首先，不知道是平台原因还是版本原因，在32位linux下安装无任何问题，环境为cent5.5,ptyhon 2.4.3 .到64位下环境为cent6.0,python 2.6.3。
我们在使用ea 回测的时候，如果使用自带的数据回测，因为数据质量问题，无法回测出ea的实际盈亏能力。这时就需要一个高质量的数据来回测，而自带的数据往往不能满足这一点
EA系列之：ZigAndZag_V2 – MetaTrader 4EA
按照数据流入流出的过程，数据仓库架构可分为三层——源数据、数据仓库、数据应用。
假设你是项目 leader，手底下有两位测试同学，这里阿常暂给他们取名叫 酸菜 和 翠花 吧。
结合我录制的视频操作学习，效果最佳。其中最后一个项目的完整代码放到文章最后，希望帮助到你
Python2.7中，执行完print后，会自动换行，如下代码会打印：abc\n123\n（其中\n代表换行）
为了不让仓配成为制约业务发展的瓶颈，德儿希望在仓内加入部分自动化设备，以期能够在对现有流程较小改动的情况下，一步步建立智能仓库。2020年，德儿引入了智子跃迁的极立方TM智能分拣系统，在人力劳动最繁重的订单分拣环节实现了作业效率提升与人力成本下降。
智慧城管视频监控AI智能分析系统通过Python基于YOLOv7深度学习网络架构，对现场画面中包括占道经营、户外乱堆物料、违规店外经营、垃圾满溢、游商小贩违规摆摊、车辆违停等行为进行实时分析。Python是一种由Guido van Rossum开发的通用编程语言，它很快就变得非常流行，主要是因为它的简单性和代码可读性。它使程序员能够用更少的代码行表达思想，而不会降低可读性。
很多读者可能有这种习惯，吃瓜看微博，疑惑上知乎，那要是生活方式和消费决策，还得是小红书。
AI城管自动识别摊贩占道经营出店经营行为通过python+yolov7对现场画面自动AI实时监测，当AI城管自动识别摊贩占道经营出店经营行为监测到流动商贩占道经营违规摆摊出店经营时时，立即告警。Python是一种由Guido van Rossum开发的通用编程语言，它很快就变得非常流行，主要是因为它的简单性和代码可读性。它使程序员能够用更少的代码行表达思想，而不会降低可读性。
安装 Docker 环境当然要使用上海大学开源镜像站提供的 docker-ce 镜像源咯。
智慧工地车辆冲洗系统 工地渣土车工程车辆未冲洗自动抓拍系统通过Python基于YOLOv7深度学习网络对现场画面实时监测分析。当智慧工地车辆冲洗系统 工地渣土车工程车辆未冲洗自动抓拍系统识别到现场车辆冲洗不干净或者没有冲洗，系统就立即抓拍。
An exchange is an information platform for trading certain information and commodities.The fixed place required is called an exchange.With the help of the information platform,the exchange has realized property right information sharing,off-site trading,unified coordination,property right trading market and balance of various terms.
智慧城管出店经营识别系统通过python+yolov7网络模型深度学习技术，智慧城管出店经营识别算法对现场画面进行实时分析，可以实现违规摆摊检测、街道垃圾监测、违章停车识别、违规广告、出店经营检测、公共设施破坏、游摊小贩识别等违规识别。与C / C++等语言相比，Python速度较慢。也就是说，Python可以使用C / C++轻松扩展，这使我们可以在C / C++中编写计算密集型代码，并创建可用作Python模块的Python包装器。这给我们带来了两个好处：首先，代码与原始C / C++代码一样快（因为它是在后台工作的实际C++代码），其次，在Python中编写代码比使用C / C++更容易。OpenCV-Python是原始OpenCV C++实现的Python包装器。
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大家都知道，Notepad++ 是 Windows 系统上用的比较多的一款编辑器，之前就频频作妖被广大程序员抵制，不知道哪里来的底气，最近 Notepad++ 又开始作妖了：
蚁阅基于Docker部署，服务器环境要求:Linux, 1G 内存，Docker + 镜像加速器
