分类目录归档：基础设施
以下是一个关于“AI from zero to hero”一年的视频课程大纲：
第一季度：基础构建（第 1 - 3 个月）
第二季度：机器学习深入（第 4 - 6 个月）
以下是一份补充了人工智能、机器学习和深度学习相关内容的“个人量化全栈开发 - 自研课程”大纲：
本课程旨在培养学员成为具备全栈开发能力且能运用人工智能技术的量化开发者，全面涵盖前端、后端、数据库、量化策略开发以及人工智能相关领域知识，通过丰富的实际项目案例，使学员掌握从数据获取、分析到可视化展示，以及构建智能量化交易系统的综合技能，为进入量化金融与人工智能融合的前沿领域或提升个人专业能力奠定坚实基础。
在 Linux 系统中，查看定时任务（cron jobs）是一项常见的系统管理操作。以下是几种查看和管理系统定时任务的方法：
要查看当前登录用户的定时任务，可以使用以下命令：
crontab -l
这将列出当前用户的所有定时任务。如果没有任何任务，会显示 no crontab for <username>。
如果需要查看其他用户的定时任务，需要有足够的权限（通常是 root 权限）：
sudo crontab -u <username> -l
例如，查看用户 john 的定时任务：
sudo cr...Policy Gradient Ascent（策略梯度上升）是强化学习中直接优化策略参数的一类方法，核心思想是通过梯度上升调整策略网络的参数，使得智能体在环境中获得的期望累积回报最大化。它属于策略梯度（Policy Gradient）算法家族，适用于连续或高维动作空间场景（如机器人控制）。
与价值函数方法（如Q-learning，通过估计“状态-动作价值”间接优化策略）不同，策略梯度方法直接对策略参数$\theta$（如神经网络权重）进行优化。策略$\pi_\theta(a|s)$表示在状态$s$下选择动作$a$的概率（随机策略）或确定动作（确定性策略）。目标是最...
在强化学习（Reinforcement Learning, RL）中，策略网络（Policy Network）是直接输出智能体（Agent）动作策略的神经网络模型，是策略梯度（Policy Gradient）类算法（如REINFORCE、PPO、TRPO等）的核心组件。其核心作用是将环境状态映射到动作的概率分布（或确定性动作），指导智能体在不同状态下做出决策。
时间差分学习（Temporal Difference Learning, TD Learning）是强化学习（Reinforcement Learning, RL）中的核心方法之一，它巧妙结合了动态规划（Dynamic Programming, DP）和蒙特卡洛（Monte Carlo, MC）方法的优点，能够在无需完全知晓环境模型的情况下，通过采样交互数据在线更新值函数。以下从核心概念、算法原理、优势对比及应用场景等方面展开概述：
这三条 git config 命令用于设置 git pull 操作的合并策略，下面为你详细解释：
git config pull.rebase false此命令会把 git pull 的默认行为设定为合并（merge）模式。当你执行 git pull 时，它会先从远程仓库拉取最新的提交，接着将本地的提交与远程的提交进行合并，从而创建一个新的合并提交。
示例：
git config pull.rebase false
在这个模式下，git pull 相当于依次执行了 git fetch 和 git merge 这两个命令。这种方式的优点是能清晰记录合并的历史，不过可能会使提交历...
可以通过 Dockerfile 文件进行本地镜像的构造，通过下载仓库中：https://github.com/akfamily/aktools/blob/main/Dockerfile 文件到本地后，
通过 docker build -t aktools:v1 . 命令来构建镜像，
并通过 docker run -p 8080:8080 aktools:v1 来启动镜像，
如需要后台运行则通过 docker run -d -p 8080:8080 aktools:v1 来进行启动。
最后通过访问 http://127.0.0.1:8080/api/public/sto...