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2-5 快速幂模板
这个就是在快速乘的基础上改一下 sum=0--->sum=1 x+=x--->x*=x //快速幂模板 public double quickPow(double x,long y){ double sum=1; while(y>0){ if((y&1)==1){ sum*=x; } x*=x; y=y>>1; }
33620发布于 2021-06-01 - 来自专栏AI机器学习与深度学习算法
学习分类 2-5 线性可分
线性可分其实很好理解，简单来说就是可以用直线将属于不同种类的训练数据区分开来。比如，下图所示的两种类型的训练数据所呈现的分布，不可能通过一条直线将其 "x" 和 "·" 两种类型的训练数据区分开。
55810编辑于 2022-11-08 - 来自专栏Hank’s Blog
2-5 R语言基础 factor
#因子：分类数据 #有序和无序 #整数向量+标签label #Male/Female #常用于lm(),glm() > x <- factor(c("female","female","female",
41610发布于 2020-09-16 - 来自专栏刷题笔记
2-5 Two Stacks In One Array (20 分)
本文链接：https://blog.csdn.net/shiliang97/article/details/101173005 2-5 Two Stacks In One Array (20 分) Write 返回成功与否 int IsFull( Stack S ); 看看大小是不是满了 返回成功与否 int Push( ElementType X, Stack S, int Stacknum ); 把新的数据压入进去 看看成功与否 ElementType Top_Pop( Stack S, int Stacknum ); 把顶部的数据弹出返回出来 返回弹的元素 Stack CreateStack(int MaxElements
72030发布于 2019-11-08 - 来自专栏Deep learning进阶路
2-5 线性表之循环链表
2-5 线性表之循环链表 循环链表就是链表首尾相接连成一个环，可以用单链表 和 循环链表来实现。
41340发布于 2019-07-02 - 来自专栏NetCore 从壹开始
2-5 安装容器Web工具：Docker Portainer
现在已经习惯了容器化了，不仅可以很快的配合CICD来实现部署，同时主要是也能解决一些疑难杂症，比如在Linux中经常会有各种图形图像的依赖包问题。特别是内网环境。
95920编辑于 2023-01-09 - 来自专栏刷题笔记
2-5 修理牧场 (35 分)【优先队列】
2-5 修理牧场 (35 分) 农夫要修理牧场的一段栅栏，他测量了栅栏，发现需要N块木头，每块木头长度为整数Li个长度单位，于是他购买了一条很长的、能锯成N块的木头，即该木头的长度是Li的总和 int> q; priority_queue<int,vector<int>,less<int> >;//后面有一个空格 两者等价 直接介绍第二种 第一个参数定义的类型int 第二个参数设定底层承载数据结构堆的容器
1K10发布于 2020-06-23 - 来自专栏育种数据分析之放飞自我
笔记 | GWAS 操作流程2-5：杂合率检验
4.75272486494316 1459 "NA12874" 709454 695300 1072858 0.03758 0.338725162137021 -5.18288854902555 先对数据进行清洗
2.3K20发布于 2020-04-27 - 来自专栏悦思悦读
开发一款A股选股器
作者在自学机器学习的过程中，尝试开发了一个基于机器学习的A股选股工具。本文是在赤兔的“数据挖掘”小组分享的此次开发过程和心得体会的整理。 A股选股器开发过程 数据来源 就财经类的数据而言，现在各大门户网站都有专门的频道，信息很多，如果对实时要求高，通过爬虫取其中有用的部分应该是一个办法。 它是免费的，提供结构化的数据，感觉每天更新也挺快。 预处理 拿到数据后第一步是做预处理。我认为股票的数据主要是做归一化，使得不同股票具有可比性。比如涨幅百分比，复权等等。 最初是用了最近3年的数据，后来考虑到A股从2007年到2015年恰好走过了一个上涨到下降再到上涨的完整周期，因此扩大到了8年的数据。 再是对算法的改进，我尝试引入了“推荐指数”的概念。 股灾日经常是“千股跌停”，上涨的股票太少了…可以看出在这些“股灾日”的时候，模型也不太准确，出现了失真。 总结与心得 选股工具利用机器学习算法，一般情况下比传统的算法（或者人为经验）的准确率高。
3.3K80发布于 2018-03-15 - 来自专栏镁客网
美股遭血洗，科技股大跌
并且，隔夜美股的暴跌态势已经蔓延到了亚太股市和欧洲股市。 今日早上，亚太市场开盘后随美股一样暴跌。 其中，最早开盘的澳洲股指ASX200指数盘初跌2%，日股日经225指数开盘跌2%，日本东证指数下跌3%，迈向3月以来最大跌幅，韩国KOSPI指数开盘下跌2.43%。 台股加权指数开盘跌1.9%，目前跌幅扩大至逾4%。 在美股惨遭血洗的时候，其中，科技巨头的股票也一路下跌。 国内媒体认为，美债收益率上升是美股承压原因之一。美国国债收益率本月以来一直攀升，10年美债收益率一度触及3.25%的七年最高水平。10月5日，有数据显示，美国失业率降到了3.7%的历史低位。
68140发布于 2018-10-18 - 来自专栏九彩拼盘的叨叨叨
