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chenkangli
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Linux tracing之内核vsyscall&vdso机制分析
tugouxp的专栏
06-27 1379
由于内核运行在受保护的地质空间上，Linux系统中的用户空间程序无法直接执行内核代码，不能直接调用内核空间中的函数，因此，应用程序以某种方式通知系统，告诉内核自己需要执行一function，希望系统系统切换到内核态，这样内核就可以代表应用程序在内核空间执行系统调用。这个道理就像机场的安检通道，旅客只能通过有限的几个通道进入，并且还要经过严格的安全检查。
Python机器学习与量化交易
NiuXL的编程技术网络日志
12-30 4759
文章目录1. 量化交易简介1.1 量化交易的历史1.2 什么是量化交易1.3 量化交易分类1.4 金融产品及衍生品的投资策略1.5 量化交易的优势1.6 如何做量化交易项目2. 量化回测框架介绍2.1 回测框架介绍2.2 策略创建运行的流程2.3 数据获取接口2.4 回测交易接口2.5 策略评价指标2.6 实现第一个股票策略 1. 量化交易简介 1.1 量化交易的历史 ➢ 全球量化交易的发展历...
用python获取的一季报优秀的股票！
dading_105的博客
07-27 1993
自学量化，用python获取的一季报优秀的股票，获取条件，毛利30%以上，净资产收益1.25%，净资产增长，总资产增长，年历史低点，7-16获取日收盘价，与历史低点的百分比！ 股票代码 毛利 净资产收益率 净资产同比增长率 总资产同比增长率 净利润同比增长率 百分比 历史低点 2020/7/16 sh.600048 0.397815 0.015007 0.297301 0.174363 0.079016 21.90386888 13.23994074 16.14 sh.600051 0.420988 0
雪球网
AnYeZhiYin
05-01 1786
aa = ['600774', '600715', '002962', '002706', '600874', '002730', '300328', '600727', '834779', '300188', '300225', '603967', '002637', '000715', '837679', '300310', '300489', '600768', '002799', '300...
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10-29 278
vmstat结果内容的解释 Vmstat procs -----------memory---------- ---swap-- -----io---- --system-- -----cpu------ r b swpd free buff cache si so bi bo in cs ...
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R003(201000) R007(201001) R014(201002) R028(201003) R091(201004) R182(201005) R001(201008) R002(201009) R004(201010) RC001(202001) RC003(202003) RC007(202007) 0501R007(203007) 0501R028(203008) 05...
import akshare as ak import pandas as pd import time import datetime from tqdm import tqdm def get_all_stock_codes(): “”“获取所有A股股票代码”“” try: stock_spot_df = ak.stock_zh_a_spot() # 股票代码在第一列 return stock_spot_df.iloc[:, 0].tolist() except Exception as e: print(f"获取股票代码列表失败: {e}") return [] def get_stock_data(symbol, days=60): “”“获取股票指定天数的历史数据”“” try: # 计算起始日期，获取足够的历史数据 end_date = datetime.datetime.now().strftime(“%Y%m%d”) start_date = (datetime.datetime.now() - datetime.timedelta(days=days+30)).strftime(“%Y%m%d”) # 多取30天以防节假日 # 获取前复权数据 stock_df = ak.stock_zh_a_daily( symbol=symbol, start_date=start_date, end_date=end_date, adjust="qfq" ) # 确保数据按日期排序 stock_df['date'] = pd.to_datetime(stock_df['date']) stock_df = stock_df.sort_values('date') return stock_df except Exception as e: print(f"获取股票 {symbol} 数据失败: {e}") return None def check_condition(stock_df): “”“检查股票是否符合条件：最近5个交易日最低价创55日新低”“” if stock_df is None or len(stock_df) < 60: # 至少需要60个交易日数据 return False # 