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Ran/QUANTAXIS

比Gitee上的新

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Ran/cc-switch forked from 开发人工智能/cc-switch

CC-Switch 是一个开源的、跨平台的桌面小工具，专门用来管理各种 AI 编码助手的配置。它最初是为 Claude Code 量身定做的，后来慢慢进化成了一个支持多款 AI 工具的“配置大管家”。

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Ran/QuantOL forked from FAKE0704/QuantOL

An online quant system for backtest and trade.

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Ran/AI-Trader forked from 豆芽爸爸/AI-Trader

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Ran/minimind forked from chenqy/minimind

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Ran/OpenHands

openhands v1.7

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Ran/OpenDevin.OpenDevin

OpenDevin: Code Less, Make More

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Ran/xgboost-aapl

一个使用XGBoost机器学习算法预测苹果公司(AAPL)股票次日涨跌的项目。该模型专注于预测股价是否会在次日上涨≥0.2%。

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Ran/Qwen3.5-4B-GGUF forked from Hugging Face 模型镜像/Qwen3.5-4B-GGUF

Mirror of https://huggingface.co/unsloth/Qwen3.5-4B-GGUF

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Ran/unsloth-Qwen3.5-4B forked from Hugging Face 模型镜像/unsloth-Qwen3.5-4B

Mirror of https://huggingface.co/unsloth/Qwen3.5-4B

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Ran/unsloth-Qwen3.5-9B forked from Hugging Face 模型镜像/unsloth-Qwen3.5-9B

Mirror of https://huggingface.co/unsloth/Qwen3.5-9B

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Ran/Qwen3.5-9B-GGUF forked from Hugging Face 模型镜像/Qwen3.5-9B-GGUF

Mirror of https://huggingface.co/unsloth/Qwen3.5-9B-GGUF

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Ran/TrafficPilot forked from 麦壳饼/TrafficPilot

项目简介 TrafficPilot 是用于将指定进程的网络流量转发到代理服务器。提供图形化配置、系统托盘和实时日志统计，适合为无法设置配置代理的软件转发网络请求到指定的代理服务器，尤其在多网络环境中多个软件需要使用不同的网络时非常有用。

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Ran/7Days-PreStock forked from 豆腐皮7/7Days-PreStock

智能股票预测系统 (Stock Price Prediction System) 本设计是我在 2025 年本科毕业开发的系统，欢迎大家以此为基础开发新的功能或者引入新的模型

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Ran/flask_stockv2 forked from LiangHui/flask_stockv2

本项目是一个基于 Flask 框架开发的股票分析与预测系统，旨在为用户提供全面的股票市场分析工具，包括大盘指数行情、资金热点方向、股票诊断分析、股票对比分析、股票价格时序建模预测以及股票量化收益分析等功能。通过整合多种数据分析方法和可视化技术，帮助用户更好地理解股票市场动态，辅助投资决策。

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Ran/quant-trade forked from Riki/quant-trade

一个基于 FastAPI 和 Vue 3 的股票数据展示与预测系统，支持多数据源股票数据获取和机器学习预测分析。 ## 项目特性 - 📊 股票数据实时获取和展示 - 📈 K 线图表可视化 - 🔄 基于 AKShare 的股票数据获取 - 🤖 基于 Kronos 模型的时序预测 - 🎯 RESTful API 架构 - 📱 响应式前端界面 - 🧠 集成先进的 Transformer

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Ran/AI+股票交易分析可视化平台 forked from 王东磊/AI+股票交易分析可视化平台

🔥本项目是一个基于 Web 的 AI 驱动股票交易分析与可视化平台，用户只需输入股票代码，系统即可通过智能算法对目标股票进行多维度分析，包括趋势预测、技术指标评估、情绪分析等，并通过直观的可视化图表展示结果。平台融合了人工智能模型与现代前端可视化技术（如 ECharts 和 DataV），旨在为投资者提供数据驱动的决策支持工具。

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Ran/tutorials

机器学习相关教程

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Ran/ComfyUI-Zluda

https://github.com/patientx/ComfyUI-Zluda

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Ran/交通标志识别Python+卷积神经网络算法+TensorFlow forked from moli111/交通标志识别Python+卷积神经网络算法+TensorFlow

交通标志识别系统。本系统使用Python作为主要编程语言，在交通标志图像识别功能实现中，基于TensorFlow搭建卷积神经网络算法模型，通过对收集到的58种常见的交通标志图像作为数据集，进行迭代训练最后得到一个识别精度较高的模型文件，然后保存为本地的h5格式文件。再使用Django开发Web网页端操作界面，实现用户上传一张交通标志图片，识别其名称。