背景 年底了，换了项目组，新的项目组使用react，从vue到react，我只花了一天的时间，看了官方简单的文章之后，就觉得这玩意很简单啊，比起vue的那么api来说，这根本没有学习成本好吧，十分迅速的就进入了...react的项目开发，并且洋洋得意，根据我多年的经验来看，这波肯定会得到领导的赏识 很快，我就做完了我的需求，把代码提交上去，组长可能确实比较闲，还review了我的代码，并且指出了一系列的问题，并告诉我说学习...react最难的部分，并不是知道怎么使用它，而是要知道怎么能够编写良好，干净的react代码 主要给我提了六点错误，我相信在座的各位，可能需要对号入座 在不需要使用state的时候使用state 涉及到项目中的代码逻辑...count的值是固定的，也就是我们常说的setState是异步的原因（当你更改状态的时候，它不会立刻更新，而是等到下一次render才会更新），并且react会将state进行批处理，但是如果是函数的形式...常见useEffect错误 const [user, setUser] = useState(""); const person = { user } useEffect(() => { console.log
本爷工作中常常以错误零容忍自居，对团队的错误"颐指气使"，想来也是让人极为厌恶的。人非圣贤，高人亦如此，何况吾凡辈。有些错误换个角度反而是一种美，那我们就从递台阶开始吧。...不过这个锅到底是不是老李的，历史过于悠久，搜遍Google亦无从考证，遂作罢。老李背不动总得有jdk的某个人背。 管杀不管埋，个人觉得，是程序员群体特别容易掉进去的一个错误陷阱。...何曾想，Unix的诞生只是因为一个叫Space Travel的游戏在当时的MULTICS系统上运行太慢，要迁移到一个更精简的操作系统上。然后有了Unix，和它收割世界的故事了。...笑话一则： 当年Linux之父Linus说：上帝在梦中告诉我，我做出了最优秀的操作系统。 高德纳回答说：我可没这么说过。...程序员的工作目标从来不是最快而是最优，工作内容从来不是重复性劳动而是创造性工作。若因为蹩脚的工具、繁冗的流程、糟糕的设计不能忍而影响了自己的交付进度，不用怕，程序员就该有程序员的样子！ 以上，共勉。
疫情爆发后，数字会展进入了快速发展期。但经过两三年的探索实践，我们会发现，数字会展不是哪一家企业、哪一个领域的企业能单独运作好的。...他表示，会展的数字化创新，或者数字化技术在会展业的应用，早在疫情前就已经开始了。但疫情对会展的数字化起到了倒逼作用，加快了会展数字化创新进程。...但会展数字化最重要的还是使用数字化的技术来为会展行业服务。如果会展都在线上举办了，线下都不办了，那就不是数字“会展”了。...沈翠霞认为，会展行业的新趋势新变革要以“为效果创新”为目的。围绕这个目标，腾讯企点开拓了很多创新模式，并综合推出了腾讯企点线上一体化会展方案。...、北京龙品锡展览有限公司副总经理/中国副食流通协会休闲食品专业委员会副秘书长祝宝威、北京第二外国语学院经济学院院长刘大可等嘉宾就如何评价数字展会的效果、主办方对数字会展的价值有哪些期待、线下会展和数字会展的关系应该是什么样的
选自MPI 作者：Ayush Tewari等 机器之心编译 参与：刘晓坤 马克斯·普朗克计算机科学研究所、斯坦福大学等近期提出了一种新型的面部三维重建模型，效果惊艳。...图 1：本文提出了基于 in-the-wild 视频数据的深度网络的多帧自监督训练，以联合学习面部模型和 3D 面部重建。该方法成功地解纠缠了面部形状、外观、表情和场景光照。...随着基于 CNN 的深度学习的兴起，人们已经提出了各种技术，其除了 3D 重建之外还从单目图像执行面部模型学习。然而，这些方法严重依赖于已有的 3DMM 来解决单目重建设置的固有深度模糊。...从技术角度来看，本研究的主要贡献之一是提出了新型的多帧一致性损失，这确保了面部身份和反照率重建在同一主体的帧之间是一致的。...相比之下，我们提出了一种深度网络的基于视频的多帧自监督训练，其（i）在形状和外观上学习面部身份模型，同时（ii）联合学习重建 3D 面部。