工人工服识别检测系统基于python+yolov7网络模型深度学习技术，工人工服识别检测系统对现场人员工服穿戴情况自动识别预警。Python是一种由Guido van Rossum开发的通用编程语言，它很快就变得非常流行，主要是因为它的简单性和代码可读性。它使程序员能够用更少的代码行表达思想，而不会降低可读性。与C / C++等语言相比，Python速度较慢。也就是说，Python可以使用C / C++轻松扩展，这使我们可以在C / C++中编写计算密集型代码，并创建可用作Python模块的Python包装器。这给我们带来了两个好处：首先，代码与原始C / C++代码一样快（因为它是在后台工作的实际C++代码），其次，在Python中编写代码比使用C / C++更容易。OpenCV-Python是原始OpenCV C++实现的Python包装器。
水面漂浮物垃圾识别检测系统通过Python+YOLOv7网络模型，水面漂浮物垃圾识别检测系统实现对水面漂浮物以及生活各种垃圾等全天候24小时不间断智能化检测。Python是一种由Guido van Rossum开发的通用编程语言，它很快就变得非常流行，主要是因为它的简单性和代码可读性。它使程序员能够用更少的代码行表达思想，而不会降低可读性。Python可以使用C / C++轻松扩展，这使我们可以在C / C++中编写计算密集型代码，并创建可用作Python模块的Python包装器。这给我们带来了两个好处：首先，代码与原始C / C++代码一样快（因为它是在后台工作的实际C++代码）。
首先, 如果需要执行一个模块, 则该模块文件中必须要定义if __name__ == __main__:来调用需执行的方法(若无则执行无任何输出)
继续分享Python正则表达式的基础知识，今天给大家分享的特殊字符是“\s”、“\S”，具体的教程如下。
前面我们介绍了 robots.txt 和在 WordPress 博客中如何使用，robots.txt 文件是用来限制整个站点或者目录的搜索引擎访问情况，如果要针对一个个具体的页面，怎么办呢？这个时候就用到了 robots meta 标签。
最近不知道怎么的，ChatGPT这个工具又火起来了，有很多朋友因为各种原因没办法体验到这款神器的产品。
继续分享Python正则表达式的基础知识，今天给大家分享的特殊字符是“s”、“S”，具体的教程如下。
Adventure may hurt you, but monotony will kill you.
监控室值班人员脱岗睡岗识别算法基于python+Yolov7深度学习神经网络算法，python+Yolov7算法模型可以7*24小时不间断自动识别现场画面人员行为，算法鲁棒性强。YOLOv7 的发展方向与当前主流的实时目标检测器不同，同时支持移动 GPU 和从边缘到云端的 GPU 设备。除了架构优化之外，该研究提出的方法还专注于训练过程的优化，将重点放在了一些优化模块和优化方法上。这可能会增加训练成本以提高目标检测的准确性，但不会增加推理成本。研究者将提出的模块和优化方法称为可训练的「bag-of-freebies」。
http://www.finderweb.net/download/finder-web-2.4.9.war
直接将Python以mod_python模块的形式集成到Apache中。客户端请求到达apache，apache找到cgi脚本后，在服务器上直接使用指定python解释器来执行python脚本，然后将执行结果返回给client。如果要使用mod_python模块，那么mod_python可以让Python解释器直接成为apache的一部分，带来的直接效果就是使执行python cgi脚本的速度大大提高了。
日前，360 核心安全事业部高级威胁应对团队在全球范围内率先监控到了一例使用 0day 漏洞的 APT 攻击，捕获到了全球首例利用浏览器 0day 漏洞的新型 Office 文档攻击，我们将该漏洞命名为“双杀”漏洞。该漏洞影响最新版本的 IE 浏览器及使用了 IE 内核的应用程序。用户在浏览网页或打开 Office 文档时都可能中招，最终被黑客植入后门木马完全控制电脑。
NetworKit是一款针对高性能网络安全分析的开源工具，该工具旨在帮助广大安全研究人员分析具备数千到数十亿条边界的大型网络。为了实现这个目标，该工具实现了非常高效的图形算法，其中许多算法是并行的，以利用多核架构来计算网络分析的标准度量。NetworKit专注于功能方面的可扩展性和全面性，而NetworKit也是一种算法工程的试验平台，其中包含了很多最新发表的处于研究中的新算法。
vn.py是一个基于事件驱动类型交易框架，整个系统中一共有9种事件类型，分别是：EVENT_TICK(行情事件)、EVENT_ORDER(委托单事件)、EVENT_TRADE(成交单事件)、EVENT_CONTRACT(合约事件)、EVENT_POSITION(持仓事件)、EVENT_TIMER(计时器事件)、EVENT_ACCOUNT(账户资金事件)、EVENT_LOG(日志事件)、EVENT_ERROR(错误事件)。接下来详细的介绍一下这几种事件的区别作用以及整个以事件驱动为基础的实盘运行机制。
续分享Python正则表达式基础，今天给大家分享的正则表达式特殊符号是“[]”。中括号十分实用，其有特殊含义，其代表的意思是中括号中的字符只要满足其中任意一个就可以。其用法一共有三种，分别对其进行具体的代码演示，在最后进行总结，具体的教程如下。
