Ollama 上的 Gemma 4 12B 能直接听语音吗？
一次在测试机上对 gemma4:12b 音频输入能力的实测记录：模型元数据声明支持 audio，但 Ollama 原生 /api/chat 不能可靠接收音频；真正可用的是 OpenAI 兼容接口里的 input_audio。
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Ollama 上的 Gemma 4 12B 能直接听语音吗？
一次在测试机上对 gemma4:12b 音频输入能力的实测记录：模型元数据声明支持 audio，但 Ollama 原生 /api/chat 不能可靠接收音频；真正可用的是 OpenAI 兼容接口里的 input_audio。
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程序员量化交易实战 01：为什么程序员适合做量化交易
量化交易不是玄学，也不是靠一个指标躺赚。第一篇先把交易问题拆成程序员熟悉的数据、规则、验证和风控问题，并用 ZiQuant 项目完成可运行的第一步。
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程序员量化交易实战 02：从零搭建 Python 量化项目结构
第二篇把 ZiQuant 的 Python 工程骨架搭起来：目录、pyproject.toml、.env、配置读取、健康检查和测试命令。先让项目可安装、可启动、可验证，再进入数据层。
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程序员量化交易实战 03：量化交易中的核心概念
第三篇把股票池、K 线、复权、因子、信号、持仓、回测、最大回撤和 Sharpe 这些词翻译成 ZiQuant 里的模型、字段和测试对象，避免后面写代码时概念混用。
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程序员量化交易实战 04：A 股交易规则对程序的影响
第四篇把 A 股里的 100 股整数手、T+1、涨跌停、停牌、ST、手续费和印花税落到订单检查代码里，并在 ZiQuant 中新增可测试的 trading_rules 模块。
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程序员量化交易实战 05：量化系统最重要的是数据，不是策略
第五篇进入数据层：为什么策略之前必须先做数据源抽象、行情和财报数据、数据质量检查、来源记录和覆盖率。完成后对前五篇做第一次阶段 review。
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程序员量化交易实战 06：先把数据库表结构讲清楚
第六篇进入 PostgreSQL 和 Alembic：为什么量化平台不能只靠内存对象，如何用 SQLAlchemy metadata 做 schema 巡检，并把表结构和迁移变成可测试的工程边界。
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程序员量化交易实战 07：先做一个干净的 A 股股票池
第七篇实现股票池构建：规范化股票代码、过滤 ST 和退市、去重、限制规模，并把公共 A 股股票池的构建过程写成可测试的纯函数。
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程序员量化交易实战 09：从 K 线到第一个可解释因子信号
第九篇实现因子计算：用标准库计算日收益、均线、动量和年化波动率，并把结果转成 buy_watch、observe、risk_watch 三类可解释信号。
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程序员量化交易实战 12：回测不能只看最终收益
第十二篇补齐回测指标：总收益、年化收益、年化波动、类 Sharpe、最大回撤、胜率、盈亏比、换手率和交易次数，让策略比较有统一语言。
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