6月1日，据Cryptovest消息，迪拜提出基于区块链技术的数字丝绸之路倡议，旨在解决全球贸易体系的关键问题和挑战。...那么，迪拜的“数字丝绸之路”的发声，能否为乐鸥进阶旅游贸易市场，带来良机呢？...而迪拜再次重申的“数字丝绸之路”的倡议，或多或少地为其提供了思路和方向。 数字丝绸之路，由习大大在“一带一路”国际合作高峰论坛开幕式上的演讲中提出。其旨在助力包含旅游贸易的经济的发展。...为此，工业和信息化部、国家信息中心、国家发展改革、国家民委、中央民族大学等国家机构和学校团体，在“政策沟通”、“战略对接”方面，纷纷力挺这一“概念股”，提出了具有建设性的意见，虽未能具体落实到法律，但为法律的建设做了铺垫...数字丝绸之路.png 数字丝绸之路能够让区块链旅游平台的前景更加美好。“颠覆现有的在线旅游中心化技术体系，构建一个可信任、高效透明的全球在线区块链新文旅平台”，是乐鸥的终极目标。
公众号：尤而小屋作者：Peter编辑：Peter大家好，我是Peter~今天给大家介绍一个金融数据分析库yfinance，主要是基于该库下的股票数据分析及股价预测（使用LSTM模型）yfinance库yfinance...它提供了一个方便的接口，让用户能够轻松地下载和处理股票、指数、货币对等金融市场的历史价格数据和其他相关信息。yfinance 让开发者和分析师能够使用 Python 进行金融数据分析、可视化和研究。...以下是 yfinance 的一些特点和功能：简单易用的接口： yfinance 提供了简单的函数调用，使用户能够通过指定股票代码、日期范围等参数来获取历史价格数据。...多种数据获取： 除了股票价格数据，yfinance 还可以获取其他金融数据，如分红、拆股等。多样的时间尺度： 用户可以选择不同的时间尺度，如日线、周线、月线等来获取不同粒度的数据。...全球市场： yfinance 不仅仅支持美国市场，还能够获取许多全球市场的金融数据。免费使用： yfinance 是一个免费开源的库，不需要额外的订阅费用。
清华出版社的 《深入浅出Python量化交易实战》 一书，书中分享了四种利用 Python 获取A股数据的方法，算是一个不错且实用的总结，这里给大家分享一下。...Pandas_datareader 最基础的方法是使用Pandas_datareader来获取，例如得到 yahoo 金融的数据，实验如下： yfinance 另外，yfinance也有类似的功能，使用方法也很简单...Tushare 当然，说到用 Python 进行量化交易，肯定少不了 Tushare 但若要使用完整功能，需要一定的积分，这就看自己的需求吧。...JoinQuant 最后一种方法来获取数据就是用现成的量化平台。这里我用joinquant实验了一下， 可以看到，通过平台获取数据，还是比较简单的。...不需要安装额外的库，甚至都不需要导入任何库，直接使用get_price就可以获得行情数据。
错误日志和访问日志是一个服务器必须支持的功能，我们教程里使用的服务器到目前为止还没有这两个功能。...正好前两天也写了篇介绍logrus日志库的文章，那么今天的文章里就给我们自己写的服务器加上错误日志和访问日志的功能。...添加错误日志 我们创建服务器使用的net/http包的Server类型中，有一个ErrorLog字段供开发者设置记录错误日志用的记录器Logger，默认使用的是log包默认的记录器（应该是系统的标准错误...ErrorLog *log.Logger ... } 我们之前在创建服务器的时候自己实现了Server类型的对象，那么现在要做的就是将上面初始化好的错误日志的记录器指定给Server的ErrorLog...添加访问日志 和Server对象可以设置错误日志的记录器不一样，访问日志只能是我们通过自己编写中间件的方式来实现了。
2、使用的软件栈 在继续下面的教程之前，请确保你已经安装了Python3以及以下软件包： Pandas： NumPy： Yfinance： Plotly：不是必须的，但在绘图时有用 可以使用pip安装上述软件包...，例如： pip install yfinance pip install plotly 3、数据管道和建模 现在我们可以定义数据处理流程了，主要包含3个不同的步骤： 使用Yahoo Finance...使用以下代码行导入以前安装的软件包： # Raw Package import numpy as np import pandas as pd #Data Source import yfinance...下面详细列出了各种可能的间隔： 现在我们已经定义了三个参数，让我们执行查询并检查输出： data = yf.download(tickers='BTC-USD',period = '8d', interval...在下图中，我将绿色标记为良好的预测，将黑色预测为错误的预测： 9、量化交易Python代码 完整的Python代码如下： # Raw Package import numpy as np import
