Lizo的案例列表
QuantEcho
QuantEcho 是一个本地运行的量化研究与回测系统，面向个人策略开发、数据抓取、回测验证和可视化复盘。该项目由本人独立开发。 项目特点： 本地化：所有配置、数据库、日志和回测结果都保存在本机。 轻架构：以 Python 单文件模块为核心，便于阅读和维护。 可扩展：策略与回测引擎解耦，后续可继续扩展更多策略和可视化能力。 技术栈 数据抓取：gm.api（掘金 Goldminer） 数据存储：DuckDB 回测引擎：Backtrader 数据处理：Pandas 可视化与交互：Streamlit + Plotly
VLSI布图规划设计
一套面向 VLSI 布图规划的完整求解软件系统。所有算法与代码全部由本人独立研发。 基于 B*‑树拓扑编码与约束感知 Fast‑SA 模拟退火算法，支持自由轮廓、固定轮廓、轮廓压缩、异形正交模块多类约束场景；实现输入解析、布局解码、启发式搜索、独立审计校验完整链路。集成 Numba 性能加速、批量实验调度、结果序列化导出工具，对公开基准数据集完成可复现实验，完整产出模块化可调用源代码与评测脚本。
案例判断参考
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QuantEcho
QuantEcho 是一个本地运行的量化研究与回测系统，面向个人策略开发、数据抓取、回测验证和可视化复盘。该项目由本人独立开发。 项目特点： 本地化：所有配置、数据库、日志和回测结果都保存在本机。 轻架构：以 Python 单文件模块为核心，便于阅读和维护。 可扩展：策略与回测引擎解耦，后续可继续扩展更多策略和可视化能力。 技术栈 数据抓取：gm.api（掘金 Goldminer） 数据存储：DuckDB 回测引擎：Backtrader 数据处理：Pandas 可视化与交互：Streamlit + Plotly...
VLSI布图规划设计
一套面向 VLSI 布图规划的完整求解软件系统。所有算法与代码全部由本人独立研发。 基于 B*‑树拓扑编码与约束感知 Fast‑SA 模拟退火算法，支持自由轮廓、固定轮廓、轮廓压缩、异形正交模块多类约束场景；实现输入解析、布局解码、启发式搜索、独立审计校验完整链路。集成 Numba 性能加速、批量实验调度、结果序列化导出工具，对公开基准数据集完成可复现实验，完整产出模块化可调用源代码与评测脚本。...
