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知识图谱-
知识图谱(Knowledge Graph)是一种结构化的语义网络,用于表示实体(如人、事、物、概念等)及其之间的复杂关系,以图形化形式组织和呈现知识,支持高效的知识存储、查询和推理。以下是其核心内容和应用的详细解析:
一、核心概念
- 组成要素
- 实体:现实中的客观对象(如“西安”“秦始皇陵”)。
- 属性:实体的特征(如“西安”的属性:中国城市、人口1295万)。
- 关系:实体间的关联(如“西安”与“陕西”的关系:隶属省份)。
-
三元组:知识表示的基本单位(实体1-关系-实体2 或 实体-属性-值),例如(秦始皇陵,位于,西安)。
-
技术本质
融合人工智能(AI)、自然语...
MyTT-精炼且高效的量化工具箱
这个仓库名为 MyTT
,它是一个精炼且高效的量化工具箱,可将通达信、同花顺、文华麦语言等指标公式最简移植到 Python 中。以下是对该仓库的详细介绍:
功能特点
- 核心库轻量化:项目核心库仅一个文件
MyTT.py
,无需安装设置,可自由裁剪,使用时只需from MyTT import *
即可。 - 代码易读:代码逻辑简单易懂,即使是初学者也能轻松理解,还可自行添加指标并应用到项目中。
- 无需安装 ta - lib 库:采用纯 Python 代码实现核心逻辑,避免了安装 ta - lib 库可能遇到的问题。
- 指标写法兼容:与通达信、同花顺的指标写法完全兼容,新指标基本无需修改即可直接使用。...
AnythingLLM-全集成AI应用
1. 一段话总结
AnythingLLM 是一款全集成AI应用,支持任意LLM模型(如GPT-4、Claude-2、Llama等)、多类型文档处理(PDF、Word、Markdown等)及自定义智能代理,完全本地化部署保障数据隐私,提供一键安装(支持Windows、MacOS、Linux)。其核心优势包括跨模型灵活性、无限文档处理、企业级安全性,并获得Y Combinator投资,适用于个人和组织场景。
2. 思维导图
- AnythingLLM
- 核心功能
- 统一管理LLM
- 多文档处理
- 自定义代理
- 支持LLM类型
- 企业模型...
加载镜像-docker
在 Docker 里,你可以使用docker load
命令加载之前保存成 tar 文件的镜像。此命令的基本语法如下:
docker load -i <path_to_tar_file>
下面是关于此命令的详细解释:
- -i
或者--input
:用来指定要加载的 tar 文件的路径。
下面是一个具体的示例:
docker load -i my_image.tar
此命令会把my_image.tar
文件里的镜像加载到 Docker 环境中。
如果你想了解这个命令的更多参数,可以通过下面的命令查看帮助文档:
docker load --help
YOLO-实时目标检测算法
YOLO(You Only Look Once)是一种流行的实时目标检测算法,其核心思想是通过单次前向传播(单次推理)直接预测图像中所有物体的边界框和类别,实现高效检测。以下是关于YOLO算法的详细解析:
一、核心思想
- 端到端检测
- 将目标检测建模为回归问题,直接将输入图像映射到物体边界框(Bounding Box)和类别概率。
-
相比传统的两阶段检测器(如Faster R-CNN),无需生成候选区域(Region Proposals),显著提升速度。
-
网格划分
- 将输入图像划分为 ( S \times S ) 的网格单元(Grid Cell)。
-
每个网格负责预测多个边界...
ONED-超融合数据采集API-Python库-V1.0.0
为了整合 akshare
、tushare
、yfinance
等多个金融数据源请求库,生成一个超融合数据采集 API,我们需要考虑以下几个方面:架构设计、模块功能、数据获取和处理流程、错误处理、日志记录等。
以下是一个设计说明书的框架:
超融合数据采集 API - 设计说明书
1. 项目概述
本项目旨在开发一个融合多个金融数据源(如 akshare
、tushare
、yfinance
等)的数据采集API。该API将提供统一的数据请求接口,能够从不同的金融数据源获取数据,并支持数据格式的统一处理和转换。目标是简化金融数据的获取过程,便于在量化交易、市场分析等应用中使用。
2. 功能要求
...bwh89.net-云提供商
以下是网页https://bwh89.net/index.php的详细内容总结:
一、服务概述 提供基于KVM虚拟化技术的自助管理VPS托管服务,运行于企业级硬件设备,配备自主开发的KiwiVM控制面板,支持基础管理功能(开关机、系统重装、应急控制台等)。
二、套餐详情 1. 20G KVM VPS - SSD:20GB RAID-10 - RAM:1GB - CPU:2核Intel Xeon - 流量:1TB/月 - 价格:$49.99/年
- 40G KVM VPS
- SSD:40GB RAID-10
- RAM:2GB
- CPU:3核Intel Xeon
- 流量:2TB/月
-
价格:$52.9...
Predicting Stock Movement with BERTweet and Transformers-论文
利用BERTweet和Transformer预测股票走势的研究,主要内容包括:
- 研究背景:深度学习和计算智能在金融领域的应用很热门,但金融数据的高波动性和非平稳性给机器学习模型带来挑战。已有研究结合社交媒体数据和历史价格数据提升模型表现,本文在此基础上,用BERTweet和Transformer架构进行股票走势预测。
- 相关工作:介绍了预测股票价格走势的相关研究,如Nguyen等人用主题情感模型,Selvin等人应用多种网络架构,还有学者通过添加词嵌入、辅助目标等方式提升模型性能。同时提到Transformer和BERTweet在其他领域表现出色,但未应用于Stocknet数据集。
- 问题...
挖掘金融数据背后的真相
1. 金融数据研究方法论剖析
1.1 微观主体行为分析法
金融数据是微观经济主体行为的直接反映,深入剖析这些数据能够揭示经济活动的本质。从资金来源角度看,社会融资规模(扣除政府融资)是衡量企业融资策略的关键指标。例如,当社融数据中企业债券融资占比上升时,表明企业在优化债务结构,倾向于通过债券市场获取低成本资金,这可能反映出市场利率处于较低水平,企业对未来投资回报率持乐观态度。而财政净支付数据则能体现政府对经济的调控力度和方向,如财政净支付增加,意味着政府在加大基础设施建设等领域的投入,这将刺激相关产业的发展,带动企业订单增加和就业机会上升。
从资金去向角度分析,存款、现金和金融投资的动态...