American Crypto©
@americancryptotrading · Post #27148 · 08.02.2025 г., 14:06
🇺🇸#XEC/USDT is facing the supportzone on the weekly timeframe👀 Up we go if we bounce off the one📈 American Crypto©
Hashtags
TGTGInsightтелеграм анализLIVE / telegram public index
TGINSIGHT SIMILAR POSTS
Намери подобно съдържание
Изходен канал @clockstackwheels · Post #851 · 2.08
Впервые использовал нейросетку для реальной практической пользы в коммерческом заказе. У заказчика есть база данных, куда информация вносится кое-как. Представьте, что вы составляете каталог, например, книг, и в базе данных предусмотрены поля: "Автор книги", "Название книги", "Число страниц" и ещё десяток других полей с информацией. Но заполняют эту базу другие люди, которых вы не контролируете, поэтому информация может случайным образом лежать в любом произвольном поле, быть введена с ошибками, опечатками и так далее. В реальном заказе были не книги, я просто привожу пример такой же задачи. Вот как это может выглядеть: 1. В поле "Автор" написано "Лондон, Дж. Белый Клык", поле "Название" при этом пустое. 2. В поле "Название" написано "150-страничный сборник рецептов", поле "Число страниц" пустое 3. В поле "Название" написано "джеклондон мартин иден", поле с автором пустое 4. В поле "Автор" написано "150-стр.3изд,доп.перераб инструкция по пользованию подстанциями типа ТП-13, М.Васильев москва 98" ...и так далее. А нужно искать нормально по автору, названию, числу страниц, городу и году издания. Никакими прямыми алгоритмами это не берётся: регулярки, поиск по ключевым словам, морфология, нечёткая логика — всё это либо даёт много ложноположительных результатов, либо (если подкрутить пороговые значения) вообще перестаёт искать. И вот тут в какой-то момент мы решили попробовать запрашивать через API GPT. Нейросетке задаётся следующий промт: "Есть следующая информация: «150-страничный роман джеклондон мартин иден». Если здесь есть то, что похоже на имя автора книги, напиши мне его, иначе ответь null". И, надо сказать, даже 3.5 справляется с этой работой очень хорошо. Получилось сравнительно без ошибок разметить около 80% данных (остальные с ошибками даже после нейросетки). Но, важный нюанс. Сначала мы пытались поймать все данные одним запросом: "GPT, выведи мне JSON, в котором есть автор, название, число страниц...", но тесты показали, что значительно эффективнее будет отдельно спросить 5 раз про 5 разных типов данных. Да, это расходует больше токенов, но они и так сравнительно дёшевы. Кстати, API у OpenAI безбожно глючит даже на платном тарифе. Обещанных 3500 запросов в минуту нет даже приблизительно. По факту удаётся отправлять около 200-300 запросов в минуту, потом оно вываливается в таймауты или ошибку 429, нужно делать какие-то умные паузы, ждать итд. Над этим всем пришлось повозиться, зато результат вполне ощутимый. #dev
Hashtags
Резултати
Намерени 6 подобни публикации
Търсене: #xec
当前筛选 #xec清除筛选
Crypto
@signal_bitcoins · Post #2727 · 09.02.2024 г., 17:37
#XEC is trying to break up the falling wedge pattern on 12H Time frame,chart is definitely bullish ✨ ❄️@signals_bitcoin_crypto❄️ ❄️@Shadow_support0o❄️
Hashtags
Crypto
@signal_bitcoins · Post #1798 · 11.12.2023 г., 16:02
#XEC is trying to break up the Weekly Supply zone, in the case of breakout,we will see another bullish trend 💎 ❄️@signals_bitcoin_crypto❄️ ❄️@Shadow_support0o❄️
Hashtags
Coinlegs Cryptocurrency Signals
@coinlegs · Post #9213 · 16.10.2023 г., 08:10
Abracadabra! 🧞 Genie, show me the coins which have more than 4 bullish patterns at 1d/4h charts since yesterday. Can you? A Genie can't, but CoinLegs can😎 Find the most bullish or bearish coins with just few clicks 🖱️ #BAND#TRX#SOL#XEC It's a free tool. Try it out now!