OpenAI 分道扬镳后于 2019 年成立的，它在没有适当透明度的情况下创建了 AGI，并将其授权给微软，而微软向该公司投资了数十亿美元。...这些问题给诉讼带来了不小的难度。 OpenAI 开发出 AGI 了吗？ 此案的很大一部分内容都围绕着一个大胆而又令人质疑的技术主张：OpenAI 开发出了所谓的通用人工智能。...在这篇论文，微软提出了一个断言 ——「鉴于 GPT-4 能力的广度和深度，我们相信它应该被合理视作一个通用人工智能（AGI）系统的早期（但仍不完整）版本。」...新的董事会成员缺乏大量的人工智能专业知识，据了解，他们没有能力独立判断 OpenAI 是否以及何时达到了 AGI，也就无法判断 OpenAI 开发的算法是否超出了微软的许可范围。...虽然 OpenAI 看起来确实不那么开放了，而且变得更加以利润为中心，但这给马斯克带来了什么权利还远不清楚。
此外，还会通过文字+视频的方式，给大家分享如何用Python获取A股数据，以及如何用Python进行的仓位控制。...首先分享四种利用 Python 获取A股数据的方法，算是一个不错且实用的总结： Pandas_datareader 最基础的方法是使用Pandas_datareader来获取，例如得到 yahoo 金融的数据...，实验如下： yfinance 另外，yfinance也有类似的功能，使用方法也很简单 Tushare 当然，说到用 Python 进行量化交易，肯定少不了 Tushare 但若要使用完整功能，需要一定的积分...，这就看自己的需求吧。...不需要安装额外的库，甚至都不需要导入任何库，直接使用get_price就可以获得行情数据。 接着，再为大家分享如何用Python进行的仓位控制！
极值是函数的最大值或最小值。在高等代数微积分中，这些极值点位于函数的导数为0的位置，然后再求导数函数的根，即找出原多项式函数的极值点。...当然了，fixture也不局限于此，如果测试足够复杂的话，不妨也可以在里面进行act的事情。...(200,250,60) pytest.main("-s test_abc.py") try: '午夜', 详解Python中4种超参自动优化算法的实现...整体思路是 PIL 模块中的 ImageGrab 不停的获得当前屏幕，利用 opencv 写入视频流。...jpg') def query_by_date(self): print('比分: %d(you) - %d(com)\n' % (score_you, score_com)) 十自定义404等错误的响应
老读者都知道，我做过一段时间的量化交易，恰好最近收到了清华出版社赠送的 《深入浅出Python量化交易实战》 一书，因为平时对数据科学和机器学习都比较感兴趣，简单试读了一下。...书中分享了四种利用 Python 获取A股数据的方法，算是一个不错且实用的总结，这里我也给大家分享一下。...Pandas_datareader 最基础的方法是使用Pandas_datareader来获取，例如得到 yahoo 金融的数据，实验如下： yfinance 另外，yfinance也有类似的功能，使用方法也很简单...Tushare 当然，说到用 Python 进行量化交易，肯定少不了 Tushare 但若要使用完整功能，需要一定的积分，这就看自己的需求吧。...JoinQuant 最后一种方法来获取数据就是用现成的量化平台。这里我用joinquant实验了一下， 可以看到，通过平台获取数据，还是比较简单的。
有很多文章展示如何使用机器学习算法来预测股票价格，其中很多工作都表现出了共同的错误，这些错误表明作者在追求alpha方面并没有太多经验。...第一个错误非常复杂，通常作者在文章中使用机器学习的度量指标评估算法的性能，而不是将其与一些合理的基准进行对比，这是非常不合理的。...最方便的获得数据的方法是安装yfinance Python软件包。!...pip install yfinance获得纳斯达克100指数包含的股票价格数据：import pandas as pdimport numpy as npfrom yfinance import download...这给出了模型解释的方差百分比。用 Python 计算这些指标以下代码将计算纳斯达克100指数每只股票的所有三个指标。
