正确地做事--2025第一季

以下是以列表式要点整理的内容：

1. 背景及惯：超慢跑时思考事务，虽未上班仍惯称接下来的事务为工作，以往用笔记本记录工作重点，现在常用手机记录。

2. 工作重点 - 资金与仓位管理：

• 首要任务是做好账户资金分配与仓位管理。

• 近期证券ETF大跌满仓受伤，类似2024年8月大秦的尴尬情况。

• 自动化交易可控制此局面，当前手工挂单约束不强，需解决该问题。

3. 工作重点 - 自动化挂单：

• 开始时手动在代码里为每只股票设置“股票代码 - 基准价”类似“key-value”的形式。

• 在网格中设定每只股票最多持有数量，以代码中基准价为主。

• 可在代码中参考昨日最后成交价格设定基准价，不再依赖数据库识别收盘价，改为开盘前或前一晚肉眼识别并填写。

4. 工作重点 - 剩余可用资金处理：

• 将剩余可用资金写入数据库、页面或代码。

• 在运行买入时，程序参考剩余可用资金自动计算修改值，该值放在函数内，不设为公共变量。

5. 前期准备工作：

• 手动把每个网格持仓个股的股票代码及对应基准价写在代码里。

• 非持仓个股直接挂条件单定价买入，不依赖OCR识别（因其表格识别成功率低）。

6. 日常操作：

• 每日手动输入当前余额、持仓标的可用数量和基准价（若1个持仓标的改3个参数，2个则改6个）。

• 可在前一晚（但不能太早，因券商结算慢）或第二天早上9:15之前完成。

• 将买卖参数统一放常数文件，每日修改后执行买卖操作。

跟你一样也满了

嗯，是的，我也很想下手，不过我早就满仓了。要不你借我一点钱，我多买一点。

其实，下午五点多我刚跑完步，就接到了阿里云客服的电话。这次又换了个客服。随后，我们聊了二十来分钟，主要是询问我对他们产品的兴趣点。实话说，我对在线OCR图片识别转文字功能确实有需求。另外，对于他们提供的金融服务，像证券相关数据方面，虽然他们不直接提供数据，但能给出存储方案。要是我需要分析数据，他们还能提供大语言模型协助。

不过，这里得说个问题，他们的服务稳定性欠佳。就拿刚才来说，我回来花了近一小时，想调通OCR服务，结果弄了密钥的。等准备直接调用识别图片时，我向客服要了官方示例代码，试了两三个版本，都没成功。后来我又用了幻方量化，他们给的版本也不行。最后，我去阿里云网站咨询智能AI客服，对方提供的代码，我试了依旧不行。这下，我真是彻底没辙了。

我想说，阿里真的不行了。

只要不退市，死嗑一只股，不赚钱不走也挺好。

大秦昨天就跌到您的目标价了，没下手吗？

2024年目前亏很多了，华能国际一直在跌。成王败寇的打法。

通义千问

请提供一段Python代码，实现调用阿里云的ocr图片识别嗯，接口的功能假设图片的主要内容是。嗯，可用资金冒号，后面是一个10.5万元的一串数字

~~~

为了调用阿里云的OCR服务来识别图片中的文字，你需要使用阿里云提供的SDK。以下是一个Python代码示例，它演示了如何使用阿里云的Python SDK来调用通用的文字识别（OCR）API。在你开始之前，请确保已经安装了`aliyun-python-sdk-ocr`库，并且已经获取了阿里云的AccessKey ID和AccessKey Secret。

首先，你可以通过pip安装阿里云的SDK：

```bash
pip install aliyun-python-sdk-ocr
```

接下来是Python代码示例：

```python
from aliyunsdkcore.client import AcsClient
from aliyunsdkcore.request import CommonRequest
import base64

