如果我没来到这世上……

没有看明白
两步验证不是 totp 么？只有 sms ？

“拿来我去查一下病毒，你先用新的那台”
……
“送去美国维修了，半年才能拿回来”
……
“邮寄丢了，苹果补偿了 1000”

这个其实是个难题，CPU 使用率是动态的，特别多核使用不平衡时，单个指标并不能准确反映所有核的实际情况

另一个较大的问题是，win 有一些服务，是“空闲”时启动调用，目前我还没找到具体文章指出是哪些服务和怎样调用，暂时觉得“内存压缩”技术是其中之一
表现是前台明明没做什么事，CPU 占用率很高甚至风扇呼呼响，但一点开资源管理器，风扇就慢下来了，显示使用率数值也下降了

@iorilu #17
tushare 变质了，以前大部分免费的，现在要门槛积分，积分需要社区“贡献”，或者买积分
现在如果只有最基础的分，连当天全部日线都拿不全（限股票数）

@xixiv5 #17
是的，理论上可以，但预测指定某天应该很难，例如你说第二天，但预测未来走势是可行的

免责：
1.预测只是概率，不存在 100%精确，概率高低视乎模型和算力
2.预测涨跌和预测涨多少、跌多少是两码事，后者是动态的，要各个周期连续计算
3.预测和实际操作也是两码事，所以说需要策略和组合策略，个人一般资金不足，没有策略，只有单次买和卖；但机构可以根据策略，多次进出、分价多批、定量、定额、对冲……等等

附带说一下，虽然上面说实时预测耗时不多，但几秒也是“多”了，实际操作应该是耗时更少的缓存方式，就是开盘前，预先计算各种情况的可能性，股价因为有涨跌停限制，变化是有限的，所以股价可以穷举；难在成交量、成交额和均价，如果模型涉及这些指标，就需要预设若干个这样的指标组合，做预测计算，把计算结果缓存起来。

然后，制定一套策略，状态机什么的，进入哪个范围就选哪个缓存结果，更大可能是组合策略

机构做这事不算难，因为机构知道股本结构和各种消息，能大致做出多个上述的指标组合，在前一天计算出结果缓存并定好策略
个人就难了，个人很难预想成交量和均价，即使能预想出不同组合，机器算力也不足够全部计算一次并缓存

@sisi041 #8
1.楼上说的 baostock ，python dataframe 格式
2.一些大的网站金融频道有文本格式，json/csv/text 等，不定，github 有下载的脚本，不过我没试过这种
3.wstock.net 上面有当天免费的日线和五分钟数据，分析家格式，傍晚提供，一般会放置一两个月（页面上的链接只有三周，不过抠一下链接自己拼路径是可以拿到前两个月的），但只有沪深股价和主要指数，其他都要买的

我是买的，日线一般不贵，一来比较省事，像上面 wstock 的数据，还要知道分析家的格式自己 parse 读出来；另外除权除息这些要自己算很麻烦且容易搞错，买的话一般有提供除权因子，乘一下就行了。二来不用每天守候下载免费的，有时外出几天变成“历史数据”就要买了

@crocoBaby #11
预测模型已经有的话是可以实时的，一般单样本预测是几秒内，如果预先组织好样本，视乎模型甚至是十分秒级，个人的话关心的股票不多，在心理价位定个样本，多核并发一下就行，机构的话用集群也不难
只是我没有实时需求，且实时接口太贵，不是个人能够承受，没有尝试。盘后测试组织好的 300 样本 8 核在 20 秒内，实时瓶颈可能在组织样本上，因为样本不止当天数据，还有前几个周期的数据，要从数据库读取和计算

日线有免费，但实时就不是这个说法了，需要接口

提醒一句，她已是成年人

商业做慈善，就不要想“合理不合理”的事了，就想受助人是否确实获得帮助，达不到就换一家
你想象一个较低的行政费用，那是建立在他们每个人都是“爱心奉献”、“用爱发电”的前提，实际很多工作人员只是打工
所以行政费用某角度看，就是决定其服务质量的，很低的话，可能工作人员都是敷衍了事

好多慈善机构（非营利组织）行政费用也是 10%，除了某些特定项目指定较低的行政费用比例或 0 行政费用
有极少数慈善机构有固定的行政费用（来自一些基金的指定捐献），才能做到极低甚至无抽取

12 岁还不知道什么叫性侵吧？词语或者知道，但具体意义和伤害性肯定还不了解

法律上应该也不认同这种人未成年人无陪伴出行，监护人有责任的，所以已经不是讨论该不该的事了

看样子已经进入叛逆期，后面六年很麻烦

每个人心中都有一个“寻衅滋事”的定义
利是省了时间，弊是少了空间，有人愿意用空间换时间，block 了；但也有人愿意用时间换空间，多琢磨一下人家的话中话
就看你看重时间还是空间

哲学相当于人类思想行为的抽象类，哲学并不是可以直接实用的学科，更多是理论归纳
OP 实际需要的是“人生哲学”，并不是真正的哲学，而是人际关系学、经济学等等可以实用的知识

温馨提示，只用一个方向没问题，老早就支持了，但是混用就不可预料了
例如拼接的路径，是有可能会出现混用的

10 年差不多了，办个告别仪式吧

@loveumozart #4
在服务器装个 caldav(含日程、todo 、通讯录、日记)，全平台日历通用，客户端支持就行

温馨提示：pyqt 比机器学习更难，哈哈
机器学习看看 sklearn 的 api 文档，一般几行就能完成一个简单任务，耗的是机器

脑洞一下，假如诈骗用上了 AI……