预测学习笔记

如何利用Python进行股票价格预测？有哪些有效的算法和模型

炒股自动化：申请官方API接口，散户也可以python炒股自动化（0），申请券商API接口python炒股自动化（1），量化交易接口区别Python炒股自动化（2）：获取股票实时数据和历史数据Python炒股自动化（3）：分析取回的实时数据和历史数据Python炒股自动化（4）：通过接口向交易所发送订单Python炒股自动化（5）：通过接口查询订单，查询账户资产股票量化，Python炒股，CSDN

财云量化·2025-03-25 12:06

基于机器学习的股票预测及股票推荐系统的设计与实现

usp1994·2025-03-25 11:04

Python预测股票市场的未来价格及成交量（最最最基础版）

zgpa_train.csv中存放着训练数据，zgpa_test.csv为测试数据，根据训练数据预测测试数据中未来的开盘价，收盘价，最高价，最低价及成交量。算法要求：要求至少使用一种机器学习算法。

DHC丶·2025-03-25 11:33

python爬虫学习笔记-requests基础

爬虫初始为什么要学习爬虫之前在授课过程中，好多同学都问过我这样的一个问题：为什么要学习爬虫，学习爬虫能够为我们以后的发展带来那些好处？其实学习爬虫的原因和为我们以后发展带来的好处都是显而易见的，无论是从实际的应用还是从就业上。我们都知道，当前我们所处的时代是大数据的时代，在大数据时代，要进行数据分析，首先要有数据源，而学习爬虫，可以让我们获取更多的数据源，并且这些数据源可以按我们的目的进行采集。优

资料小助手·2025-03-25 09:49

python学习笔记--实现简单的爬虫(一)

任务：爬取豆瓣最受欢迎的250个电影的资料链接：豆瓣电影Top250用浏览器打开后，使用F12或鼠标右键--检查，查看网页的源代码，分析网页结构，如下图所示：分析后得知：1.电影名位于class为hd的div中，里边嵌套中一层a标签和span标签，最终目的地为；2.电影评分位于class_="rating_num"的span中；3.电影资料位于class_="bd"的div中；参见下图：下面通过编

moxiaoran5753·2025-03-25 09:48

基于ISSA-CNN-BiGRU-SelfAttention多变量时序预测（多输入单输出）Matlab

基于ISSA-CNN-BiGRU-SelfAttention的多变量时序预测模型研究一、引言1.1研究背景与意义在当今信息化、数字化飞速发展的时代，多变量时序预测在诸多领域都发挥着至关重要的作用。

默默科研仔·2025-03-25 09:45

YOLO编程：开启计算机视觉的神奇之门

目录一、从神奇的AI应用说起二、YOLO是什么三、YOLO的独特优势（一）速度为王（二）精度可靠（三）部署便捷四、YOLO的工作流程揭秘（一）图像分割与网格划分（二）目标预测与数据输出（三）结果筛选与最终确定五

大雨淅淅·2025-03-25 07:37

ensp学习笔记

目录eNSP介绍VRP的介绍eNSP具有的显著特点任务实施——添加网络设备并修改标签名任务实施——配置设备主菜单包含的内容工具栏网络设备区工作区设备接口区任务实施——设置设备名称任务实施——设置系统时钟任务实施——设置标题信息任务实施——查看网络设备的基本信息任务实施——配置设备接口信息使用undo命令行undo命令用户恢复默认设置undo命令用来禁用某个功能undo命令用户删除某项配置命令行在线

我就是一粒沙·2025-03-25 07:04

模型量化的原因和方法

参数的概念权重(Weights)定义：权重是连接输入特征与输出预测之间的系数。在神经网络中，每个神经元与其前一层神经元之间的连接都有一个对应的权重。作用：权重决定了输入数据对最终输出的

潇湘馆记·2025-03-25 06:27

Python 利用随机森林评估农业干旱的动态可预测性与关键因子

前言在61年滑动窗口的73年时间片中，基于随机森林（RandomForest,RF）模型计算农业干旱动态可预测性的解释方差（以决定系数R2乘以100%表示，即R2×100%）。

有梦想的Frank博士·2025-03-25 05:22

Springboot之RequestContextHolder 学习笔记

1.核心作用RequestContextHolder是Spring框架中用于管理当前线程请求上下文的工具类。它的主要功能包括：存储请求上下文：通过ThreadLocal存储与当前线程绑定的RequestAttributes对象（如ServletRequestAttributes）。全局访问点：提供静态方法，允许任意层代码（如Service或DAO层）无需显式传递HttpServletRequest

