隨着大型語言模型(LLM)和代理 AI 的快速發展,應用程序展示其功能的方式亟待從根本上變革。傳統的 REST API 專為軟件與軟件之間的通信設計,開發人員需閲讀大量文檔並編寫自定義集成代碼才能使用。而模型上下文協議(MCP) 作為一種開放標準,通過創建統一的、機器可讀的界面,讓 AI 代理能夠動態發現並與之交互,成功解決了這一痛點。
本文將提供一份全面指南,介紹如何使用官方 TypeScrip
在金融分析和量化交易領域,獲取準確及時的基金數據行情API、期貨數據行情API 至關重要。無論是進行技術分析、構建交易策略還是風險管理,都需要依賴高質量的數據源。本文將介紹幾種主流的基金期貨數據 API 接口,並重點演示如何使用 Python 來獲取這些數據。
一、主流基金期貨數據 API 對比
目前市場上存在多個提供基金期貨數據的 API 服務,每個都有其特點:
Yahoo Fina
在日常辦公和自動化場景中,PowerPoint (PPT/PPTX) 文件因其豐富的表現力而廣泛應用於演示和彙報。然而,在文件共享、存檔或打印時,我們常常需要將其轉換為更通用、更穩定的 PDF 格式。這不僅能確保格式的一致性,避免因不同設備或軟件版本導致的顯示問題,還能提高文件的兼容性和安全性。手動轉換效率低下且易出錯,因此,尋求一種高效、可靠的自動化解決方案成為了許多開發者和企業用户的迫切需求。
在數據驅動的時代,API(應用程序接口)已經成為信息交互的核心通道。無論是進行數據採集、自動化分析,還是搭建業務系統,API提取(API Extraction) 都是開發者必備的技能之一。
本文將深入介紹 API 提取的原理、方法、工具選擇,以及如何藉助代理服務突破訪問限制,實現更高效的數據獲取。
一、什麼是 API 提取?
API 提取是指通過調用公開或私有接口,從目標網站或服務中自動獲取
要讓人工智能真正理解、預測甚至重構真實世界,“世界模型”(World Model)已成為通往下一代智能的核心引擎。作為能夠建模物理規律、時空演化與場景邏輯的智能系統,世界模型賦予AI“看見”世界運行本質的能力。而視頻生成模型有望成為構建世界模型的關鍵路徑——通過視頻生成任務壓縮幾何、語義、物理等多種形式的知識,AI得以在數字空間中模擬、推演乃至預演真實世界的運行。
基於這一關鍵目標,美團 Long
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Windows Server 2025 Datacenter x64 OVF, updated Oct 2025 (sysin)
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Windows Server 2022 OVF (2025 年 10 月更新) - VMware 虛擬機模板
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