发布基于PySideFrameless的DBF工具--一盎司DBF v1.0.2版本

Pandas入门教程(二十二):股票数据分析实战——yfinance 获取数据、技术指标与收益率分析 把 Pandas 用在真实场景,才能体会它的价值。本文以茅台股票为例,用 yfinance 获取历史行情,完成缺失值处理与列筛选,绘制收盘价曲线,计算 SMA 移动平均线与 RSI 相对强弱指数,并通过日收益率、累计收益率和波动率完成完整的量化分析流程。 阅读详情

以下为授权转载的一盎司科技公众号文章


PySideFrameless是我们之前开源的,一款基于PySide6的无边框窗体库,使用Python即可开发简洁而且美观的桌面程序。

源码仓库如下:

GitHub地址:https://github.com/iounce/PySideFrameless

Gitee地址:https://gitee.com/iounce_admin/PySideFrameless

一盎司DBF是基于PySideFrameless而开发的一款DBF工具,支持打开多个DBF文件(以.dbf为后缀),然后以表格形式展示。后续,我们将继续完善各种功能。

目前我们先发布Windows10版本安装包,后续考虑发布其他操作系统版本,本身也是跨平台。当前版本为V1.0.2,更新如下内容:

  1. 增加查找对话框

  2. 增加字段/列/行复制及导出csv/txt/excel等

安装包仓库:

https://gitee.com/iounce_admin/iounceDBF.git

效果图如下:

图片

如有问题或者建议,欢迎提issue。

【论文阅读】2021-(Pidinet)Pixel Difference Networks for Efficient Edge Detection 文章目录摘要1. Introduction 摘要 motivations: 基于CNN的边缘检测的高性能是通过一个大的预训练CNN主干来实现的,该主干占用大量内存和能量。传统边缘检测器(如Canny、Sobel和LBP)很少被研究。 contributions: 提出了一种简单、轻量级但有效的架构,称为像素差分网络(PiDiNet),用于有效的边缘检测。PiDiNet采用了新颖的像素差卷积,将传统的边缘检测算子集成到现代CNN中流行的卷积运算中,以增强任务性能。 experiments: 在BSDS500 阅读详情

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发布基于PySideFrameless的DBF工具--一盎司DBF v1.0.1版本

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