人工智能低代码平台（Artificial Intelligence Low-Code Platform，简称AI Low-Code Platform）是一种基于人工智能技术的软件开发平台，旨在帮助开发者快速构建和部署人工智能应用程序。该平台通过提供可视化的开发工具和预先构建的模块，使开发者能够在不需要编写大量代码的情况下，快速构建出高质量的人工智能应用程序。
低代码已经火了几年了，但业界对低代码的概念和定义还是有所争论，甚至模糊。如果低代码领域想要持续健康发展下去，那么，首先概念一定要明确；也不要再造新名字、新概念。在此想啰嗦一句，轻流公司在低代码无代码领域算优秀的公司了，但，请不要再造一个词“轻代码”！请问“轻代码与低代码区别是啥？”。如果是真心想让这个领域发展得好，请别再整各种近似词语了，别让这个领域显得混乱模糊。
在使用NumPy进行随机数生成时，我们常常会使用 mtrand.RandomState.randint(low, high) 函数来生成指定范围内的随机整数。然而，在使用这个函数时，有一个非常容易犯错的地方，就是将 low 参数设置大于或等于 high 参数。 让我们来看一个简单的示例代码：
Low-Code是由Forrester（一家全球市场研究公司）在2014年提出的（全称LCAP, Low-Code Application Platform）。
本文主要研究一下storm client的netty buffer watermark
我听说了很多Low Code/No Code应用开发解决方案，这些方案自称只需要点击几下鼠标，就可以完成软件开发工作，而不需要像传统方式那样手工编写大量的代码。这听起来很棒，但是我们应当认真地思考一下，这些低代码/无代码解决方案到底是软件开发的灵丹妙药，还是历史泡沫的重现？在本文中，我将基于历史的教训来近距离审视这一技术。
Jon Bentley以前说过类似的话:“90%的程序猿无法正确实现二分查找算法
我们在上一篇文章“洞察：SaaS (16) PaaS”中讨论了 PaaS；今晚，我们将讨论流行的低代码和无代码。 低代码和无代码平台是可以用很少或没有代码构建应用程序的地方。用户可以通过拖放快速创建定制应用程序。用户生成的界面或业务流程在这些Low Code和No Code平台中都会被转换成固定的代码组合，这些组合会有预定的转换算法。这肯定会延长开发时间，但它有许多难以克服的问题，所以我并不乐观地认为 Low Code 或 No Code 将成为编程的可行替代方案。 1. Low Code 或 No C
风险图的应用主要有两方面，将模型的预测结果与真实生存情况进行比较，高危组的生存率是否低于低危组，高危组的生存时间是否小于低危组。另一种是比较热图和散点图，看预测因素和结果之间的相关性。今天就来给大家介绍一个绘制风险图的R包ggrisk
上篇《SSR 它到底香不香？细数 SSR 的利与弊》列举了 SSR 渲染模式的 6 大难题：
输入一个递增排序的数组和一个数字S，在数组中查找两个数，使得他们的和正好是S，如果有多对数字的和等于S，输出两个数的乘积最小的。
量化分析整体思路虽不难，但是要代码实现，其实挺繁杂的，需要很多铺垫工作，比如要先搭建自己的数据库。
本文是笔者在团队内部做分享整理的资料的一部分，本次分享主要是站在一个服务端开发的视角对（前端）低代码平台的一些调研，已经剔除了一些敏感数据和信息，可放心食用。
在这篇文章中，我将介绍AutoGen的多个代理的运行。这些代理将能够相互对话，协作评估股票价格，并使用AmCharts生成图表。
上节课提到的MongoDB，其实安装很简单的，前几天下载页面打不开，无形中放大了心里阴影面积
目标：不做蜡烛图，只用折线图绘图，绘出四条线之间的关系。 注：未使用接口，仅爬虫学习，不做任何违法操作。 1 """ 2 新浪财经，爬取历史股票数据 3 """ 4 5 # -*- coding:utf-8 -*- 6 7 import numpy as np 8 import urllib.request, lxml.html 9 from urllib.request import urlopen 10 from bs4 import Beautiful
前面介绍了pytest框架一些基础知识与基本用法，掌握了一定基础后，我们可以进行项目实战，搭建pytest接口自动测试框架。
由于手上的物料还没有全部到齐，所以还没法往下干，明天晚上下班回家就到了！上节已经说过会了解多平台的开发，所以今天咱们就来了解一个MCU界大杀手，超级简单的开发神器，人称创客之魂-Arduino。
这个维度下，低代码平台可以分为专用型和通用型两种。 所谓通用，指的是开发平台不事先假设自身只能应用在特定的场景、业务、行业，而是具有广泛的适用范围。 具有这样特征的开发平台往往需要有一个通用的底座。这个底座是纯技术性的，它不依赖于特定的业务功能，而只与业界广泛使用的标准协议、技术标准产生耦合。不过，这个时候，我们只有深入平台架构实现的细节，才能判断平台到底是低代码还是无代码，这就导致平台的使用者难以甄别。 但是，通用是有代价的，越通用就往往意味着在特定业务场景下的效率越低，越通用就意味着默认配置里的个性化信息越少，为形成某个具体场景所需的配置量就越大，从这个具体场景的角度看，效率相应也就越低。 所以通用型的低代码平台往往伴生着这个特征：有相对完善的有插件（或类似）机制。这一点相对来说比较好识别，相对高通用性的技术底座来说，插件是廉价的，因此通用性低代码平台往往会有数量众多的插件。这些插件可以定制出各式各样具体的业务场景，通过插件的定制化和扩展性来解决效率问题。
