分享10个好玩有趣的小众宝藏网站,90%的人都没有玩过,随便哪个都能玩上一天,绝对是上班摸鱼神器!1、少女生成器网址:thiswaifudoesnotexist.net/一个随机生成各种少女的网站,它会生成动漫脸和生成动漫情节,没过18秒就自动刷新一次,可以让你大饱眼福。
各种动漫类型的女生都有,这些图片可以下载,当头像使用还是很不错的。
一个不过瘾,再来几个给大家看看。
2、动漫捏脸网址:picrew.me/一款很有趣的动漫人物捏脸游戏,与少女生成器不同,这个完全是自己可以自己随便选择捏脸的不仅可以捏造脸型,还可以自己选择喜欢的五官、表情、发型、装饰、手势、衣服、背景等等,想捏成什么样就可以捏成什么样,也挺好玩的,还可以保存下来做头像。
3、小霸王其乐无穷网址:yikm.net/一个游戏集合网站,汇集了很多游戏,童年回忆值得体验,包含的游戏有魂斗罗,超级玛丽,热血足球,三国志,合金弹头,拳皇等等熟悉一下鼠标按键对应的动作就可以完了,很方便,还可以保存进度,下次可以接着玩。
4、Theuselessweb网址:theuselessweb.com/一个可以把你带入未知世界的网站,每次点进去都会带你进入一个不同的网站,每一个都挺好玩的。
5、Mikutap网址:aidn.jp/mikutap/一个的二次元的音效网站,敲击键盘的字母A-Z和点击鼠标,就会发出不同的声音,只要你手速快,听起来就像是一段连续的声音并且它所使用的声音,来自于初音未来,很好听也有很解压。
6、nazo.one-story网址:nazo.one-story.cn/一个很烧脑的小游戏,打开网页之后你需要在界面中寻找线索,输入正确的答案才能进去下一关,感觉很难通关,但是看到答案之后觉得很简单,你们可以去试试能玩到第几关。
大概有很多人会卡在第一关吗,你觉得第一关的答案是什么呢,评论见( •̀ ω •́ )✧7、在线连连看网址:lines.frvr.com/一个在线连连看小游戏,打开就能玩,玩法也很简单,将两个相同颜色圆连接到一起,而不相交叉就行了,另外还有一个附加的条件,就是放各种的每一个点都需要用上,不能有空出来的。
闯关之后会有记录,下次你在同一个浏览器中打开,还能继续闯关。
8、中午吃什么网址:chishenme.xyz/一个可以帮你选择中午吃什么的网站, 吃什么是世纪难题,有了这个网站就能快速决定今天吃什么,当然晚饭不知道吃什么也可以用它进行选择。
使用很简单,进去网站之后点击开始,就会跳出一堆吃的,然后你点击停止就会随机给你选择一种食物,以后吃午饭都不用纠结了。不喜欢的话还可以再换,但是你换多了就会被怼~
9、假装更新系统网址:fakeupdate.net/一个假装电脑更新的系统的网站,提供了还几个系统的更新界面,包括Win98、WinXP、Win8、Win7、Win10、Steam安装等等都有。
使用也非常简单,选择适合你的系统点进去就开始模仿更新界面,很真实,完全看不出来,不需要的时候按F11退出就好了,真的算是摸鱼神器了。
10、越摇摆越快乐网址:staggeringbeauty.com/一个很魔性而且巨解压的网站,进入之后可以看到屏幕上一个类似于毛毛虫那样软体的虫子,你移动鼠标虫子就会随着你的鼠标移动,当你快速移动鼠标的时候,虫子移动的速度也会加快,到了一定速度还会开启爆闪模式。
不仅会闪屏,还有劲爆包的音乐,玩的时候做好心里准备噢~但是不得不说,真的很解压。
本周继续给大家送书《智能量化:ChatGPT在金融策略与算法交易中的实践》,量化金融新范式:引领算法交易与智能决策,助力读者打开了一个全新的量化金融大门。
抽奖说明
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图书特点
实操:结合真实量化金融案例,理论与实践并进。资源:提供完整代码和数据至网盘,易于获取。入门:Python基础起步,从零开始,适合初学者。创新:涵盖量化金融、算法交易及ChatGPT应用。
图书简介
本书是一部全面而深入的量化金融实战指南,从基础的Python编程和量化金融概念出发,逐步引领读者进入金融数据分析、量化策略开发、算法交易及风险管理的高级话题本书还探讨了生成式AI和ChatGPT在量化金融领域中的应用,为读者提供了一个全面的视角和实用的工具。
本书共分为5章:第1章作为基础,介绍了量化金融、算法交易和Python编程的基础知识;第2章专注于金融数据的获取和处理,包括如何使用APIs和Python库;第3章深入讲解了量化策略与模型,涵盖了从统计学到机器学习再到深度学习和Transformer模型及ChatGPT插件使用的多个方面;第4章是对算法交易与风险管理的全面解析,包括
市场微观结构、交易策略和ChatGPT的Code Interpreter功能;第5章对量化金融和算法交易的未来进行了展望,包括人工智能在金融领域中的机遇和挑战本书内容深入浅出,实例丰富,实用性极强,特别适合量化金融的初学者和专业人士,也适用于金融分析师、数据科学家和编程爱好者。
此外,本书也可作为金融科技和量化金融相关培训课程的教材
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