学习前端 第4周 第2-5天
了解什么叫响应式。 了解CSS3 Media Queries 了解Bootstrap 了解Bootstrap的全局 CSS 样式。特别是其中的栅格系统。 作业 用Bootstrap做页面 http://www.bootcss.com/ 。交互不需要实现
19610发布于 2018-08-27 - 来自专栏小姚的后端记录
八股
八股 浏览器输入网址到看到结果的全过程 ==首先是解析url，然后进行缓存判断，判断请求的资源在不在缓存中，如果在缓存中且没有失效，就直接使用，否则就要向服务器发起请求。 数据链路层（Data Link Layer）： 主要功能：在直接连接的两个设备之间提供可靠的数据传输。 作用：将物理层提供的比特流分组成数据帧，并负责数据的错误检测和纠正。 网络层（Network Layer）： 主要功能：实现数据包的路由和转发，为数据在不同网络之间的传输提供路径。 作用：负责逻辑寻址、数据包的路由选择和跨网络的数据传输。IP协议是网络层的代表。 通常用于实现不同应用程序之间的数据交互。 表示层（Presentation Layer）： 主要功能：数据格式转换、数据加密和解密。 数据类型： Cookie：Cookie只能存储文本数据，通常用于存储小量的用户信息，如用户ID、首选语言或会话令牌。 Session：Session可以存储各种数据类型，包括对象和复杂数据结构。
60940编辑于 2023-10-11 股票数据API：日股、韩股、新加坡股票、印尼股票市场实时行情实时数据API—python
本文将介绍一个高效的亚太股市数据 API，支持日本股市行情、韩国股市行情、新加坡股市行情和印尼股市行情的实时数据查询。 该 API 提供实时价格、K 线数据、历史数据查询、实时 tick、实时报价、低延时报价 api、盘口数据和逐笔成交等功能，特别适合量化交易开发者使用。 主要优势：实时数据：毫秒级更新，支持实时价格和逐笔成交。历史数据查询：批量获取多股 K 线数据，包括开盘价、最高价、最低价、收盘价和成交量（OHLCV）。 批量历史 K 线查询支持多股同时查询历史 K 线数据，周期从分钟线到月线。适合历史数据查询和 K 线数据分析。请求路径：GET /stock/klines? K 线数据分析，支持多股批量操作。
1.6K10编辑于 2025-12-11A 股 Level-2 行情数据 API 实战指南
本文将系统介绍 A 股 Level-2 行情数据 API 的技术特点、接入方案及实战应用，帮助开发者在量化交易的道路上构建坚实的数据底座。 数据量方面，A 股 Level-2 行情每日增量约 30-45GB，历史数据可达 10TB 级别。这意味着，处理 Level-2 数据不仅需要高效的 API 接入方案，更需要强大的数据存储与计算能力。 同花顺 iFinD：延迟在 100-200 毫秒，覆盖全市场 A 股及港股数据。采用年费制，数据质量稳定，功能丰富，适合专业投资机构使用。 4.2 实时行情接入代码示例以下提供 iTick API 的完整接入示例，包括 REST API 和 WebSocket 两种方式，涵盖 A 股、港股、美股等市场。 def get_stock_kline(region, code, ktype, limit=100): """ 获取历史 K 线数据 ktype: 1-1分钟, 2-5分钟, 3-15
2.7K21编辑于 2026-03-21- 来自专栏数据科学实战
AkShare-股票数据-港股美股复权后数据
作者寄语 更新之前的港股和美股接口直接返回复权后的数据，方便策略回测使用，具体的使用方法参见文档。 AkShare 股票数据 美股-历史行情 接口: stock_us_daily 目标地址: http://finance.sina.com.cn/stock/usstock/sector.shtml 描述 : 获取美股历史行情数据，设定 adjust="qfq" 则返回前复权后的数据，默认 adjust="", 则返回未复权的数据，历史数据按日频率更新 限量: 单次返回指定上市公司指定 adjust 后的所有历史行情数据 输入参数 名称 类型 必选 描述 symbol str Y 美股代码, 可以通过 「get_us_stock_name」 函数返回所有美股代码, 由于美股数据量大, 建议按需要获取 adjust str , 可以选择返回复权后数据,更新频率为日频 限量: 单次返回指定上市公司的历史行情数据(包括前后复权因子), 提供新浪财经拥有的该股票的所有数据(并不等于该股票从上市至今的数据) 输入参数 名称 类型
2.7K20发布于 2020-05-07 - 来自专栏数据科学实战
AkShare-股票数据-千股千评
作者寄语 熟悉东方财富的小伙伴一定听过东方财富的股吧评论数据，无论是学术论文还是业界的金工报告都有提及相关内容，本次更新根据股吧浏览、自选股添等数据统计得出，关注指数越高代表该股越受市场关注的千股千评指数接口 ，本数据有东方财富制定。 /stockcomment/ 描述: 获取东方财富网-数据中心-特色数据-千股千评 限量: 单次获取所有数据 输入参数 名称 类型 必选 描述 - - - - 输出参数 名称 类型 默认显示 描述 TDate 接口示例 import akshare as akstock_em_comment_df = ak.stock_em_comment()print(stock_em_comment_df) 数据示例 - - -3953 2020-03-23T00:00:00 900955 海创B股 ...