各位小伙伴的暑假是怎么度过的呀，欢迎分享图片给我，也让我看下浪浪山外面的世界。🤒
归并排序的归并这两个字和递归没有关系，归并是将两个有序的数组归并成一个更大的有序数组，但整个排序算法是有可能跟递归有关系的。因为归并排序算法可以按照递归方式去解决，也可以按照迭代方式去解决。
快速排序由C. A. R. Hoare在1960年提出。它的基本思想是：通过一趟排序将要排序的数据分割成独立的两部分，其中一部分的所有数据都比另外一部分的所有数据都要小，然后再按此方法对这两部分数据分别进行快速排序，整个排序过程可以递归进行，以此达到整个数据变成有序序列。
排序算法有很多，所以在特定情景中使用哪一种算法很重要。为了选择合适的算法，可以按照建议的顺序考虑以下标准： （1）执行时间 （2）存储空间 （3）编程工作 对于数据量较小的情形，（1）（2）差别不大，主要考虑（3）；而对于数据量大的，（1）为首要。 主要排序法有： 一、冒泡（Bubble）排序——相邻交换 二、选择排序——每次最小/大排在相应的位置 三、插入排序——将下一个插入已排好的序列中 四、壳（Shell）排序——缩小增量 五、归并排序 六、快速排序 七、堆排序 八、拓扑排序 九、锦标赛排序 十、基数排序 一、冒泡（Bubble）排序 ----------------------------------Code 从小到大排序n个数------------------------------------ void BubbleSortArray() { for(int i=1;i<n;i++) { for(int j=0;i<n-i;j++) { if(a[j]>a[j+1])//比较交换相邻元素 { int temp; temp=a[j]; a[j]=a[j+1]; a[j+1]=temp; } } } } -------------------------------------------------Code------------------------------------------------ 效率 O（n²）,适用于排序小列表。 二、选择排序 ----------------------------------Code 从小到大排序n个数-------------------------------- void SelectSortArray() { int min_index; for(int i=0;i<n-1;i++) { min_index=i; for(int j=i+1;j<n;j++)//每次扫描选择最小项 if(arr[j]<arr[min_index]) min_index=j; if(min_index!=i)//找到最小项交换，即将这一项移到列表中的正确位置 { int temp; temp=arr[i]; arr[i]=arr[min_index]; arr[min_index]=temp; } } } -------------------------------------------------Code----------------------------------------- 效率O（n²），适用于排序小的列表。 三、插入排序 --------------------------------------------Code 从小到大排序n个数------------------------------------- void InsertSortArray() { for(int i=1;i<n;i++)//循环从第二个数组元素开始，因为arr[0]作为最初已排序部分 { int temp=arr[i];//temp标记为未排序第一个元素 int j=i-1; while (j>=0 && arr[j]>temp)/*将temp与已排序元素从小到大比较，寻找temp应插入的位置*/ { arr[j+1]=arr[j]; j--; } arr[j+1]=temp; } } ------------------------------Code-------------------------------------------------------------- 最佳效率O（n）；最糟效率O（n²）与冒泡、选择相同，适用于排序小列表 若列表基本有序，则插入排序比冒泡、选择更有效率。 四、壳（Shell）排序——缩小增量排序 -------------------------------------Code 从小到大排序n个数------------------------------------- void ShellS
Low-level code sometimes inhibits optimizations. Optimizers sometimes do marvels with high-level code.
