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早安，祝你星期二愉快！☀️
$BTC 熱圖更新
昨天的價格穿越了VWAP並接受較低的價格，跌至91k區域。
那不是反彈，而是價值轉移。
VWAP目前不再是平衡點，而是上方的參考點。
市場正在建立對其以下的接受度。
流動性在下方比上方更濃厚，
所以這是建立新價值的過程，尚未進入持續階段。
如果價格能夠重新站上並持穩VWAP，局勢將改變。
如果不能，則這個較低的區間是市場選擇運作的範圍。

突發：日本40年期債券收益率剛剛突破4%，創2007年以來的最高水平。
這表明投資者不再願意持有日本的長期債務。信心顯然正在崩潰。
由於日本的巨額債務，即使收益率微幅上升，也意味著政府必須支付更多的利息，借更多的錢來支付成本，並面臨更緊縮的經濟預算。
更多資金將用於支付利息，而非經濟增長。
在這個階段，BOJ的干預已不再是選擇，而是變得不可避免。

感到非常榮幸和激動能在 @CoinMarketCap Live 與 @ekowreel 一同主持。與數千聽眾討論非洲的加密貨幣監管對我來說是一個重要時刻。這些對話很重要，因為正確的政策可以在整個大陸解鎖創新、包容和真正的採用。今天下午3點UTC加入我們，成為這場對話的一部分。

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誰將掌控全球“印鈔機”？美聯儲下一任主席終極預測
塵埃即將落定，下週揭曉懸念！

大饼短期四小時呈震盪修復，箜頭動能減弱但哆頭尚未主導。
MACD死叉狀態，綠柱逐步縮窄，箜頭動能減弱但未完全消退，低位金叉初現，J線拐頭向上，有反彈動力但動能不足。
做箜策略：92000承壓可輕倉試空，止損92800上方，目標88000，跌破看86000 ​​​#BTC

峰哥 ETH 空單平倉

$BTC
它已經發生了..

今天我知道Nikita正在轉動旋鈕

Maverick Capital 即將來臨。在行業投資中追求數學上的精確！

未来半年行情预测：
大饼早已于25年11月21号开始企稳回升，开启震荡向上的行情，目前是技术性回调，价格区间非常健康！当前大饼91000左右 非常值得入手，日线底部在88000，预计2月到达10万，6月份到达12万，届时万币齐飞，这两天可能是你们最后的上车机会，车拐回来接你们了，你们要珍惜喔！
以太坊2月份预计到达3600，6月份到达5000突破历史新高！

早安，男孩們和女孩們。
是時候賺點錢了。

向我推薦你的#50x – #100倍潛力股，預計在2026年第一季度出現。
規則：真實的技術/社群，不是純粹的梗炒作。
說明為何它被低估。
如果合理，最好的會被轉發。
#Altseason #寶石

如果你了解CT的運作方式，你就知道為什麼會發生Trove。
Trove的發生是因為價格突破。騙子們不斷在一旁等待任何看漲的跡象，然後就會出手。同時，影響者在我們出現綠色蠟燭的瞬間就開始接洽交易。
他們沒有考慮到的是Saylor效應。Saylor重新大量買入，維持價格穩定並協助近期的突破。只要他的出價停止，我們就會看到看漲行情的完全回撤，就像我已經說了好幾個月，例子數不勝數(。
很遺憾我們無法將行業中的髒污和污垢清除乾淨。我們迫切需要一次重置)，以促進健康的價格行為和一個更健康的社群(。希望市場能壓倒Saylor，讓他暫時退出，讓我們找到公平的價格。自從上一次真正的淨化已經過了大約3.5年。

最新消息：在過去60分鐘內，從加密貨幣市場清算了1億美元。

今日策略分享：
幣種：BNB ｜方向：多｜杠桿：30倍｜倉位：5%
第一建倉位置：895
第二建倉位置：886
止損位置：875
止盈位置：930/950/970
策略僅供參考，不構成投資建議！
PS: 祝各位兄弟財運亨通！
#加密市場回調 #歐美關稅風波衝擊市場

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#欧美关税风波冲击市场 先明确核心結論：GAT（圖注意力網絡）是GNN的重要分支，核心是利用注意力機制動態分配鄰居權重，解決GCN等固定權重的局限，兼顧自適應、可並行與可解釋，適合異質/動態圖與節點分類等任務，但存在計算與過擬合風險。以下從原理、優劣勢、應用與實踐要點展開。
一、核心原理
- 節點學會“更關注哪些鄰居”，用注意力權重加權聚合鄰居信息，獲得更精準的節點表示。
- 計算流程：
1. 節點特徵通過權重矩陣投影到新空間進行線性變換。
2. 使用自注意力計算鄰居間相關分數，並通過softmax歸一化。
3. 根據注意力權重聚合鄰居特徵，同時保留節點自身的信息。
4. 使用多頭增強技術，中間層拼接多頭輸出擴展維度，輸出層取均值提升穩定性。
二、核心優勢
- 自適應加權：無需依賴圖結構，數據驅動學權重，更貼合複雜關係。
- 高效並行：鄰居權重可獨立計算，不依賴全局鄰接矩陣，適配大規模與動態圖。
- 可解釋性強：注意力權重可視化，便於分析關鍵連接與決策依據。
- 歸納能力好：能夠處理訓練時未見過的節點與結構，泛化性更優。
三、局限與風險
- 計算成本高：隨著鄰居數量增加而上升，處理超大規模圖需要採樣優化。
- 過擬合風險：多頭注意力參數多，在小樣本上容易學習到噪聲模式。
- 邊信息利用弱：原生GAT較少直接建模邊特徵，適應異質圖需要擴展（如HAN）。
- 注意力偏置

Gemini 重新設計了由 Claude Code 開發的我的健康應用，並引入了 iOS26 玻璃效果，但卻完全讓應用無法運行。
Claude 制定了一個修復方案，但顯然對 Gemini 感到非常不滿 🤣