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Thanks for sharing this project! Could you provide license info. for Annoy-PyEdu-Rs-Raw and Annoy-PyEdu-Rs? thanks!
kryruvev
Description
Currently, the AI SWE agent can successfully traverse the codebase and generate surgical ==== search/replace patches
for bug fixes. However, the loop stops there. We need to implement a ...
enhancement
aniketmitra2107
Code with Codespaces
img alt= original github octocat src= https://octodex.github.com/images/original.png align= left height= 80px /
👋 Hey there @zeinoun! Welcome to your Skills exercise!
Let #39;s ...
github-actions[bot]
NyanicocoUser Story
As a registered user, I want to delete a video from my personal library so that I can remove content I no longer need.
When I delete it, all my personal data for that video must be cleaned ...
area/app
area/infra
enhancement
marceltoledo
Problem / opportunity
Shrike is Python-only today: built and shipped with hatchling/hatch-vcs (wheel + sdist), tested with pytest (unit +
integration + an embedding-gated lane), driven by four hand-written ...
enhancement
epic
lathrys-at
テーマ: 日本株市場におけるコーディング・金融数理を用いた分析
日付: 2026-06-09
出典: 金融庁 EDINET · 2026-06 リンク: https://disclosure2dl.edinet-fsa.go.jp/guide/static/disclosure/WZEK0110.html
EDINET APIがV2に更新され、REST形式でJSON/ZIP/PDFの取得に完全対応；2025年タクソノミ改訂（IFRS17・気候変動・人的資本情報）を反映し、PythonからのEDINETデータ自動取得環境が整備された。 ...
auto-research
domain:finance
research-news
テーマ: 日本株市場におけるコーディング・金融数理を用いた分析
日付: 2026-06-09
出典: 金融庁 · 2025-12-26 リンク: https://www.fsa.go.jp/singi/singi_kinyu/tosin/20251226-2/01.pdf
東京市場における高速取引・アルゴリズム取引の取引データを定量的に分析し、制度設計の枠組みを提示；マーケットマイクロストラクチャー規制強化の方向性と実態把握の手法を示した。 ...
auto-research
domain:finance
research-news
テーマ: 日本株市場におけるコーディング・金融数理を用いた分析
日付: 2026-06-09
出典: arXiv / ICLR 2026 · 2025-06-10 リンク: https://arxiv.org/abs/2506.08762
EDINETの10年分の有価証券報告書から不正検知・業績予測・業種分類タスクを構築；最先端LLMでもロジスティック回帰をわずかに上回る程度にとどまり、日本語金融文書解析の困難さを定量的に示した。 ...
auto-research
domain:finance
research-news
テーマ: 日本株市場におけるコーディング・金融数理を用いた分析
日付: 2026-06-09
出典: JAFEE Journal, Vol. 24 · 2026 リンク: https://www.jstage.jst.go.jp/article/jafee/24/0/24_58/_html/-char/ja
XGBoostで東証上場企業の財務指標から自社株買いを予測（AUC＞0.7）；新規買い発表銘柄を対象としたポートフォリオでFama-Frenchを上回る有意な正のアルファと年率シャープレシオ最大1.40を達成した。 ...
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