2.9K20发布于 2020-03-25 - 来自专栏数据科学实战
AkShare-股票数据-破净股统计
作者寄语 更新 破净股统计 接口，破净是指市值跌破净资产值，破净股是指股票的每股市场价格低于它每股净资产价格。 数据的时间段为：2005年-至今 更新接口 "stock_a_below_net_asset_statistics" # A 股破净股统计 破净股统计 接口: stock_a_below_net_asset_statistics 目标地址: https://www.legulegu.com/stockdata/below-net-asset-statistics 描述: 获取 A 股破净股统计数据 限量: 单次获取所有历史数据 输入参数 名称 类型 必选 描述 - - - - 输出参数 名称 类型 默认显示 描述 date datetime Y 交易日 below_net_asset float Y 破净股家数 total_company = ak.stock_a_below_net_asset_statistics() print(stock_a_below_net_asset_statistics_df) 数据示例
92130发布于 2020-07-23 - 来自专栏数据科学实战
AKShare-股票数据-行业成份股
作者寄语 本次接口主要东方财富的行业板块中成份股，可以与同花顺的对照使用。 更新接口 "stock_board_industry_cons_em" # 东方财富-成份股 东方财富-成份股 接口: stock_board_industry_cons_em 目标地址: https: //data.eastmoney.com/bkzj/BK1027.html 描述: 东方财富-沪深板块-行业板块-板块成份 限量: 单次返回指定 symbol 的所有成份股 输入参数 名称 类型 描述 stock_board_industry_cons_em_df = ak.stock_board_industry_cons_em(symbol="小金属") print(stock_board_industry_cons_em_df) 数据示例
1.8K30编辑于 2022-01-12 美股实时行情与 K 线数据对接
对于金融科技开发者而言，如何稳定、低延迟地获取美股数据是开发全球资产配置工具的第一步。本文将基于 StockTV 全球金融 API，为你详解如何快速集成美股实时行情、历史数据及指数信息。 一、 美股接口对接美股数据通常面临着交易所授权费高昂、API 协议复杂（如 FIX 协议）等痛点。 涨跌幅排行榜：使用 stock/updownList 接口快速获取美股全市场的“涨幅榜”或“跌幅榜”，实时挖掘热点个股。 数据缓存：对于 stock/companies 接口提供的公司描述、行业分类等静态信息，建议在本地数据库做缓存，以优化 App 加载速度。 结语对接美股数据并不复杂，关键在于选择一个稳定且数据维度丰富的供应商。StockTV API 以其标准化的 JSON 结构和覆盖全球的金融数据，极大地降低了金融应用的开发门槛。
60610编辑于 2026-02-26- 来自专栏跟着官方文档学小程序开发
第二章 小程序开发指南2-5
图2-xx 运行效果 从上面的例子可以看到3点： （1）渲染层和数据相关 （2）逻辑层负责产生、处理数据 （3）逻辑层通过Page实例的setData方法传递数据到渲染层 关于第1点，涉及到了“数据驱动 这个方法就是“数据驱动”，下面来介绍一下小程序的数据驱动的基本原理。 WXML结构实际上等价于一棵Dom树，通过一个JS对象也可以表达Dom树的结构，如图2-xx所示。 App实例是单例的，因此不同页面可以直接通过App实例下的属性来共享数据。App构造器可以传递其他参数作为全局属性以达到全局共享数据的目的。 ，在Page实例的其他函数中用 this 可以访问 表2-xx Page构造器参数的属性 其中data属性是当前页面WXML模板中可以用来做数据绑定的初始数据，后面的章节会展开讨论。 2.3.2.2.5 页面的数据 小程序的页面结构由WXML进行描述，WXML可以通过数据绑定的语法绑定从逻辑层传递过来的数据字段，这里所说的数据其实就是来自于页面Page构造器的data字段，data参数是页面第一次渲染时从逻辑层传递到渲染层的数据
53210编辑于 2025-08-25
腾讯云开发者
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