# 请替换为你的AccessKey ID和AccessKey Secret
access_key_id = ‘your_access_key_id‘
access_key_secret = ‘your_access_key_secret‘

# 初始化AcsClient实例
client = AcsClient(access_key_id, access_key_secret, ‘cn-hangzhou‘)

# 创建CommonRequest实例
request = CommonRequest()
request.set_accept_format(‘json‘)
request.set_domain(‘ocr.aliyuncs.com‘)
request.set_method(‘ POST ‘)
request.set_version(‘2019-12-30‘)
request.set_action_name(‘RecognizeGeneral‘)

# 读取图片文件并进行Base64编码
with open(‘path_to_your_image_file‘, ‘rb‘) as f:
  image_data = f.read()
image_base64 = base64.b64encode(image_data).decode(‘utf-8‘)

# 设置请求参数
request.add_body_params(‘ImageURL‘, ‘‘)  # 如果直接上传图片而不是URL，则此参数为空
request.add_body_params(‘ImageBytes‘, image_base64)
request.add_body_params(‘Side‘, ‘front‘)  # 可选参数，对于身份证等有正反面的证件可以指定

# 发送请求并接收响应
response = client.do_action_with_exception(request)

# 打印响应结果
print(str(response, encoding=‘utf-8‘))
```

请注意，上述代码中的`path_to_your_image_file`应该替换为你的图片的实际路径。如果你有一个图片的URL，也可以使用`ImageURL`参数代替`ImageBytes`来传递图片链接。

该代码将发送一个请求到阿里云的OCR服务，尝试识别图片中的文字。响应将包含图片中检测到的文字信息。根据你的需求，你可能需要进一步解析这个JSON响应，以提取出有关“可用资金”的信息。

由于OCR识别的结果可能会有误差，特别是对于手写体或者低质量图片，所以最好对返回的结果做适当的后处理和验证。如果图片中的内容是特定格式的数字，比如货币金额，你可能还需要编写额外的逻辑来正确解析和转换这些数值。

这个……
我只是在写内容的时候无意中想起了，我现在也不太关注他有没有赚到钱。
不过他既然真的赚到了，那也挺不错的。

目前，Siri 与微信的集成功能相对有限，尤其是在中国大陆地区。以下是关于 Siri 与微信合作现状的分析，以及未来可能的改进方向：

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### **1. 当前 Siri 与微信的集成情况**
- **基本功能**：Siri 可以通过语音指令帮你发送微信消息或拨打电话，但功能较为基础。例如，你可以说“嘿 Siri，给张三发微信说‘晚上见’”，Siri 会调用微信的接口完成操作。
- **消息检查**：目前，Siri 无法直接检查微信中是否有新消息，也无法分析消息内容的重要性或分类（如区分群消息和私聊消息）。
- **隐私限制**：由于微信对用户数据的隐私保护较为严格，Siri 无法直接访问微信的聊天记录或分析消息内容。

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### **2. 未来可能的改进方向**
根据苹果的计划，Siri 将在 2025 年迎来多项重大升级，包括更强大的上下文理解能力和跨应用集成功能。以下是一些可能的功能改进：
- **消息检查**：未来 Siri 可能会通过与微信的深度集成，支持检查新消息并提醒用户。
- **智能分析**：Siri 可能会结合 Apple Intelligence 技术，分析消息内容并判断其重要性。例如，区分群消息和私聊消息，或过滤掉垃圾信息。
- **跨应用联动**：Siri 可能会支持更多跨应用操作，例如在微信中直接执行指令或分析消息内容。

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### **3. 目前的替代方案**
如果你希望实现类似的功能，可以尝试以下方法：
- **微信内置功能**：微信本身支持消息免打扰和关键词过滤功能，你可以手动设置来减少垃圾信息的干扰。
- **第三方工具**：一些第三方应用（如 IFTTT）可以通过自动化脚本实现消息检查和分类，但需要一定的技术基础。
- **手动检查**：目前最直接的方式还是手动检查微信消息，并根据需要处理。

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### **4. 总结**
目前，Siri 与微信的集成功能较为有限，无法直接检查或分析微信消息内容。但随着 Apple Intelligence 技术的逐步推出，未来 Siri 可能会支持更强大的消息管理和分析功能。如果你对这类功能有强烈需求，可以关注苹果和微信的后续更新。