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10套专业色彩方案：莫兰迪/高饱和/黑白/冷暖对比/单一色调/马卡龙/大地色/金属色/霓虹/日系胶片。选中色彩→生成适配各模型的配色Prompt，一键统一画面色调
解决AI日漫/国漫/韩漫不同风格混杂问题：日漫→国漫→韩漫→美漫→欧漫五大漫画体系的核心特征→线条→上色→比例→眼睛画法→网点/贴图等不同技法的体系差异
解决AI金属/玻璃/水/毛发等材质不真实问题：六种高频问题材质的"质感强化Prompt词典"→材质的光学属性描述→材质与周围环境的互动→材质的"触感"如何通过视觉传达
解决AI饮品图中气泡/冰块细节不真实问题：碳酸气泡的大小/密度/分布→冰块的通透度/融化边缘/与液面的交互→冷凝水珠的生成规律→液体颜色的通透感渲染
解决AI家具图中布艺/皮具纹理细节不真实问题：棉麻/丝绒/皮革/藤编/石材等家居常见材质的视觉"触感"翻译→纹理密度/光泽/老化痕迹的精确描述→不同材质在同一家具上的区分
解决AI个人IP形象在不同场景中的应用一致性问题：IP形象在头像/海报/视频/表情包/周边的统一→不同场景的动作→不同场景的服装变化→IP"在使用"而非"在展示"
解决AI生成不同配色产品图时效果不统一问题：同一产品不同颜色（午夜黑/星光色/远峰蓝/苍岭绿）的批量生成→颜色变化不影响产品形态→每种颜色的材质光泽差异→所有配色图的光影/角度/构图完全一致
SPSS数据分析实操指南：数据录入与清洗→描述性统计→信效度分析（Cronbach's α/KMO和Bartlett）→差异分析（t检验/ANOVA）→相关分析→回归分析→中介/调节效应→结果三线表呈现→结果解释写作模板
CFA二级案例分析题(vignette)专项突破：6大重点科目(FRA/Equity/FI/Deriv/Portfolio/Ethics)权重调整→短线阅读法(先读题再读短文)→财务科目高亮对比法→衍生品估值四步法→Mock Exam提分节奏
对经济数据进行统计处理和计量分析，发现变量间的因果关系和预测规律
多因子合成方法论：等权合成/ICIR加权/最大IC加权/回归最优化,因子共线性诊断(VIF/条件数),施密特正交化与对称正交化。A股实践——不同合成方式的收益差异和稳健性对比
金融类考试公式系统记忆法：CFA/CPA财管/FRM三大考试核心公式库→公式分类(估值/风险/回报/比率)与关联图谱→杜邦分析树→CAPM到多因子模型的递进→期权BS模型直觉理解→债券定价公式族→间隔重复记忆法→自制公式卡模板
从零搭建量化回测系统：回测框架选型（Backtrader/Zipline/VNPY/自研）、核心模块设计（数据/信号/执行/风控/绩效）、回测陷阱避坑（前视偏差/生存偏差/过拟合）。帮你不被回测曲线骗到
金融场景SQL查询生成与优化：行情数据查询（时间序列/区间聚合/多标的关联）、持仓分析（权重/周转/归因）、风控指标计算（VaR/Beta/相关性/最大回撤）。复杂报表一句SQL搞定
FRM一级四门课备考全案：风险管理基础(风险管理框架+ERM+公司治理)→定量分析(概率/统计/时间序列/GARCH/极值理论)→金融市场与产品(债券/衍生品定价)→估值与风险模型(期权Greeks/VaR/压力测试)→计算题专项+公式卡
FRM二级五大风险管理模块深度: 市场风险(VaR model backtesting, correlation modeling)→信用风险(PD/LGD/EAD, CVA, credit derivatives)→操作风险(AMA/Basel)→流动性风险(CFP/NSFR/LCR)→投资风险管理(portfolio VaR/对冲基金风险)→Basel III终局框架
量化模型过拟合系统性防范：时序交叉验证vs K-Fold的金融适用性、L1/L2/ElasticNet正则化选择、样本外测试的"净化"期设计、拒绝推断(Reject Inference)处理幸存者偏差、A股ML模型真实过拟合案例剖析
完整多因子选股框架：Alpha模型(因子合成+预期收益预测)、风险模型(Barra结构化风险/统计风险模型)、组合优化器(最大化Alpha/约束跟踪误差/行业偏离/个股权重)、A股多因子策略全流程实战
量化组合优化方法论：均值-方差优化(MVO)、风险平价(Risk Parity/Hierarchical Risk Parity)、Black-Litterman模型(融合主观观点)、约束优化(CVaR约束/换手率约束/行业约束)、A股指数增强vs灵活配置的组合构建对比