走向自由·2025-03-25 05:16

MarsCode AI为什么适合教育场景

在教育场景中展现出独特优势，其技术架构与功能设计精准契合教学需求，具体优势如下：‌一、个性化学习支持‌‌动态难度调节‌根据学生代码提交历史自动调整题目难度（新手→专家模式），匹配不同学习阶段需求‌13利用LSTM神经网络预测知识盲点

test猿·2025-03-25 03:32

领域驱动设计模式、原理与实践_领域驱动设计学习之路—DDD的原则与实践

本文是我学习ScottMillett&NickTune编著的《领域驱动设计模式、原理与实践》一书的学习笔记，一共会分为4个部分如下，此文为第1部分：领域驱动设计的原则与实践战略模式：在有界上下文之间通信战术模式

餘弦Inverse·2025-03-25 02:29

（前端开发）网页制作案例

HTML（index.html）A宝学成在线首页课程职业规划A宝前端开发后端开发移动开发人工智能商业预测云计算&大数据运维&测试UI设计产品我的课程表数据可视化课程正在学习-echarts使用步骤Vue3

A宝呀·2025-03-25 02:25

DeepSORT 目标追踪算法详解

DeepSORT（DeepSimpleOnlineandRealtimeTracking）是多目标追踪（MOT）领域的经典算法，通过结合目标检测、运动预测和外观特征匹配，实现了高效、稳定的实时追踪。

reset2021·2025-03-25 02:22

Python, C ++开发自然灾害预警APP

该APP旨在通过实时监测、数据分析和智能预测，为用户提供自然灾害（如地震、洪水、台风等）的预警信息，帮助用户提前采取防范措施，减少灾害带来的损失。

Geeker-2025·2025-03-25 01:17

遵循HarmonyOS NEXT UI设计原则，打造卓越用户体验

一致性：构建熟悉且可预测的交互体验一致

·2025-03-25 00:34

Python数据科学与机器学习实战 - 前言与学习路线图

想象一下：当同事还在Excel中手动处理数据时，你已经用Python自动化完成了分析；当产品经理还在猜测用户需求时，你已经通过机器学习模型精准预测

SuperMale-zxq·2025-03-25 00:40

matlab画图函数_MATLAB画图技巧与实例（四）：填充图area函数

在科研中，不管是实验数据还是做模拟预测，往往都需要给出数据的置信区间、误差限等值，在画图时需给出误差带。此时，就需要用到填充图，在MATLAB中，可以用area函数实现。

大熊小清新·2025-03-24 23:37

数据结构之串学习笔记（一）

一.c语言中的串在很多高级语言中，都含有串这一数据类型，而c语言中并没有所谓’串‘’这一数据类型，在c语言中，串为一种特殊的线性表，其数据元素仅由字符构成。要有效实现字符串的处理，就要根据实际情况使用合适的存储结构。书上有这么一句话：数组可以看成线性表在“表中数据元素本身也是一个数据结构”这一含义下的拓展，如何理解这句话？线性表是具有相同数据类型的n个数据元素的有限序列，有唯一的表头和表尾元素，除

Amoxicillin991·2025-03-24 22:59

Python Django入门(建立项目)

在本章中，你将学习如何使用Django（http://djangoproject.com/）来开发一个名为“学习笔记”（LearningLog）的项目，这是一个在线日志系统，让你能够记录所学习的有关特定主题的知识

钢铁男儿·2025-03-24 22:58

Kubernetes(K8S)学习笔记（1）：Kubernetes对象

注：该笔记整理自Kubernetes官方文档中的内容，笔记中使用的观点与资源均来源于官方文档以及我个人的理解，如果涵盖其它来源的观点，会额外标明引用。目录1、Kubernetes对象的理解2、描述Kubernetes对象3、对象管理4、对象名称与ID5、标签与选择算符5.1、标签选择算符5.2、更新标签6、名字空间7、注解8、字段选择器（FieldSelector）9、Finalizers10、属

徐卷·2025-03-24 21:22

Kubernetes(K8S)学习笔记（3）：基本对象Pod

注：该笔记整理自Kubernetes官方文档中的内容，笔记中使用的观点与资源均来源于官方文档以及我个人的理解，如果涵盖其它来源的观点，会额外标明引用。1、什么是Pod1.1、Pod的概念Pod是Kubernetes可以创建与管理的最小的可部署单元。它其中可以包含多个容器，可以视为一个容器的集合，Pod之中的容器高度耦合，这些容器被并置（colocated）且一同被调度，他们共享一个pod中的资源（

徐卷·2025-03-24 21:52

Kubernetes基础体系架构入门学习笔记(一)

