SP专场大家什么情况呀?

  使用 tushare 历史与实时数据，开展 A 股分钟级量化交易程序的开发、回测和实盘应用。利用实时分钟级成交指 标的不合理偏差，识别实时量价背离，在每一分钟内同时给出多只股票(每日一台电脑最多 50 只)的分钟级买入 信号;每日利用实时分钟级成交指标，相较于历史分钟级成交指标的不合理偏差，实时识别资金分时异动，在每一 分钟内同时给出多只股票的分钟级卖出信号。   程序盘中根据每只股票的日内价格均线，在实时价格高于均线时限制买入信号，在低于均线时限制卖出信号。盘前 记录每只股票的 Beta 因子值，盘中将交易信号除以每只股票的 Beta 因子值，用于交易信号标准化;盘前记录每 只股票历...

大佬们，帮我拷打一下我这个简历，有什么问题吗，第一个用python做的项目需不需要换一下才好找实习

在构建AI Agent（智能体）时，如何引导大模型有效完成复杂任务是一个核心问题。当前主流范式主要有两种：ReAct（推理+行动） 和 Planning & Extractor（规划+提取器）。它们都旨在增强模型的自主性和任务执行能力，但在工作流程和适用场景上存在显著差异。本文将通过实例对比两者的异同，帮助企业根据实际需求选择合适范式。一、ReAct范式ReAct由Shunyu Yao等人提出，其核心思想是让模型在生成过程中交替进行“推理”和“行动”。模型会先思考当前状态（Reasoning），然后决定采取什么行动（Acting），如调用工具、查询知识库，之后根据行动结果再次推理，直至...