继续分享Python正则表达式基础，今天给大家分享的正则表达式特殊符号是“[]”。中括号十分实用，其有特殊含义，其代表的意思是中括号中的字符只要满足其中任意一个就可以。其用法一共有三种，分别对其进行具体的代码演示，在最后进行总结，具体的教程如下。
哈喽，我是子牙。十余年技术生涯，一路披荆斩棘从技术小白到技术总监到JVM专家到创业。技术栈如汇编、C语言、C++、Windows内核、Linux内核。特别喜欢研究虚拟机底层实现，对JVM有深入研究。分享的文章偏硬核，很硬的那种。
大家好，我是朱小五。前几周我们公众号曾经分享过一篇《酷炫，Python实现交通数据可视化！》文章，在其中介绍了开源库TransBigData并使用该模块对出租车GPS数据进行了交通时空大数据分析！
我们在使用C语言编写程序的时候，常常会使用到宏定义以及宏编译指令，有的可能比较常用，有的可能并不是很常用，是不是所有的C语言宏定义以及宏指令你都清楚呢？ 指令 用途 # 空指令，无任何效果 #include 包含另外一个文件 #define 定义宏 #undef 取消已定义的宏 #if 如果给定条件为真，则编译下面代码 #ifdef
centos安装默认python2.6升级为python2.7，并解决python工具包安装的各种问题。
应用场景：项目组要将原有SeleniumLibrary写的脚本切换到Selenium2Library（后称S2L）下，但是原来有很多Java写的库，综合考虑认为还是在Jython下跑比较合适。但是安装S2L后，pybot下运行正常，jybot下报No module found错误。
模块：在Python中有一个概念叫做模块（module），这个和C语言中的头文件以及Java中的包很类似，比如在Python中要调用sqrt函数，必须用import关键字引入math这个模块，下面就来了解一下Python中的模块。说的通俗点：模块就好比是工具包，要想使用这个工具包中的工具(就好比函数)，就需要导入这个模块
网站安全是整个网站运营中最重要的一部分，网站没有了安全，那用户的隐私如何保障，在网站中进行的任何交易，支付，用户的注册信息都就没有了安全保障，所以网站安全做好了，才能更好的去运营一个网站，我们SINE安全在对客户进行网站安全部署与检测的同时，发现网站的业务逻辑漏洞很多，尤其暴利破解漏洞。
最近在写性能相关的测试脚本，脚本已经完成，最终怎么体现在报告上，要想让报告看起来漂亮些，我们是先创建一个模板（格式和公式已全部制作好），只需要性能测试完成后往对应的sheet页中填充数据，数据完成后最终的性能测试报告也就大功告成。虽然可以将模板转化为xlxwriter的代码写死在生成脚本中，但是每次都要重新生成一个文件未免太过麻烦，而且一个格子一个格子地写入会让代码量飞速上涨。。无奈之下另寻他路，尝试着用了xlwings这个模块。
Python现在是越来越热了，Hedge fund在用，一些银行也在用。 因为我恰巧要给本科生上一个introduction的课程，因此把我自己做的课件也跟大家分享一下。为无任何基础的人设计，带你串一遍Python的基本操作。 这几天因为在准备Python授课的课件，所以没有及时更新这部分内容。但我现在手头其实攒了几个很有意思的东西，包括OpRisk SMA的具体analysis，波动率衍生品的交易与对冲。等我教完这几天课会来更新，谢谢大家的耐心等待和支持。
Face Recognition软件包 这是世界上最简单的人脸识别库了。你可以通过Python引用或者命令行的形式使用它，来管理和识别人脸。 该软件包使用dlib中最先进的人脸识别深度学习算法，使得识别准确率在《Labled Faces in the world》测试基准下达到了99.38%。 它同时提供了一个叫face_recognition的命令行工具，以便你可以用命令行对一个文件夹中的图片进行识别操作。 特性 在图片中识别人脸 找到图片中所有的人脸 找到并操作图片中的脸部特征 获得图片中人
Face Recognition软件包 这是世界上最简单的人脸识别库了。你可以通过Python引用或者命令行的形式使用它，来管理和识别人脸。 该软件包使用dlib中最先进的人脸识别深度学习算法，使得
Qu1cksc0pe是一款功能强大的多合一恶意软件分析工具，该工具可以帮助广大研究人员分析Windows、Linux和macOS平台下的可执行文件以及APK文件等。Qu1cksc0pe可以给分析人员提供下列信息：
安装Python后，在命令行启动Python（windows环境下请参考 Python环境安装、测试）。 CPython解释器扫描命令行和各种设定的环境。CPython的实现细节：各种命令行实现细节可能不同，更多关于此问题的资源请访问其它实现.
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