Python量化入门系列第15页

K8S初级入门系列之八-网络

恰恰虎·2023-07-24 17:38

Selenium自动化测试之Selenium IDE

Python量化交易实战入门级手把手带你打造一个易扩展、更安全、效率更高的量化交易系统简介SeleniumIDE是实现Web自动化的一种便捷工具，本质上它是一种浏览器插件。

虚幻私塾·2023-07-24 14:56

Autosar通信入门系列03-CAN通信中标准帧/扩展帧区别详解

本文框架1.概述2.基本内容2.1标准帧与扩展帧ID范围2.2扩展帧存在的原因？2.3标准帧与扩展帧格式2.3.1标准帧格式2.3.2扩展帧格式1.概述在学习CAN通信不同的帧格式时会遇到数据帧跟遥控帧有标准格式及扩展格式两种类型，其中标准格式有11个位的标识符（Identifier:以下称ID），扩展格式有29个位的ID，本篇就跟大家介绍下为什么会出现扩展帧，标准帧跟扩展帧有哪些区别和联系？本文

initiallizer_行稳致远·2023-07-24 14:16

Autosar通信入门系列04-聊聊CAN通信的Basic-CAN与Full-CAN

本文框架1.概述2.基本内容2.1什么是Basic-CAN与Full-CAN？2.2既生瑜何生亮？3.不同报文类型如何选择Basic-CAN与Full-CAN？1.概述在CAN通信学习时我们经常会遇到或者听同事聊到Basic-CAN与Full-CAN，单从字面上很难理解两个名词是什么含义，在实际开发中如何使用？本篇我们就来一起学习下Basic-CAN与Full-CAN到底是什么？及其应用场景。本文

initiallizer_行稳致远·2023-07-24 14:16

mac添加python环境变量

在安全客的一个教程上(Mac环境下PWN入门系列（一）)，导入pwntools的包放到环境变量采用如下过程：1.

weixin_43860468·2023-07-23 20:38

java本地socket服务端暴露至公网访问【内网穿透】

本文收录于恒川的日常汇报系列，大家有兴趣的可以看一看相关专栏C语言初阶、C语言进阶系列等，大家有兴趣的可以看一看Python零基础入门系列，Java入门篇系列正在发展中，喜欢Python、Java的朋友们可以关注一下哦

热爱跑步的恒川·2023-07-23 19:20

【JAVA零基础入门系列】Day7 Java输入与输出

本篇主要介绍Java的输入与输出，当然，这里说的是控制台下的输入与输出，窗口程序的设计将会再后续篇章中有详细说明。 Java的输出很简单，调用System.out.println()即可打印输出你想要输出的内容。我们之前也已经看到过。调用println()方法时，会自动在后面加上换行符，如果不希望它加换行符的话，就要使用print()方法了，之后的打印输出会紧跟其后，而不是另起一行。另外，还

弗兰克的猫·2023-07-22 15:14

【Python入门系列】第十七篇：Python大数据处理和分析

【Python入门系列】第十七篇：Python大数据处理和分析文章目录前言一、数据处理和分析步骤二、Python大数据处理和分析库三、Python大数据处理和分析应用1、数据清洗和转换2、数据分析和统计

JosieBook·2023-07-22 09:43

Linux里git创建新分支,技术|Git 分支操作介绍

在这个Git入门系列的第三篇中，我们来学习一下如何添加和删除Git分支。在本系列的前两篇文章中，我们开始使用Git，学会如何克隆项目，修改、增加和删除内容。

zy2752639565·2023-07-22 07:55

k8s单机部署mysql

前面我们学习了k8s入门系列文章，了解了k8s的一些基础概念以及怎么使用。

tankpanv·2023-07-22 01:00

Backtrader 简概

Backtracder简概Backtracder简介Backtrader是2015年开源Python量化回测框架，功能丰富，使用非常灵活。

醉卧梦星河·2023-07-21 16:58

RabbitMQ 入门系列（6）— 如何保证 RabbitMQ 消息不丢失

1.消息丢失源头RabbitMQ消息丢失的源头主要有以下三个：生产者丢失消息RabbitMQ丢失消息消费者丢失消息下面主要从3个方面进行说明并提供应对措施2.生产者丢失消息RabbitMQ生产者将数据发送到rabbitmq的时候，可能数据在网络传输中搞丢了，这个时候RabbitMQ收不到消息，消息就丢了。解决方法：2.1事务方式在生产者发送消息之前，通过channel.txSelect开启一个事务

wohu007·2023-07-21 00:29

【C语言编程入门系列】—— 第七章，C语言基本运算和表达式（三）

☀挑几个运算符来讲常用的运算符除了加减乘除（+-*/）外，还有如下：注意：以下运算符之间用逗号隔开，C语言中也有逗号运算符，这里不讲逗号运算符。1.赋值运算符：=，+=，*=2.一元运算符：++，--3.相等运算符：==，!=，关系运算符，=4.条件运算符：?:5.位运算符：&，^，|，！逻辑运算符&&，||，移位运算符>>，，大于等于号>=也都是这样的用法。☀条件运算符问号加上冒号就组成了条件运