获取股票数据的接口很多，免费的接口有新浪、网易、雅虎的API接口，收费的就是证券公司及相应的公司提供的接口。 收费试用的接口一般提供的数据只是最近一年或三年的，限制比较多，除非money足够多。 所以本文主要讨论的是免费数据的获取及处理。
Low-Code中的“Low”，到底是啥意思？答案已经显而易见：既不是指抽象程度很低（相反，低代码开发方式的抽象程度要比传统编程语言高一个level），也不是指代码很low（也相反，低代码所生成的代码一般都经过精心维护和反复测试，整体质量强于大部分手写代码），而是单纯的“少写代码” —— 只在少数需要的情况下才手写代码，其他大部分时候都能用可视化等非代码方式解决。
从图可以看出，有多少组数据，冒泡排序就要进行多少趟，而每一趟，都是把相邻的元素进行比较，如果符合排序要求，则下一步，如果不符合就进行调换。
作者：林冠宏 / 指尖下的幽灵 掘金：https://juejin.im/user/587f0dfe128fe100570ce2d8 博客：http://www.cnblogs.com/linguanh/ GitHub ： https://github.com/af913337456/ 腾讯云专栏： https://cloud.tencent.com/developer/user/1148436/activities ---- 源码--GitHub：https://github
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为什么是这样的结果？如果用内存来解释结果的话，num1和num2指向的是同一个对象，而num3和num4则指向的确是不同的对象。接下来就告诉你为什么，看一看Integer类型的valueof方法的源码：
本文将介绍Java中Integer的缓存相关知识。这是在Java 5中引入的一个有助于节省内存、提高性能的功能。首先看一个使用Integer的示例代码，从中学习其缓存行为。接着我们将为什么这么实现以及他到底是如何实现的。你能猜出下面的Java程序的输出结果吗。如果你的结果和真正结果不一样，那么你就要好好看看本文了。
编码规范大家读了不止一遍了，各种规范插件也层出不穷，但是中文编码low吗？如果你把变量方法名定义为中文那没什么好说的，甚至是拼音都很low，但是如果是枚举的话，那我觉得还挺棒的。
通过案例发现，值为127不管是 Integer 还是 String 类型，== 和 equals 都能比较成功。128与类型无关，与比较的方法有关。
昨天说到两个值是128的 Integer 对象 用 == 来比较的话结果是 false， 今天解释下为什么
把一个数组最开始的若干个元素搬到数组的末尾，我们称之为数组的旋转。 输入一个非减排序的数组的一个旋转，输出旋转数组的最小元素。 例如数组{3,4,5,1,2}为{1,2,3,4,5}的一个旋转，该数组的最小值为1。 NOTE：给出的所有元素都大于0，若数组大小为0，请返回0。
重来没有系统的学过es6，感觉语法和swift 、java、python等语言差不多，今天给我上了一课。 缘起 ---- 今天看了一个函数,愣是看的有点蒙。 clone ({ zindex = this.commonStyle.zindex + 1 } = {}) { } 最后终于弄明白了，写点总结 ES6函数参数 ---- 1、默认值 这个没什么说的，就是传入undefine 的时候使用默认值，注意null不行。 function esFn(name = 'zzy') { console.lo
不知道公众号有多少读者买基金或者炒股，分享一下如何用python获取证券信息 1、网易财经 import requests from lxml import etree headers = { 'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 6.1; WOW64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/60.0.3112.101 Safari/537.36' } def parse_url(url):