获取最近60个交易日的数据（55+5） recent_data = stock_df.tail(60) # 最近5个交易日（包含当日） last_5_days = recent_data.tail(5) last_5_low = last_5_days['low'].min() # 之前的55个交易日（不包含最近5天） previous_55_days = recent_data.head(55) previous_55_low = previous_55_days['low'].min() # 检查条件：最近5天的最低价是否低于之前55天的最低价 return last_5_low < previous_55_low def main(batch_size=10, interval=30): “”“主函数：分批获取股票数据并筛选”“” stock_codes = get_all_stock_codes() if not stock_codes: print(“没有获取到股票代码，程序退出”) return print(f"共获取到 {len(stock_codes)} 只股票，开始筛选...") # 符合条件的股票 result = [] # 分批处理 for i in range(0, len(stock_codes), batch_size): batch = stock_codes[i:i+batch_size] print(f"\n处理第 {i//batch_size + 1} 批，共 {len(batch)} 只股票") for code in tqdm(batch, desc="处理中"): # 特殊处理CDR股票 if code.startswith('sh689'): continue # 简单处理，实际可调用专门的CDR接口 stock_df = get_stock_data(code) if stock_df is None: continue if check_condition(stock_df): result.append(code) print(f"\n符合条件的股票：{code}") # 不是最后一批则休眠 if i + batch_size < len(stock_codes): print(f"本批次处理完成，等待 {interval} 秒后继续下一批...") time.sleep(interval) print("\n筛选完成！") print(f"符合条件的股票共有 {len(result)} 只：") for code in result: print(code) if name == “main”: # 可以调整批次大小和间隔时间 main(batch_size=10, interval=30) 以这段代码基础上进行调整：1、股票代码搜索范围锁定以下给出的列表；2、每隔20~30秒请求一次，每一次批处理20~30只股票；股票清单范围“000001.SZ 000002.SZ 000063.SZ 000069.SZ 000100.SZ 000157.SZ 000166.SZ 000338.SZ 000402.SZ 000423.SZ 000425.SZ 000538.SZ 000568.SZ 000596.SZ 000625.SZ 000629.SZ 000630.SZ 000651.SZ 000671.SZ 000686.SZ 000690.SZ 000708.SZ 000709.SZ 000723.SZ 000725.SZ 000728.SZ 000738.SZ 000758.SZ 000768.SZ 000776.SZ 000783.SZ 000786.SZ 000792.SZ 000800.SZ 000807.SZ 000825.SZ 000839.SZ 000858.SZ 000876.SZ 000877.SZ 000878.SZ 000895.SZ 000898.SZ 000917.SZ 000933.SZ 000937.SZ 000938.SZ 000960.SZ 000961.SZ 000963.SZ 000968.SZ 000975.SZ 000977.SZ 001979.SZ 002007.SZ 002008.SZ 002027.SZ 028.SZ 002032.SZ 002038.SZ 002049.SZ 002050.SZ 002064.SZ 002078.SZ 002081.SZ 002085.SZ 002092.SZ 002108.SZ 002110.SZ 002120.SZ 002142.SZ 002146.SZ 002152.SZ 002153.SZ 002155.SZ 002174.SZ 002179.SZ 002183.SZ 002202.SZ 002221.SZ 002230.SZ 002236.SZ 002241.SZ 002252.SZ 002271.SZ 002273.SZ 002275.SZ 002281.SZ 002294.SZ 002299.SZ 002304.SZ 002310.SZ 002311.SZ 002318.SZ 002325.SZ 002340.SZ 002344.SZ 002352.SZ 002371.SZ 002375.SZ 002385.SZ 002391.SZ 002410.SZ 002415.SZ 002422.SZ 002424.SZ 002456.SZ 002460.SZ 002463.SZ 002465.SZ 002468.SZ 002475.SZ 002493.SZ 002500.SZ 002508.SZ 002555.SZ 002558.SZ 002572.SZ 002594.SZ 002601.SZ 002602.SZ 002624.SZ 002673.SZ 002714.SZ 002736.SZ 002739.SZ 002773.SZ 002776.SZ 002797.SZ 002831.SZ 002839.SZ 