折扇戏美人_a48e·2023-07-20 23:42

mpvue框架

【最近更新】mpvue入门系列教程：如何在mpvue中正确的引用小程序的原生自定义组件使用mpvue开发小程序教程（六）使用mpvue开发小程序教程（五）使用mpvue开发小程序教程（四）使用mpvue

LLLLLLLLLLLLL刘·2023-07-20 22:59

python中如何调取wind数据_Python量化-使用wind接口获取数据

获取全部a股代码#导入库importpandasaspdimportnumpyasnpimportdatetimefromWindPyimport*#获取当天时间date=datetime.today()#1.获取全部a股数据all_a=w.wset("SectorConstituent",date=date,sector=u"全部A股")#获取所有a股代码all_Code=list(pd.Ser

我们的太空·2023-07-20 11:22

开源量化交易平台zipline初探

通过之前的Quantopian系列文章，大家已经了解Quantopian是一个在线构建量化交易策略的平台，而zipline则是Quantopian开源的python量化交易库，提供了Quantopian

taoeaten·2023-07-20 06:23

Vue3+Vite+Pinia+Naive后台管理系统搭建之六：Axios 网络请求

Axios详情可移步官网参看：Axios官网1.安装依赖yarnaddaxios//ornpminstallaxios2..env环境配置对环境配置不了解的可移步：Vue入门系列：.env环境变量新建.

yqcoder·2023-07-19 22:18

Python中的量化交易库有哪些？

Python中有很多量化交易库，以下是一些常用的量化交易库：pandas:用于数据处理和操作，是Python量化交易中的基本工具之一。Numpy:用于数组操作和计算，是pandas的基本组成部分。

玥沐春风·2023-07-19 20:57

Docker基础修炼1--Docker简介及快速入门体验

本系列文章中Docker的用法演示是基于CentOS7进行，因此假设读者已经掌握了初步的Linux知识，如果你对Linux最基本的常用命令及操作还不太熟悉，请参考我之前写的Linux入门系列教程。

黑马腾云·2023-07-19 19:49

DeepFaceLab620稳定版使用过程详解！

网站上的小白入门系列教程是基于2019.3.13的版本而编写，有部分内容已经发生了变化。而目前比较稳定的版本为620，这个版本保持了很长一段时间，并没有发现什么大问题，用着挺好。

托尼不是塔克·2023-07-19 14:09

Pytorch分布式训练

Python量化交易实战入门级手把手带你打造一个易扩展、更安全、效率更高的量化交易系统用单机单卡训练模型的时代已经过去，单机多卡已经成为主流配置。如何最大化发挥多卡的作用呢？

洛蕾·2023-07-19 03:31

【云原生｜Docker系列第3篇】Docker镜像的入门实践

欢迎来到Docker入门系列的第三篇博客！在前两篇博客中，我们已经了解了什么是Docker以及如何安装和配置它。本篇博客将重点介绍Docker镜像的概念，以及它们之间的关系。

程序员小豪·2023-07-18 12:21

【前端｜CSS系列第2篇】CSS零基础入门之常用样式属性

欢迎来到CSS零基础入门系列的第二篇博客！作为前端开发的关键技术之一，CSS（层叠样式表）能够为网页添加各种样式和布局效果。对于前端零基础的小白来说，了解和掌握CSS的常用样式属性是入门的关键。

程序员小豪·2023-07-18 12:50

【云原生｜Docker系列第2篇】Docker的安装和配置

欢迎来到Docker入门系列的第二篇博客！在上一篇博客中，我们已经介绍了Docker的基本概念和作用，以及为什么它成为现代应用开发和部署的关键技术。

程序员小豪·2023-07-18 12:50

【云原生｜Docker系列第1篇】什么？你竟然还不知道Docker？

欢迎来到Docker入门系列的第一篇博客！在当今的应用开发和部署领域，Docker已经成为一项极具吸引力的关键技术。

程序员小豪·2023-07-18 12:20

SAP从放弃到入门系列之生产订单拆分

文章目录一、概述二、订单拆分功能前世今生三、订单拆分不同版本的差异3.1版本603以下的订单拆分3.2自604起版本的订单拆分四、订单拆分实例4.1数据准备4.2拆分操作-到仓库的分解（SPLT_OS）4.2拆分操作-到其他物料的分解（SPLT_DP）4.3拆分操作-相同物料的分解（SPLT_SP）一、概述生产订单的任务在执行过程中，难免遇到不可预见的事项影响车间计划的执行，如客户需求变更、插单生