风险价值(VaR)是金融领域广泛使用的风险度量，它量化了在特定时间范围内和给定置信度水平下投资或投资组合的潜在损失。它提供了一个单一的数字，代表投资者在正常市场条件下可能经历的最大损失。...它提供了一种量化投资的下行风险的方法，并帮助投资者在风险管理和投资组合分配方面做出明智的决策。 VaR通常以负的金额表示，代表投资者在一定程度的信心下可以预期经历的最大损失。...为了计算历史VaR，我们需要一个资产或投资组合的历史价格的时间序列。这里使用yfinance库获得这些数据，它允许我们下载真实资产的财务数据。...安装yfinance开始: pip install yfinance 我们导入必要的库并下载特定资产的历史价格数据。...import yfinance as yf import numpy as np import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt #
如果需要跑通项目中的example，还需要安装yfinance，这是一个从雅虎获取财经数据的工具库。...均值方差组合优化 我们以最简单的均值-方差组合优化介绍Riskfolio的使用方法，首先使用是准备数据，我们用yfinance获取数据： import numpy as np import pandas...as pd import yfinance as yf # 起止时间 start = '2016-01-01' end = '2019-12-30' # 股票代码 assets = ['JCI', '...，我们常常会对组合有因子暴露的约束，项目中给的例子是已知因子组合的收益，因子暴露未知，所以首先需要通过因子收益与股票收益的回归，求解每个股票的因子暴露，具体我们看代码： import numpy as...np import pandas as pd import yfinance as yf import warnings warnings.filterwarnings("ignore") pd.options.display.float_format
default_server; server_name _; return 508; } 508 Loop Detected（服务器发现请求中出现一个无穷循环） 有关“_”的说明
方法一： //保留三位小数，toLocaleString() 方法可把一个 Number 对象转换为本地格式的字符串。
下面，我们就来聊聊在软件定义汽车的时代，低代码究竟给车企数字化转型带来了什么？...二、数字化驶向未来：车企的低代码实践在汽车行业正在经历巨大变革的同时，许多车企正在加速向汽车的“新四化”转型，并认识到将软件能力打造为核心竞争力是数字化的关键。...因此，想要实现数字化转型，软件开发是一道迈不过去的坎。第一道坎：软件定义汽车，如何定义软件？对于车企的数字化转型，软件需具备安全、领先和开放的特点。...这样的开发速度在过去是难以想象的。第二道坎：全面数字化的业务场景，该如何设计软件？要实现数字化转型，软件程序必须能够适应和支持各种业务场景。...通过织信提供的云服务，汽车行业可以获得全面解决企业级业务场景的解决方案，包括数字化研发、数字化生产、数字化供应链、数字化营销和数字化出行等方面的转型。通过这些转型，车企能更加有信心地应对新时代的挑战。
今天我偶然发现了一个名为TimesFM的模型，它能够预测时间序列数据。于是我心中冒出了一个大胆的想法：如果这个模型可以预测股票价格，那么我是否能借此成为股神呢？...介绍TimesFM（时间序列基础模型）是由谷歌研究院开发的一个预训练模型，专用于时间序列预测。它的强大功能和应用前景引起了我的浓厚兴趣。...，展示了如何使用TimesFM模型来预测股票价格：import datetimeimport yfinance as yfimport matplotlib.pyplot as pltimport numpy...date(2020, 1, 1) # 使用date类创建日期对象end = date(2024, 1, 1) # 指定结束日期为2024年1月1日codelist = ["000001.ss"]# 增加错误重试机制的下载数据部分...错误：{e}") if retry < 2: # 在最后一次尝试前等待 time.sleep(5) # 等待5秒后重试if data2.empty: raise
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