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。
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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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