002841.SZ 002916.SZ 002938.SZ 002939.SZ 002945.SZ 002958.SZ 003816.SZ 300015.SZ 300024.SZ 300033.SZ 300059.SZ 300122.SZ 300124.SZ 300136.SZ 300142.SZ 300144.SZ 300347.SZ 300408.SZ 300413.SZ 300433.SZ 300450.SZ 300498.SZ 300529.SZ 300558.SZ 300595.SZ 300601.SZ 300628.SZ 300659.SZ 300676.SZ 300750.SZ 300760.SZ 300769.SZ 300783.SZ 300841.SZ 300999.SZ 600000.SH 600004.SH 600006.SH 600007.SH 600008.SH 600009.SH 600010.SH 600011.SH 600012.SH 600015.SH 600016.SH 600017.SH 600018.SH 600019.SH 600020.SH 600021.SH 600022.SH 600023.SH 600025.SH 600026.SH 600027.SH 600028.SH 600029.SH 600030.SH 600031.SH 600033.SH 600036.SH 600037.SH 600038.SH 600039.SH 600048.SH 600050.SH 600054.SH 600056.SH 600057.SH 600058.SH 600059.SH 600060.SH 600062.SH 600063.SH 600064.SH 600066.SH 600067.SH 600068.SH 600071.SH 600073.SH 600075.SH 600079.SH 600085.SH 600089.SH 600096.SH 600098.SH 600100.SH 600101.SH 600104.SH 600105.SH 600106.SH 600108.SH 600109.SH 600111.SH 600112.SH 600115.SH 600116.SH 600117.SH 600118.SH 600119.SH 600120.SH 600121.SH 600123.SH 600125.SH 600126.SH 600127.SH 600128.SH 600131.SH 600132.SH 600133.SH 600135.SH 600138.SH 600141.SH 600143.SH 600150.SH 600153.SH 600155.SH 600158.SH 600160.SH 600161.SH 600162.SH 600166.SH 600167.SH 600168.SH 600169.SH 600170.SH 600171.SH 600176.SH 600177.SH 600183.SH 600184.SH 600185.SH 600188.SH 600189.SH 600190.SH 600191.SH 600192.SH 600193.SH 600195.SH 600196.SH 600197.SH 600198.SH 600199.SH 600200.SH 600201.SH 600202.SH 600203.SH 600208.SH 600210.SH 600211.SH 600216.SH 600219.SH 600220.SH 600221.SH 600223.SH 600225.SH 600226.SH 600227.SH 600228.SH 600229.SH 600230.SH 600231.SH 600232.SH 600233.SH 600235.SH 600236.SH 600237.SH 600238.SH 600239.SH 600240.SH 600241.SH 600242.SH 600243.SH 600246.SH 600247.SH 600248.SH 600249.SH 600250.SH 600251.SH 600252.SH 600253.SH 600255.SH 600256.SH 600257.SH 600258.SH 600259.SH 600260.SH 600261.SH 600262.SH 600263.SH 600265.SH 600266.SH 600267.SH 600268.SH 600269.SH 600270.SH 600271.SH 600272.SH 600273.SH 600275.SH 600276.SH 600277.SH 600278.SH 600279.SH 600280.SH 600281.SH 600282.SH 600283.SH 600284.SH 600285.SH 600286.SH 600287.SH 600288.SH 600289.SH 600290.SH 600291.SH 600292.SH 600293.SH 600295.SH 600296.SH 600297.SH 600298.SH 600299.SH 600300.SH 600301.SH 600302.SH 600303.SH 600305.SH 600306.SH 600307.SH 600308.SH 600309.SH 600310.SH 600311.SH 600312.SH 600313.SH 600315.SH 600316.SH 600317.SH 600318.SH 600319.SH 600320.SH 600321.SH 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600459.SH 600460.SH 600461.SH 600462.SH 600463.SH 600466.SH 600467.SH 600468.SH 