蓝袍先生·2023-07-18 09:17

SAP从放弃到入门系列之WIP Batch(Work-in-Process ) -Part1

目录一、概述二、系统配置三、数据设置最后ERP系统的复杂性并不单是架构设计和技术造成的，而是它所要支撑的业务场景，涉及行业越广泛越复杂软件功能越复杂，复杂的背后是业务实践沉淀和优化的流程。平时看着部分系统功能很复杂，但当真正遇到业务难题的时候，才能理解它的完美逻辑与业务解决思路。项目实施过程中，有些企业对质量追溯的诉求很迫切的，经常提到一个要求是要实现批次追溯从而实现质量的追溯，我们抛开质量追溯是

蓝袍先生·2023-07-18 09:16

SAP从放弃到入门系列之WIP Batch(Work-in-Process)-Part2

文章目录一、前言二、系统操作2.1数据设置2.2业务数据2.3相关的NOTE：1473025-FAQ:WIP批次三、其他一、前言这个测试验证的过程真的是很难受，由于资料太少，查到的SAP官方的文档也描述的非常粗略。因为我从一开始就是有目的的去验证这个功能能不能解决N:M投料的情况下，每个产品产出的批次是否能够对应具体投料的批次。经过几次尝试终于搞定了，BMBC查询批次调用清单，效果如下：生产订单1

蓝袍先生·2023-07-18 08:44

【Python入门系列】第十五篇：Python数据可视化和图表绘制

文章目录前言一、可视化与绘图常用库二、Matplotlib1、折线图2、散点图3、柱状图：三、Seaborn1、散点图2、箱线图3、小提琴图4、热力图四、Plotly1、折线图2、散点图3、条形图总结前言数据可视化是数据分析和数据科学中非常重要的一部分。通过可视化，我们可以更好地理解数据、发现数据之间的关系、展示数据的趋势和模式，并向他人传达我们的发现。Python是一种功能强大的编程语言，拥有许

JosieBook·2023-07-17 21:16

【Pyhton入门系列】第十三篇：Python自动化测试和单元测试

文章目录前言一、自动化测试介绍二、单元测试概述三、Python单元测试举例1、使用unittest进行单元测试2、使用pytest进行单元测试3、使用Selenium进行Web自动化测试4、使用mock库进行单元测试总结前言自动化测试是软件开发中不可或缺的一部分，它可以提高软件质量、减少人工测试工作量，并确保代码的稳定性。Python作为一种简洁而强大的编程语言，提供了丰富的测试框架和工具，使得自

JosieBook·2023-07-17 21:15

【Python入门系列】第十四篇：Python Web开发

文章目录前言一、PythonWeb开发简介二、开发准备工作三、开发步骤四、开发案例1、使用Flask框架创建一个简单的Web应用程序2、使用Django框架创建一个简单的待办事项应用程序3、使用Flask框架创建一个简单的博客应用程序4、使用Django框架创建一个简单的电影评分应用程序总结前言PythonWeb开发是使用Python语言进行Web应用程序开发的过程。Python是一种简洁、易读且

JosieBook·2023-07-17 21:15

【Python入门系列】第十六篇：Python人工智能和深度学习

【Python入门系列】第十六篇：Python人工智能和深度学习文章目录前言一、Python在人工智能中的应用二、深度学习的基本原理三、Python实现深度学习的示例代码1、简单卷积神经网络2、图像分类

JosieBook·2023-07-17 21:13

一零六五、零基础入门数据挖掘-心跳信号分类预测（阿里云天池赛）

-5月12日）大赛组织赛题背景赛题数据评测标准结果提交代码实现赛制官方链接零基础入门数据挖掘-心跳信号分类预测_学习赛_天池大赛-阿里云天池赛题简介本次新人赛是Datawhale与天池联合发起的0基础入门系列赛事

托马斯-酷涛·2023-07-17 19:03

activiti入门系列文章8 - 相关表与操作说明

Activiti数据库支持：Activiti的后台是有数据库的支持，所有的表都以ACT_开头。第二部分是表示表的用途的两个字母标识。用途也和服务的API对应。ACT_RE_*:‘RE’表示repository。这个前缀的表包含了流程定义和流程静态资源（图片，规则，等等）。ACT_RU_*:‘RU’表示runtime。这些运行时的表，包含流程实例，任务，变量，异步任务，等运行中的数据。Activit

牛分享·2023-07-16 23:32

轻松入门Python量化交易(一)