关注「WeiyiGeek」公众号将我设为「特别关注」，每天带你玩转网络安全运维、应用开发、物联网IOT学习！0x00基础简述1.发展经历描述:近些年由于Cloud云计算(公有云)以及大数据的发展促进了企业从传统转型到数字信息化再到上云,其中运维部署应用技术也从物理机转向虚拟化再转向了容器化，再说到如今的Kubernetes对容器资源的编排与控制,这也是本次学习的重中之重#公有云类型Infrastr

全栈工程师修炼指南·2025-03-24 21:49

《CKA/CKAD应试指南/从docker到kubernetes 完全攻略》学习笔记第3章部署kubernets集群

目录3.1了解kubernetes3.2安装kubernetes3.2.1实验拓扑图及环境及准备设置3.2.3安装master3.2.4配置work加入集群3.2.5安装calico网络3.3安装后的设置3.3.1删除节点及重新加入3.3.2常见一些命令3.4设置metric-server监控pod及节点的负载3.5命名空间namespace3.6管理命名空间3.7安装一套v1.20.1版本的集群

Aphelios··2025-03-24 21:45

Kubernetes(K8S)学习笔记（2）：Kubernetes架构

注：该笔记整理自Kubernetes官方文档中的内容，笔记中使用的观点与资源均来源于官方文档以及我个人的理解，如果涵盖其它来源的观点，会额外标明引用。1、相关概念Kubernetes集群由一个控制平面与一组用于运行容器化应用的工作机器组成，我们把这些工作机器称之为节点（Node）。工作节点托管着组成工作负载的Pod，控制平面负责管理工作节点以及Pod，以下为Kubernetes集群组件的逻辑关系图

徐卷·2025-03-24 20:13

Python 学习笔记1 - 认识Python

一、什么是Python1989年圣诞节期间，荷兰数学和计算机科学研究学会的GuidovanRossum（吉多.范罗苏姆）决心开发一个新的解释程序，作为ABC语言的替代品。这门ABC语言的替代语言被取名为Python,命名来自Guido爱看的的电视剧MontyPython'sFlyingCircus（蟒蛇马戏团）。二、什么是Python（⭐⭐）Python是一门解释型语言。计算机不能识别任何除了机器

Scora_liu·2025-03-24 20:39

服务器上部署springboot项目学习笔记

Warren98·2025-03-24 18:20

机器学习驱动的智能化电池管理技术与应用

从电池性能的精确评估到复杂电池系统的智能监控，从数据驱动的故障诊断到电池寿命的预测优化，人工智能技术正以其强大的数据处理能力和模式识别优势，推动电池管理领域的技术进步。

满木悦·2025-03-24 16:07

JavaWeb学习笔记

一.刨析JDBC1.概念：JDBC就是java语言操作关系型数据库的一套API2.常用API2.1DriverManager:作用1.注册驱动2.获取数据库连接;都是静态方法，直接类名.方法2.2Connection:作用1.获取sql执行对象2.事务管理《《关于管理事务回滚常用方法setAutoCommit（）commit(),rollback()2.3Statement:作用执行SQL语句《《

时间会给答案scidag·2025-03-24 12:09

QT学习笔记(常用控件)

QT学习笔记一、QTGUI类继承体系QObject（基类）└──QWidget（所有可视化控件基类）├──QAbstractButton（按钮类基类）│├──QPushButton│├──QRadioButton

四代目水门·2025-03-24 11:30

利用AI与MySQL提升工业物联网健康监测的智慧水平——构建预测性维护的新纪元

传统的事后维修方式已经难以满足现代制造业的需求，而基于人工智能（AI）的预测性维护系统则为这一挑战提供了全新的解决方案。

墨夶·2025-03-24 10:19

股票市场的量化交易策略如何应对市场情绪变化？

在股票市场中，量化交易策略是一种基于数学模型和算法的交易方式，它通过分析历史数据来预测未来价格走势，并据此制定交易决策。然而，市场情绪的变化对股票价格有着不可忽视的影响。

