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 	训练和推理：通过压缩、蒸馏、剪枝、量化等方式，对模型进行训练和推理，提高预测准确性和实时性；
 	算子优化和图优化：通过算子优化、图优化、加速库等方式，提高预测速度；
 	集束搜索、班监督等训练和交易策略优化：通过集束搜索、班监督等方式，优化训练和交易策略，提高预测效果。
+    ![image](https://www.gitlink.org.cn/limingjuan/Prediction-MindSpore/tree/master/image%2Fstock%20data.jpg)
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 3.方案概述
 	本方案旨在基于MindSpore框架开发一个高效的股票价格预测系统，同时利用openEuler操作系统平台来提供可靠的计算环境和运行基础。本方案的目标是结合Informer的时间序列预测能力与MindSpore框架的多样性，为金融领域提供一种精确的工具，帮助投资者和决策者更好地理解股票市场动态。