600469.SH 600470.SH 600472.SH 600473.SH 600475.SH 600476.SH 600477.SH 600478.SH 600479.SH 600480.SH 600481.SH 600482.SH 600483.SH 600485.SH 600486.SH 600487.SH 600488.SH 600489.SH 600490.SH 600491.SH 600493.SH 600495.SH 600496.SH 600497.SH 600498.SH 600499.SH 600500.SH 600501.SH 600502.SH 600503.SH 600505.SH 600506.SH 600507.SH 600508.SH 600509.SH 600510.SH 600511.SH 600512.SH 600513.SH 600515.SH 600516.SH 600517.SH 600518.SH 600519.SH 600520.SH 600521.SH 600522.SH 600523.SH 600525.SH 600526.SH 600527.SH 600528.SH 600529.SH 600530.SH 600531.SH 600532.SH 600533.SH 600535.SH 600536.SH 600537.SH 600538.SH 600539.SH 600540.SH 600541.SH 600543.SH 600545.SH 600546.SH 600547.SH 600548.SH 600549.SH 600550.SH 600551.SH 600552.SH 600553.SH 600555.SH 600556.SH 600557.SH 600558.SH 600559.SH 600560.SH 600561.SH 600562.SH 600563.SH 600564.SH 600565.SH 600566.SH 600567.SH 600568.SH 600569.SH 600570.SH 600571.SH 600572.SH 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08-22
我们需要调整代码以满足以下两个要求： 1. 股票代码搜索范围锁定在给定的列表（而不是从akshare获取所有A股股票代码）。 2. 调整批处理：每次处理20~30只股票，每隔20~30秒请求一次。 具体修改步骤： ...
亿利能源、创业环保的股票分析~K线图、技术指标.doc
09-29
创业环保（600874）源于历史悠久的化工企业，专注于污水处理业务，是中国环保领域的领头羊。然而，公司所在行业竞争激烈，市场波动对其影响较大。尽管如此，创业环保凭借其在业内的竞争优势，保持着稳定的经营地位。...
环保及公用事业行业：“固废法”实施情况凸显我国固废处置能力提升空间大.pdf
08-01
2. 创业环保（600874.SH）：与大违东泰产业废弃物处理有限公司签署了《战略合作框架协议》，公司计划将东泰引入为山东公司的战略投资者。 3. 首创股份（600008.SH）：2017年前三季度实现营业收入63.19亿元，归母净...
股票代码转换成python数据组格式 ["000012","000019",...] 000012 000019 000025 000028 000029 000030 000035 000048 000049 000058 000059 000061 000065 000088 000089 000090 000099 000156 000420 000422 000498 000503 000517 000544 000550 000552 000555 000557 000567 000581 000589 000597 000600 000603 000612 000620 000628 000650 000657 000672 000676 000680 000681 000682 000685 000686 000688 000690 000712 000718 000719 000727 000735 000737 000756 000758 000761 000762 000766 000767 000791 000795 000801 000810 000811 000813 000821 000828 000829 000837 000848 000860 000875 000881 000885 000899 000901 000902 000913 000915 000917 000923 000927 000928 000930 000935 000950 000966 000968 000969 000970 000990 001203 001227 001236 001258 001287 001301 001308 001309 001311 001323 001337 001339 001356 001376 001914 002003 002004 002006 002010 002011 002015 002019 002020 002023 002034 002036 002038 002041 002043 002045 002048 002051 002053 002060 002061 002063 002068 002073 002075 002077 002079 002081 002091 002093 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我们有一个文本，每行是一个股票代码，我们需要将其转换为Python列表格式，即：["000012", "000019", ...] 注意：原始数据中每行是一个6位数字符串（可能包含空格，但这里看起来是干净的），我们需要将它们放入一个...