Airdrop Gold : Crypto Airdrop
@airdropgoldchannel · Post #157076 · 09.09.2022 г., 10:59
#Do You Know Your Crypto Logos? #XEC#QNT#BSV#ENJ#KCS#ZEC #cryptogemtokenshttps://cryptogemtokens.com/do-you-know-your-crypto-logos-xec-qnt-bsv-enj-kcs-zec/
Coinlegs Cryptocurrency Signals
@coinlegs · Post #9379 · 19.11.2023 г., 11:33
🐬DOLPHIN | AI PREDICTIONS 19.11.2023 11:00 GMT Expected 5% Profit/Loss in 24 Hours #TOMO | 1.2083 | PP: 98% | LP: 0% #VGX | 0.1348 | PP: 98% | LP: 0% #VITE | 0.01406 | PP: 98% | LP: 0% #WIN | 0.0000688 | PP: 98% | LP: 0% #WTC | 0.1613 | PP: 98% | LP: 0% #XVG | 0.003482 | PP: 98% | LP: 0% #ZEC | 28.69 | PP: 98% | LP: 0% #UFT | 0.2885 | PP: 97% | LP: 0% #USTC | 0.0131 | PP: 97% | LP: 0% #VIDT | 0.02264 | PP: 97% | LP: 0% #WRX | 0.1197 | PP: 97% | LP: 0% #XMR | 160.2 | PP: 97% | LP: 0% #SUN | 0.00587 | PP: 96% | LP: 0% #TLM | 0.01265 | PP: 96% | LP: 0% #TROY | 0.002594 | PP: 96% | LP: 0% #T | 0.0242 | PP: 96% | LP: 0% #VOXEL | 0.1686 | PP: 96% | LP: 0% #XEC | 0.00002922 | PP: 96% | LP: 0% #XLM | 0.1183 | PP: 96% | LP: 0% #RIF | 0.0983 | PP: 95% | LP: 0% #TKO | 0.2524 | PP: 95% | LP: 0% #UNI | 5.074 | PP: 95% | LP: 0% #WAN | 0.2056 | PP: 95% | LP: 0% #XTZ | 0.84 | PP: 95% | LP: 0% #QNT | 99.1 | PP: 94% | LP: 0% #RDNT | 0.2503 | PP: 94% | LP: 0% #SPELL | 0.0004805 | PP: 94% | LP: 0% #TWT | 1.1647 | PP: 94% | LP: 0% #UMA | 1.703 | PP: 94% | LP: 0% #PROM | 4.407 | PP: 93% | LP: 0% #RAD | 1.489 | PP: 93% | LP: 0% #REN | 0.057371 | PP: 93% | LP: 0% #RSR | 0.002414 | PP: 93% | LP: 0% #RVN | 0.01739 | PP: 93% | LP: 0% #SHIB | 0.00000848 | PP: 93% | LP: 0% #SLP | 0.002183 | PP: 93% | LP: 0% #STG | 0.5344 | PP: 93% | LP: 0% #STX | 0.632 | PP: 93% | LP: 0% #SYS | 0.0963 | PP: 93% | LP: 0% #UTK | 0.0703 | PP: 93% | LP: 0% #VTHO | 0.001351 | PP: 93% | LP: 0% #WOO | 0.2326 | PP: 93% | LP: 0% #XRP | 0.6105 | PP: 93% | LP: 0% #MLN | 15.42 | PP: 92% | LP: 0% #PROS | 0.288 | PP: 92% | LP: 0% #REEF | 0.001593 | PP: 92% | LP: 0% #RPL | 27.47 | PP: 92% | LP: 0% #SXP | 0.3509 | PP: 92% | LP: 0% #VET | 0.02075 | PP: 92% | LP: 0% #ZIL | 0.02157 | PP: 92% | LP: 0% #LTC | 69.51 | PP: 91% | LP: 0% ... ——————————————————————— Total Predictions: 360 PP > 50%: 166 LP > 50%: 0 PP > 60%: 166 LP > 60%: 0 PP > 70%: 162 LP > 70%: 0 PP > 80%: 133 LP > 80%: 0 PP > 90%: 60 LP > 90%: 0 ——————————————————————— PP: Profit Probability | LP: Loss Probability