南京夫子庙-秦淮河:一场穿越千年的城市漫步
从天下文枢牌坊到乌衣巷口,从科举博物馆到李香君故居——这篇指南带你避开人流陷阱,用半天时间走完秦淮河畔最值得驻足的角落。
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From the Gate of Heavenly Culture to the ancient well of Wuyi Lane, from the Imperial Examination Museum to a legendary artist's former residence — this guide helps you navigate the most storied stretch of Nanjing's Qinhuai River in half a day.
用 AutoGluon 参加 Kaggle 金融风控二分类竞赛,从特征工程到模型调优的完整实战记录,含 L1/L2 模型解析和踩坑经验。
一门课程的结课比赛,让我看清了'高频打靶'的本质——那不是实力,而是标准误差带来的统计错觉。
对比Logistic Regression、LightGBM和CatBoost三种模型在信贷风险预测任务上的表现,揭示哪个模型才是真正的风控之王。
在 CNB 云原生开发中用自定义模型 API 替代默认 CodeBuddy 模型,结果 credit 耗尽后一切失效。根源是 ACC_ 开头的环境变量在暗中覆盖你的配置。本文整理完整的问题分析和可行方案。
以 FunASR 说话人识别插件为例,记录 CNB 插件从开发、构建到提交市场的完整流程,以及那些让 CI 挂了四次的坑。
在 CNB 上给仓库造一个 AI NPC,听起来很酷。实际做下来,从镜像混淆到 AI 固执己见,从文件上传反复失败到 Credits 爆炸——这篇文章记录了一路踩过的所有坑。
用 GitHub Actions 自动化测试了 6 种 Matplotlib 中文字体解决方案在 Windows、macOS、Linux 上的表现,发现一种常见方法竟然全平台失败。
如果把大白菜、西红柿当成股票来分析,会发现什么有趣的投资机会?本文用金融工程的方法,分析了北京新发地市场1000多天的农产品价格数据,为农业公司提供科学选品建议。
一、赛题背景
我开发的npc/office项目被CNB官方选为优秀NPC,并在CNB公众号发布介绍!通过AI自动生成PPT、Word、Excel等Office文档。
用React 19 + Vite + Tailwind CSS 4 + Google Gemini AI构建一个pudding.cool风格的海盗分金博弈论交互式滚动叙事应用。
Plotly是Python新一代数据可视化库,支持交互式图表。本文深入讲解go(面向对象)和px(函数式)两种接口,附5种图表实战。
基于IBM AML数据集,使用TabFormer(Transformer变体)提取交易序列特征,再用XGBoost进行分类,实现反洗钱检测。
基于美国OEWS就业数据,用固定效应面板模型和Event Study方法,量化GPT暴露对就业和工资的影响。
一套面向金融专业的Python课程笔记:基础语法、NumPy科学计算、Pandas数据分析、线性回归、数据源获取、网络爬虫。
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用Foundry框架复现Capture the Ether经典挑战:伪随机数、整数溢出、重入攻击、ERC20授权绕过。
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一篇搞懂 GB/T 7713.2-2022《学术论文编写规则》和 GB/T 7713.1-2025《学位论文编写规则》中的字号字体、版面装订、图表序号标注等具体要求,附完整速查表。