大家好，数据科学是当前全球形势下快速发展的领域，它将统计学的力量与计算技术相结合，从数据中获取有价值的洞察。数据科学家是负责将来自数学、统计学、计算机科学和特定领域等的知识整合起来，以识别模式并从大量数据中提取信息的专业人员，其中包含结构化以及非结构化的数据。有了这些信息，就可以找到解决商业、投资、科学研究和公共政策决策等问题的方案。在金融市场方面，数据科学可以以各种方式应用，例如：预测模型：数据

python156·2023-07-16 21:33

轻松入门Python量化交易(二)

大家好，我们继续接上文分析金融数据。直方图直方图是数据集中值的分布图形表示，显示这些值的频率。每日收益率的直方图有助于帮助投资者识别模式，例如某个资产在一定期间内的每日收益率范围，表明其稳定性和波动性水平，再次使用Quantstats绘制所分析资产的直方图。#绘制直方图print('\nAppleDailyReturnsHistogram')qs.plots.histogram(aapl,resa

python156·2023-07-16 21:03

轻松入门Python量化交易(三)

大家好，我们接第二部分继续分析金融数据。配对图和相关矩阵证券中的相关性分析为我们提供了有趣的投资策略。市场中一个广为人知的策略叫做“Long-Short”，即买入一家公司的证券，同时卖出另一家公司的证券，相信这两个资产在市场上有相反的趋势。也就是说，当一个股票上涨时，另一个就会下跌。为了制定Long-Short策略，投资者依赖于证券之间的相关性分析。相关性分析不仅对Long-Short策略有用，而

python156·2023-07-16 21:31

C# Cad二次开发新手入门系列教程（一）开发环境搭建

目录前言开发需要做什么准备？编写自己的第一个程序前言本课程主要针对刚接触Cad二次开发或者准备入门Cad二次开发的朋友，笔者是用的C#进行开发，在该系列教程内，笔者会带着大家从最基础的开发到一些常见的实战案例学习，笔者也曾经历过新手期，那种无助感我是深有体会的。笔者水平有限，但我会毫不保留地将所学和大家进行分享，希望该系列教程能真正的帮助到你们，也希望路过的大佬多多指正，话不多说，咱直接开始咱们的

Peter你去哪·2023-07-16 21:53

Rust操作MySQL

查询本部分是对「Rust入门系列」Rust中使用MySQL[1]的学习与记录经常使用的时间处理库：chrono流式查询使用：query_iter输出到Vec使用：query映射到结构体使用：query_map

techdashen·2023-07-16 10:37

Spring Cloud入门系列（二十四）- Spring Cloud Alibaba之服务熔断与限流Sentinel

熔断降级官方文档：https://github.com/alibaba/Sentinel/wiki/%E5%A6%82%E4%BD%95%E4%BD%BF%E7%94%A8慢调用比例(SLOW_REQUEST_RATIO)：选择以慢调用比例作为阈值，需要设置允许的慢调用RT（即最大的响应时间），请求的响应时间大于该值则统计为慢调用。当单位统计时长（statIntervalMs）内请求数目大于设置的

layman .·2023-07-13 20:13

【Python入门】Python循环语句（for循环的嵌套应用）

本文收录于Python零基础入门系列，本专栏主要内容为Python基础语法、判断、循环语句、函数、函数进阶、数据容器、文件操作、异常模块与包、数据可视化等，持续更新，请大家拭目以待恒川的专栏！

热爱跑步的恒川·2023-06-24 08:11

分享Silverlight/WPF/Windows Phone一周学习导读(10月1日-10月15日)

分享Silverlight/WPF/WindowsPhone一周学习导读(10月1日-10月15日)本周Silverlight学习资源更新：[Silverlight入门系列]ListboxItem的IsEnabled

jv9·2023-06-23 14:08

nodeJS入门（三）之MVC项目架构

其实，之前学习vue的时候也提到过，看过我的博客vue入门系列的应该知道！1.1、mvc介绍C：controller，控制器。（控制的就是某个功能的业务流程）ro

发臭的靈魂·2023-06-22 22:12

python量化策略——大类资产配置模型（最小方差模型）

最小方差模型寻求风险最小的大类资产组合。max⁡=XTΣX\max=X^{T}\SigmaXmax=XTΣXs.t.ΣX=1,Xi≥0,i=1,2,3...s.t.\quad\SigmaX=1,X_{i}\ge0,i=1,2,3...s.t.ΣX=1,Xi≥0,i=1,2,3...#其中XXX表示资产配置权重向量，Σ\SigmaΣ表示各个资产间的协方差矩阵，我们将选取三个大类资产进行配置，分别是：

小李、不姓李·2023-06-22 08:53

「Java核心技术大会 2023」6月重磅启动，邀你共同探讨Java生态