Leetcode 中有一系列旋转排序数组相关的问题，例如33. 搜索旋转排序数组、81. 搜索旋转排序数组 II、153. 寻找旋转排序数组中的最小值、154. 寻找旋转排序数组中的最小值 II 和面试题10.03 搜索旋转数组等，本文介绍通过二分查找团灭这一系列问题，供大家参考，希望能对大家有所帮助。
这条建议非常值得大家关注， 而且该问题在 Java 面试中十分常见，看到这条建议，大家是否有以下疑问：
(function() { try { var days = parseInt((new Date().getTime() - new Date(document.querySelector('.article time').innerText.replace(/ /g, '').replace(/-/g, '/')).getTime()) / 864e5, 10); days > 90 && document.querySelector('section.item__content').insertAdjacentHTML('afterBegin', ['\u672c\u6587\u6700\u540e\u66f4\u65b0\u4e8e ', days, ' \u5929\u524d\uff0c\u5185\u5bb9\u53ef\u80fd\u5df2\u7ecf\u4e0d\u591f\u51c6\u786e\uff0c\u8bf7\u914c\u60c5\u53c2\u8003\uff01' ].join('')); kbnBgImgRandom(); gitalk && gitalk.render('gitalk-container'); } catch(e) {} })();
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', days, '
由于合作方希望能以英文形式发布，故以后top的译文看时间而定，没时间就不再尝试翻译（而且本来水平也不咋地），仅保留原文于此。本次是一篇关于声明式编程的讨论文章，具体如下：
版权声明：原创勿转 https://blog.csdn.net/anakinsun/article/details/89089270
写个脚本帮你每天盯着某几支股票，达到预设值时响铃提醒。这是最简单的股票应用，虽然谈不上智能，但是自动化――老盯着就容易冲动操作。 本例中实现了每5秒取一次股票数据，并在上证指数高于3200点，或601318低于49元时响提醒。
机器学习和人工智能是一个推动不同行业重大创新的领域。据预测，2023年，人工智能市场将达到5000亿美元，2030年将达到15971亿美元。这意味着机器学习技术在不久的将来将会有持续的高需求。
周末睡了两天，头都大了，最近蹭网来着，不知道咋回事，上不了了。想来想去准备改mac地址，最后发现咋电脑连自己的手机wifi都连不上了，看来咋错怪那个wifi了。最后发现咋dns不对，最后改成了之前一种用的一个114.114.114.114，解决了问题。乘着下午凉快，想着解决一下股票中的复权，因为我们看股票软件的时候呐，经常是断崖式的下跌，这基本就是除权等操作，大概的意思就是说送股，意思就是说成本不变，价格变成了原来的多少倍，当然股价的变动的落脚地就是流通股的数量的变化。总之就是这么一个过程。在一般的炒股软件中都有一个复权的按钮。比如通达信的在这里不复权：
TOC 基本介绍 官网：https://waditu.com/ [SwVUbXt5eRv2FMJ] [skaVu1BHyt8XKjp]平台介绍 沪深股票数据是Tushare最传统最有历史的数据服务项目，从一开始就为广大的投资者，尤其是量化投资者提供了稳定、便捷的接口。Tushare Pro版在继承了旧版API的便捷易用性的同时又加强了数据的广度和深度。最为关键的是，数据来源和采集方式也发生了根本的变化，除了公开渠道的数据源，最关键性的变化是Tushare构建起来了自有的数据存储和数据治理体系，同时依托平台化
风险得分关联图常用于COX生存风险模型的可视化，主要展示风险得分的散点图，高低风险的生存时间以及生存状态散点图以及重点基因的表达热图。
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