随机午餐菜单生成器功能开发
12-21
前端React组件实现的随机午餐菜单生成器的功能
基于机器学习的癫痫病发作预测与脑电波实时分析系统_通过傅里叶变换主成分分析降维和通道间相关性系数提取进行脑电信号特征工程结合随机森林支持向量机逻辑回归和决策树等多元分类算法.zip
12-21
基于机器学习的癫痫病发作预测与脑电波实时分析系统_通过傅里叶变换主成分分析降维和通道间相关性系数提取进行脑电信号特征工程结合随机森林支持向量机逻辑回归和决策树等多元分类算法.zip
需求响应动态冰蓄冷系统与需求响应策略的优化研究（Matlab代码实现）
最新发布
12-21
需求响应动态冰蓄冷系统与需求响应策略的优化研究（Matlab代码实现）内容概要：本文围绕“需求响应动态冰蓄冷系统与需求响应策略的优化研究”展开，基于Matlab代码实现，重点探讨了冰蓄冷系统在电力需求响应背景下的动态建模与优化调度策略。研究结合实际电力负荷与电价信号，构建系统能耗模型，利用优化算法对冰蓄冷系统的运行策略进行求解，旨在降低用电成本、平衡电网负荷，并提升能源利用效率。文中还提及该研究为博士论文复现，涉及系统建模、优化算法应用与仿真验证等关键技术环节，配套提供了完整的Matlab代码资源。; 适合人群：具备一定电力系统、能源管理或优化算法基础，从事科研或工程应用的研究生、高校教师及企业研发人员，尤其适合开展需求响应、综合能源系统优化等相关课题研究的人员。; 使用场景及目标：①复现博士论文中的冰蓄冷系统需求响应优化模型；②学习Matlab在能源系统建模与优化中的具体实现方法；③掌握需求响应策略的设计思路与仿真验证流程，服务于科研项目、论文写作或实际工程方案设计。; 阅读建议：建议结合提供的Matlab代码逐模块分析，重点关注系统建模逻辑与优化算法的实现细节，按文档目录顺序系统学习，并尝试调整参数进行仿真对比，以深入理解不同需求响应策略的效果差异。
综合能源系统零碳优化调度研究（Matlab代码实现）
12-21
综合能源系统零碳优化调度研究（Matlab代码实现）内容概要：本文围绕“综合能源系统零碳优化调度研究”，提供了基于Matlab代码实现的完整解决方案，重点探讨了在高比例可再生能源接入背景下，如何通过优化调度实现零碳排放目标。文中涉及多种先进优化算法（如改进遗传算法、粒子群优化、ADMM等）在综合能源系统中的应用，涵盖风光场景生成、储能配置、需求响应、微电网协同调度等多个关键技术环节，并结合具体案例（如压缩空气储能、光热电站、P2G技术等）进行建模与仿真分析，展示了从问题建模、算法设计到结果验证的全流程实现过程。; 适合人群：具备一定电力系统、能源系统或优化理论基础，熟悉Matlab/Simulink编程，从事新能源、智能电网、综合能源系统等相关领域研究的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标：①开展综合能源系统低碳/零碳调度的科研建模与算法开发；②复现高水平期刊（如SCI/EI）论文中的优化模型与仿真结果；③学习如何将智能优化算法（如遗传算法、灰狼优化、ADMM等）应用于实际能源系统调度问题；④掌握Matlab在能源系统仿真与优化中的典型应用方法。; 阅读建议：建议结合文中提供的Matlab代码与网盘资源，边学习理论模型边动手调试程序，重点关注不同优化算法在调度模型中的实现细节与参数设置，同时可扩展应用于自身研究课题中，提升科研效率与模型精度。
基于微信小程序平台开发的顾客端智能点餐系统_实现扫码快速进入餐厅点餐界面_动态加载与展示后台菜品数据_支持用户将心仪菜品添加至虚拟购物车_可在购物车内灵活调整菜品数量或删除已选项目.zip
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基于微信小程序平台开发的顾客端智能点餐系统_实现扫码快速进入餐厅点餐界面_动态加载与展示后台菜品数据_支持用户将心仪菜品添加至虚拟购物车_可在购物车内灵活调整菜品数量或删除已选项目.zip
LS-DYNA水下爆炸仿真K文件实例
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LS-DYNA软件中关于水下爆炸现象的经典仿真案例数据文件，可作为相关研究的重要参考资料。 资源来源于网络分享，仅用于学习交流使用，请勿用于商业，如有侵权请联系我删除！
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