云策量化·2025-03-24 10:16

Qt学习之路学习笔记3

1，文件对方框创建file对象，选择打开方式，打开后传递给QTextStream，读取，赋给QText显示，关闭文件。（QTextStream::readAll()直接读取文件所有内容，如果这个文件有100M，程序会立刻死掉）实际应用中，分段读入怎么处理？2、事件中的继承自QLabel的鼠标事件label->setMouseTracking(true);设置后才能允许就跟踪，否则需要点击一次，才跟

delphi863·2025-03-24 08:29

第二十一篇：伦理/道德Ethics

AIvs.Cybersecurity核心NLP伦理概念偏见词嵌入中的偏差双重用途OpenAIGPT-2隐私GDPRAOL搜索数据泄露小组讨论提示自动刑期预测自动简历处理语言社区分类打包带走~什么是伦理/

flying_1314·2025-03-24 06:40

【机器学习】算法分类

在训练过程中，模型会不断地调整自身的参数，以最小化预测值与真实标签之间的误差，从而提高预测的准确性。1.2回归问题1.2.1目标预测连续值。

CH3_CH2_CHO·2025-03-24 05:08

图神经网络实战——分层自注意力网络

图神经网络实战——分层自注意力网络0.前言1.分层自注意力网络1.1模型架构1.2节点级注意力1.3语义级注意力1.4预测模块2.构建分层自注意力网络相关链接0.前言在异构图数据集上，异构图注意力网络的测试准确率为

盼小辉丶·2025-03-24 05:32

CCNP之IGP学习笔记（2022）

evecommunityedition2.0.3-92_v1.4.1.ovaOVF（OpenVirtualizationFormat：开放虚拟化格式）和OVA（OpenVirtualizationAppliance：开放虚拟化设备）appliance器具collaborative合作的；协力完成的translation翻译；译文；译本；转化CollaborativeTranslationFrame

码龄4年审核中·2025-03-24 02:07

机器学习——分类、回归、聚类、LASSO回归、Ridge回归（自用）

纠正自己的误区：机器学习是一个大范围，并不是一个小的方向，比如：线性回归预测、卷积神经网络和强化学都是机器学习算法在不同场景的应用。

代码的建筑师·2025-03-24 02:02

【Matlab光伏功率预测】基于RF随机森林算法的多变量光伏功率预测（附MATLAB代码）

【Matlab光伏功率预测】基于RF随机森林算法的多变量光伏功率预测（附MATLAB代码）文章目录【Matlab光伏功率预测】基于RF随机森林算法的多变量光伏功率预测（附MATLAB代码）文章介绍基本步骤代码分享运行结果参考资料文章介绍随机森林可以应用于光伏功率预测

天天科研工作室·2025-03-24 00:47

计算机基础：编码04，认识反码和补码

专栏导航本节文章分别属于《Win32学习笔记》和《MFC学习笔记》两个专栏，故划分为两个专栏导航。读者可以自行选择前往哪个专栏。

水饺编程·2025-03-24 00:15

使用Python构建去中心化预测市场：从概念到实现

使用Python构建去中心化预测市场：从概念到实现大家好，我是Echo_Wish。今天，我们将深入探讨一个前沿的区块链应用——去中心化预测市场，并学习如何使用Python来构建一个简易的预测市场平台。

Echo_Wish·2025-03-24 00:43

AIOps：解决企业IT挑战的智能利器

通过收集、监视和理解系统数据，AIOps能够自动化运维任务、实时监控系统状态、预测潜在问题，从而提高效率和稳定性。AIOps尤其适用于IT运维部门，这是一个迫切需要此类技术的群体

雅菲奥朗·2025-03-23 20:46

回归模型评价指标——衡量预测能力

目录一、指标说明1.均方误差（MeanSquaredError，MSE）2.均方根误差（RootMeanSquaredError，RMSE）3.平均绝对误差（MeanAbsoluteError，MAE）4.决定系数（CoefficientofDetermination，R²）5.解释方差（ExplainedVariance，EV）6.最大误差（MaximumError）二、代码一、指标说明回归模型

Tang–t·2025-03-23 20:12

回归任务中的评价指标MAE，MSE，RMSE，R-Squared

仅供自己学习使用，如有侵权，请联系删除分类任务的评价指标有准确率，P值，R值，F1值，而回归任务的评价指标就是MSE，RMSE，MAE、R-SquaredMSE均方误差MSE是真实值与预测值的差值的平方和然后求平均

旺旺棒棒冰·2025-03-23 20:12

图像质量评价学习笔记02：IQA模型性能评价指标（PLCC、SROCC、KROCC、RMSE）

性能好的图像质量评价（IQA）算法，其质量评测分数会与主观质量分数高度一致，IQA有许多评价指标，为了衡量方法测试结果与主观评价之间的一致性，视频质量专家组VQEG（VideoQualityExpertsGroup，目前国际上对视频质量进行标准化及性能测试的权威组织）提出了四个可以验证客观评价结果和主观评价结果之间的紧密程度的四个指标：PLCC、SROCC、KROCC和RMSE，也是目前最常用的I

可靠的豆包蟹同志·2025-03-23 20:11

计算机基础：编码01，无符号数编码