9个主流GAN损失函数的数学原理和Pytorch代码实现：从经典模型到现代变体
生成对抗网络（GAN）的训练效果高度依赖于损失函数的选择。本文介绍了经典GAN损失函数理论，并用PyTorch实现多种变体，包括原始GAN、LS-GAN、WGAN及WGAN-GP等。通过分析其原理与优劣，如LS-GAN提升训练稳定性、WGAN-GP改善图像质量，展示了不同场景下损失函数的设计思路。代码实现覆盖生成器与判别器的核心逻辑，为实际应用提供了重要参考。未来可探索组合优化与自适应设计以提升性能。
LangGraph实战：从零构建智能交易机器人，让多个AI智能体像投资团队一样协作
如今的量化交易已远超传统技术指标，迈向多智能体协作的新时代。本文介绍了一个基于 **LangGraph** 构建的多智能体交易系统，模拟真实投资机构的运作流程：数据分析师收集市场情报，研究员展开多空辩论，交易员制定策略，风险团队多角度评估，最终由投资组合经理做出决策。系统具备记忆学习能力，通过每次交易积累经验，持续优化决策质量。
生成对抗网络（GAN）：创造与竞争的艺术
【6月更文挑战第14天】**生成对抗网络（GANs）**是深度学习中的亮点，由生成器和判别器两部分构成，通过博弈式训练实现数据生成。GAN已应用于图像生成、修复、自然语言处理和音频生成等领域，但还面临训练不稳定性、可解释性差和计算资源需求高等挑战。未来，随着技术发展，GAN有望克服这些问题并在更多领域发挥潜力。
简介Multi-Agent
多智能体系统（MAS）是由多个自主智能体组成的计算系统，各智能体能独立决策、协同作业，无需中央控制。其特点包括自主性、分布性、交互性、异构性和适应性，广泛应用于人工智能、经济、交通、医疗和环保等领域，展现出巨大潜力。然而，MAS也面临通信开销、一致性、安全性和可扩展性等挑战。
解锁京东API，实时掌握商品价格动态，定价策略更灵活！
本文详解如何利用京东API（jd.union.open.goods.price.query）实现实时价格监控，涵盖API接入、数据获取、存储分析及动态定价策略。通过构建监控系统，企业可快速响应竞品调价、优化库存、提升转化率，结合InfluxDB与预测模型，助力电商精细化运营，已验证提升销售额37%。