投资组合压力测试完整框架：六大极端情景模拟（2008全球金融危机→A股跌幅约70%+全球股灾/2020疫情冲击→沪深300约-15%但快速反弹/2015股灾→千股跌停+流动性危机/2022全球紧缩→股债双杀罕见/中美脱钩极端情景/中国房地产危机情景→评估组合在每种情景下的预估损失）→相关性破裂风险（正常市场下股债负相关/极端压力下所有资产同跌→相关性趋向1/检查组合在"一切同跌"情况下的真实风险暴露）→流动性压力测试（持有资产在极端情况下的流动性/小盘股/北交所/私募等流动性差的资产的变现能力/估算在市场恐慌时全部清仓需要的天数和对价格的冲击）→VaR和CVaR简易计算（VaR→在95%置信度下一天最大损失/CVaR→超过VaR的平均损失/个人投资者简化版→最近3年最大单日跌幅）→分散化的真正含义（不只是买了不同名字的股票/是买了不同驱动因素(drivers)的资产/经济增长vs通胀vs利率vs信用/四个驱动因素至少覆盖三个才能说真正分散）→压力测试后的应对方案（设置硬止损线/预留现金应对/购买尾部风险保护→如买入PUT期权对冲/降低相关性高的资产仓位）
量化投研平台选型与搭建：第三方平台(聚宽/米筐/优矿/掘金/BigQuant)对比、自建平台架构(数据层→研究层→回测层→执行层)、Docker容器化一键部署、个人/小团队/机构三种规模的平台方案.含成本和时间估算
量化风控体系搭建：VaR(参数法/历史模拟/蒙特卡洛)与CVaR计算、极值理论(EVT)尾部风险建模、压力测试设计(2008/2015/2020/2024场景)、回撤控制机制(最大回撤熔断/动态降仓)。A股量化风控的中国实践
识别投资组合中的各类风险，制定系统的风险监控和应对方案
统计套利完整方法论：配对交易选股(相关性+协整性双重筛选)、协整检验(EG两步法/Johansen检验)、价差建模(OU过程/卡尔曼滤波动态对冲比率)、交易信号生成(价差Z-score偏离)、A股配对交易实战经验
设计配置管理方案：Ansible vs Salt vs Puppet vs Chef选型→Playbook最佳实践→角色（Role）组织→动态Inventory→Ansible Vault密文管理→与Terraform分工（IaC+CM协作）→幂等性原则
根据业务需求设计数据库表结构：实体关系分析→范式设计（3NF/反范式权衡）→字段类型选择→索引策略→分区方案→迁移脚本→数据字典。涵盖电商/社交/内容/企业系统等常见场景
用Docker优化开发环境：Dev Containers→VS Code Remote→Docker Compose开发环境→热重载→数据库/缓存/消息队列→新成员入职→「在我电脑上能跑」问题的终极解决
优化Dockerfile：多阶段构建→选择最小基础镜像（Alpine/Distroless）→层合并→.dockerignore配置→构建缓存利用→安全扫描→镜像大小预估
生成.NET Web API项目脚手架：Clean Architecture分层→MediatR CQRS→Entity Framework Core→FluentValidation→Serilog→全局异常处理→JWT认证→Swagger→集成测试
Pulumi实战指南：vs Terraform的对比→用TypeScript/Python定义AWS/GCP/Azure资源→组件化封装→CI/CD自动化→状态管理→策略即代码→测试基础设施
Kotlin+Spring Boot项目脚手架：Kotlin惯用语法→协程（Coroutine）→Spring WebFlux→Exposed/JOOQ→数据类（data class）→扩展函数→空安全→与Java互操作
开发K8s Operator：CRD定义→controller-runtime框架→Reconcile模式→状态管理→Finalizer→Webhook→Operator SDK/Kubebuilder→测试→发布到OperatorHub
基于属性的测试（Property-Based Testing）实战：属性定义方法→生成器策略→shrinking自动简化反例→与Example-based testing的互补→Python Hypothesis/JS fast-check/Go Rapid库实战
设计重试策略：何时重试（幂等性判断）→重试次数→退避算法（固定/线性/指数/带抖动的指数）→超时设置→断路器配合→幂等性保证→各框架的重试实现（Spring Retry/Polly/tenacity）
SwiftUI完整开发指南：MVVM架构→Combine响应式编程→Core Data/SwiftData持久化→网络层（URLSession/Async await）→导航管理→状态管理→测试→App Store提交
生成Terraform配置：Provider配置→VPC/网络→计算实例→数据库→负载均衡→域名/DNS→监控告警→IAM/权限→Terraform State管理→Module化设计