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基于 Python 的分布式并发写入方案


以下是基于Python、Redis队列和MongoDB的分布式并发写入方案,适用于5000个接口数据处理:

方案架构

  1. 技术栈

• 任务队列:Redis(List结构实现FIFO队列,支持分布式消费)。

• 并发处理:Python多进程/线程(或异步框架如FastAPI+协程)。

• 存储层:MongoDB(分片集群或副本集,支持高并发写入)。

核心步骤

  1. 数据入队

• 接口请求:

◦ 用Python遍历5000个接口,将每个接口URL/参数作为任务存入Redis队列(如task_queue)。

◦ 示例代码: import redis r = redis.Redis(host='l...

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FineBI-大数据分析工具



一段话总结

FineBI是一款强大好用、人人可用的大数据分析工具,能连接多种数据源,具备数据编辑、可视化、分享协作等功能,内置50+图表,可实现一站式主题分析,比传统数据分析提效50%,图表可视化效率较传统BI提升19%。它拥有丰富函数,能智能分析数据变化原因,还可设置预警。该工具能满足不同岗位人员的数据分析需求,提供丰富业务场景模板和案例,获得30000+企业认可,支持免费体验。


## **产品功能**
- 连接多种数据源,一键接入数据库表或导入Excel
- 可视化编辑数据,无需SQL,含多种新增列功能
- 内置50+图表,支持联动钻取特效
- 多人协同编辑仪表板,复用报表,一键...

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CausalStock: Deep End-to-end Causal Discovery for News-driven Stock Movement Prediction-论文


这篇论文提出了一种名为CausalStock的模型,用于预测受新闻影响的多只股票价格走势,核心内容如下: 1. 研究背景:在预测多只股票价格走势时,现有方法存在两个问题。一是股票关系常为单向,以往基于相关性的关系建模不合适,因果关系更能准确反映股票间影响;二是新闻数据噪声大,传统文本挖掘模块难以提取有效信息。 2. 创新点 - 因果关系发现:设计了与时间滞后相关的因果发现模块,能根据时间滞后直观地建立股票间的因果关系,比以往不考虑时间滞后的方法更适合股票数据。 - 新闻信息提取:提出基于大语言模型(LLM)的去噪新闻编码器。它能从多个角度给新闻文本打分,有效去除噪声,提取...

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归一化-sklearn.preprocessing.MinMaxScaler-数据预处理工具


sklearn.preprocessing.MinMaxScaler 是 scikit-learn 库中的一个数据预处理工具,用于将特征数据按比例缩放到指定的范围,通常是 [0, 1] 或 [-1, 1]。这种归一化处理有助于消除特征之间的尺度差异,使得各特征在同一量级上,从而提高机器学习模型的训练效率和性能。


🔍 功能说明

MinMaxScaler 对每个特征(列)进行线性变换,使其值缩放到指定的范围默认情况下,缩放范围是 [0, 1],但可以通过 feature_range 参数设置为其他范围,如 [-1, 1] 变换公式如下 [ X_{\text{scaled}...

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Cursor-中文界面设置


要将 Cursor 代码编辑器的界面设置为中文,可通过以下两种主流方法实现,涵盖 Windows、Mac、Linux 全平台操作:

方法一:通过扩展市场安装中文语言包

  1. 打开扩展市场
    启动 Cursor 后,按下 Ctrl + Shift + X(Windows/Linux)或 Cmd + Shift + X(Mac),左侧边栏会出现扩展商店界面。在搜索框输入 "Chinese""中文",选择下载量最高的 "Chinese (Simplified) Language Pack for Visual Studio Code"(插件 ID:MS-CEINTL)进行安装。

  2. 重...

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Cline-AI编码助手



一段话总结

这是Cline的文档页面,为用户提供使用和扩展Cline功能的全面指南。新用户可通过 “新手入门” 开启使用之旅;想提升与Cline交互效果的用户,可探索 “提示工程指南” 和 “Cline记忆库”;在工具方面,有 “Cline工具指南” 及MCP服务器相关拓展指引;企业使用Cline涉及安全、云服务集成等问题;文档还鼓励用户通过提交拉取请求为项目做贡献,并提供了Cline的GitHub仓库和MCP文档链接

思维导图

## **新手入门**
- 为新编码者准备的温和入门指引
## **提升提示技巧**
- 提示工程指南,有效与Cline沟通
- Cline记忆库,优化交流...

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人类视觉系统


人类视觉系统是一个复杂而精妙的系统,主要由眼睛和大脑等部分组成,以下是详细介绍:

眼睛的结构与功能

  • 角膜 :是眼球前部的透明组织,光线首先通过角膜进入眼睛,它能够折射光线,使光线聚焦,为眼睛提供大部分屈光力,同时保护眼睛内部结构免受外界伤害。
  • 虹膜 :位于角膜后方,是有颜色的环形薄膜,其颜色由遗传决定。虹膜中央有瞳孔,通过调节瞳孔的大小来控制进入眼睛的光线量,类似于相机的光圈。
  • 晶状体 :位于虹膜后方,是一个透明且有弹性的双凸透镜结构,能够进一步折射光线,并通过睫状肌的调节改变形状,使眼睛能够聚焦不同距离的物体,将光线聚焦在视网膜上。
  • 玻璃体 :是位于晶状体和视网膜之间的透明胶状物质,...

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QuantConnect-开源的算法交易平台-V2



一段话总结

QuantConnect是一个开源的算法交易平台,提供统一的API,支持研究、回测和实盘交易。其具备强大的量化分析功能,拥有36.8万用户的全球社区,每月进行超50万次回测,交易量达450亿美元,收益超市场7% 。平台提供云服务和本地部署方案,涵盖从研究到生产的完整流程,支持多资产类别,还有丰富的替代数据集。开源的LEAN交易引擎为用户提供定制自由,受到众多机构和个人的认可。

思维导图

## **平台概述**
- 开源算法交易平台
- 提供统一API
- 有云服务和本地部署方案
## **平台功能**
- 云研究:连接海量数据,支持机器学习
- 回测:多资产,调整费用等因素...

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mcp.so-MCP服务器聚合平台



  1. 一段话总结mcp.so是一个社区驱动的MCP服务器聚合平台,目前收录了7093个MCP Server,涵盖高德地图、百度地图、Blender等多领域应用。同时展示了精选及最新的MCP客户端和服务器,还解答了关于MCP协议、服务器的常见问题,如MCP由Anthropic开发,通过客户端 - 服务器架构让AI系统连接数据源,MCP服务器安全且能提供资源、工具和提示等,平台支持用户提交自己的MCP服务器。

  2. 思维导图

## **MCP服务器聚合平台**
- 收录7093个MCP Server
- 社区驱动,可提交服务器
## **精选MCP Server**
- 涵盖地图领域,如...

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