机家》(修订版)是匈牙利著名投资大师安德烈·科斯托拉尼的经典著作,被誉为“德国证券教父”的自传式作品。该书总结了科斯托拉尼80年的投机交易经验,深入探讨了金融市场的运作规律、投机心理以及投资策略。书中不仅包含他对股市、债券、外汇等市场的深刻见解,还结合了他个人的经典投资案例,以幽默和智慧的方式呈现投机艺术的精髓。

《大投机家》目录

推荐序

第一章 金钱的魅力

  • 金钱与道德
  • 金钱的价值尺度
  • 成为百万富翁需要多少钱
  • 对待金钱的正确态度
  • 如何在短期内成为百万富翁
  • 投机是一门艺术,而非科学
  • 我是投机者,并且一直是

第二章 我眼中的交易所

  • 投机和人类历史一...

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文本召回模型-视频文字


文本召回模型是信息检索和自然语言处理中的核心组件,主要用于从海量文本中快速筛选出与查询相关的候选集,为后续的排序阶段提供高质量输入。以下是关于文本召回模型的详细解析:


1. 核心概念

  • 核心任务:在大规模文本库(如千万级文档)中,根据用户输入的查询(Query),快速找出Top-K最相关的文本。
  • 特点:强调高效率高召回率,而非精准排序(这是排序模型的任务)。
  • 应用场景
  • 搜索引擎(如网页、商品搜索)
  • 推荐系统(召回相关物品或内容)
  • 问答系统(召回候选答案)
  • 对话系统(召回合适的回复)

2. 常见方法

2.1 传统方法

  • TF-IDF:基于词频统计,计算查询与文档的相似性。
  • BM2...

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大模型RAG实战:RAG原理、应用与系统构建


《大模型RAG实战:RAG原理、应用与系统构建》由汪鹏、谷清水、卞龙鹏所著,全面介绍了RAG(检索增强生成)技术在大模型应用中的原理、实践与优化。随着大模型发展,RAG成为提升性能的关键技术,本书旨在帮助读者掌握RAG技术,构建可靠的RAG系统。

  1. RAG基础

    • RAG概述:RAG是结合大模型与知识检索技术的生成模型,通过检索外部知识提升回答准确性,解决大模型知识更新难、可解释性差等问题,在问答等场景广泛应用。
    • 语言模型基础:介绍Transformer、自动编码器、自回归模型等语言模型原理,如Transformer的词嵌入、编码器、解码器结构,为理解RAG技术提供理论支持。
    • 文本召回模...

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