实时股票指数

最新推荐文章于 2024-07-18 15:21:25 发布

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A股指数实时API接口

2401_83241598的博客

06-03

1330

A股指数实时API接口。指定指数代码，获取该指数的实时行情（开、高、低、收、量）

日本指数实时API接口

2401_83241598的博客

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日本指数实时API接口。指定指数代码，获取该指数的实时行情（开、高、低、收、量）

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weixin_39597323的博客

12-01

476

有一些数据我们是没法直观的查看的，需要通过抓取去获得。听到指数这个词，有的小伙伴们觉得很复杂，似乎只在股票的时候才听说的，比如一些数据的涨跌分析都是比较棘手的问题。不过指数对于我们的数据分析还是很有帮助的，今天小编就python爬虫中抓取指数得方法给大家带来讲解。刚好这几天需要用到这个爬虫，结果发现baidu指数的请求有点变化，所以就改了改：import requestsimport sysimp...

韩国指数实时API接口

2401_83242764的博客

06-03

418

韩国指数实时API接口。指定指数代码，获取该指数的实时行情（开、高、低、收、量）。

澳大利亚指数实时行情API接口

2401_83242712的博客

07-18

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指定指数代码，获取该指数的实时行情（开、高、低、收、量）

台湾指数实时行情API接口

2401_83242712的博客

07-16

445

指定指数代码，获取该指数的实时行情（开、高、低、收、量）

美股指数实时行情API接口

2401_83242712的博客

07-15

1225

指定指数代码，获取该指数的实时行情（开、高、低、收、量）

基于FPGA微秒级实时金融指数行情计算

07-08

1209

1技术背景中国金融市场已经是全球最大的金融市场之一，随着市场规模的不断扩大，金融市场的功能发挥日益明显，服务相关产业和国民经济的能力不断提高。金融交易系统（例如股票交易系统）具有交易时间相对集中、交易指令和数据密集的特点，对交易系统处理速度具有很高的要求。近年来，资本市场的快速发展和算法交易技术（尤其是高频交易）在全世界范围内的应用，使得交易所在低交易延时领域面临着巨大的技术挑战。 ...

印度指数实时API接口

2401_83242764的博客

06-03

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实时股票指数滚动代码 for discuz.rar

07-14

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Discuz!实时股票指数滚动代码插件发布

标题“实时股票指数滚动代码 for discuz.rar”和描述“实时股票指数滚动代码for discuz”指向了同一内容，即该压缩包中包含了一款针对Discuz! 论坛系统的实时股票指数滚动展示插件。为了详细说明其中的知识点，我们...

Leeks插件：实时股票指数查看工具

1. 插件功能：提供实时查看基金、股票指数的功能，使开发者在集成开发环境中快速获取金融市场的实时数据。 2. 安装方式：通过IDEA的插件安装功能直接安装leeks插件。 3. 使用方法：在IDEA设置中查找Leeks选项，输入...

jquery图片滚动-下载即用.zip

01-05

源码来自：https://pan.quark.cn/s/41b9d28f0d6d 在信息技术领域中，jQuery作为一个广受欢迎的JavaScript框架，显著简化了诸多操作，包括对HTML文档的遍历、事件的管理、动画的设计以及Ajax通信等。本篇文档将深入阐释如何运用jQuery达成一个图片自动播放的功能，这种效果常用于网站的轮播展示或幻灯片演示，有助于优化用户与页面的互动，使网页呈现更加动态的视觉体验。为了有效实施这一功能，首先需掌握jQuery的核心操作。通过$符号作为接口，jQuery能够迅速选取DOM组件，例如$("#id")用于选取具有特定ID的元素，而$(".class")则能选取所有应用了某类class的元素。在选定元素之后，可以执行多种行为，诸如事件监听、样式的变更、内容的更新以及动画的制作等。关于“一个基于jQuery的图片自动播放功能”，首要任务是准备一组图片素材，这些素材将被整合至一个容器元素之中。例如，可以构建一个div元素，将其宽度设定为单张图片的尺寸，再借助CSS实现溢出内容的隐藏，从而构建出水平滚动的初始框架。 ```html<div id="slider"> <img src="image1.jpg" alt="Image 1"> <img src="image2.jpg" alt="Image 2"> </div>```接着，需要编写jQuery脚本以实现图片的自动切换。这通常涉及到定时器的运用，以设定周期性间隔自动更换当前显示的图片。通过使用`.fadeOut()`和`.fadeIn()`方法，能够实现图片间的平滑过渡，增强视觉效果。 ```javascript$(document).re...

基于MSCA的多尺度卷积注意力机制：YOLOv8小目标检测模型优化与科研实验设计

01-05

内容概要：本文系统介绍了多尺度卷积注意力（MSCA）机制及其在YOLOv8中的集成方法，旨在提升小目标检测性能。文章首先解析MSCA的设计原理，包括多分支深度卷积、注意力加权融合和模块化结构，随后详述其在YOLOv8中的代码实现、配置方式及训练推理流程，并提出多项科研实验方向，如消融实验、模块位置优化与可视化分析，帮助研究者验证MSCA的有效性。最后提供常见问题避坑指南和论文创新思路，涵盖数据增强、训练调参与轻量化改进，形成完整的技术闭环。; 使用场景及目标：① 探索MSCA在YOLOv8中提升小目标检测精度的技术路径；② 开展模块替换类科研实验，支持论文创新与成果可视化；③ 构建高性能小目标检测模型应用于行人识别、遥感图像分析等实际场景。; 阅读建议：此资源以科研为导向，强调从原理理解到代码实现再到实验设计的全流程实践，建议结合提供的代码链接动手复现实验，重点关注MSCA模块的插入位置、参数设置与结果对比分析，同时注意数据预处理与训练策略的优化，以获得可靠的研究结论。

（TSO）金枪鱼群算法优化路径规划Matlab代码

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01-05

（TSO）金枪鱼群算法优化路径规划Matlab代码内容概要：本文档主要介绍了一套基于Matlab实现的金枪鱼群算法（TSO）用于路径规划优化的技术方案，属于智能优化算法在路径规划领域的创新实践。该资源聚焦于利用TSO算法解决二维栅格地图中的路径规划问题，通过模拟金枪鱼群体觅食与迁徙行为，实现高效寻优，适用于复杂环境下的最优路径搜索。文中还提及相关智能算法对比示例，可用于性能评估与算法改进。此外，文档附带完整的Matlab代码及网盘资源链接，便于复现与扩展应用。; 适合人群：具备一定Matlab编程基础，从事智能优化、路径规划、机器人或无人机等相关领域研究的科研人员及研究生。; 使用场景及目标：①应用于机器人、无人机、自动驾驶等领域的路径规划问题；②用于对比分析TSO与其他智能算法（如PSO、GA等）在路径优化中的性能差异；③支持科研复现、算法改进与工程化验证。; 阅读建议：建议结合提供的Matlab代码进行实践操作，重点关注算法实现细节与参数设置，同时可参考文档中提及的其他智能算法对比案例，深入理解TSO算法的优势与适用边界。

改进MSO精英反向策略结合免疫思想的海市蜃楼优化路径规划解决二维栅格地图路径规划Matlab代码

01-05

改进MSO精英反向策略结合免疫思想的海市蜃楼优化路径规划解决二维栅格地图路径规划Matlab代码内容概要：本文介绍了一种改进的MSO精英反向策略结合免疫思想的海市蜃楼优化算法，用于解决二维栅格地图中的路径规划问题，并提供了相应的Matlab代码实现。该方法在传统海市蜃楼优化基础上引入精英反向学习机制和免疫算法思想，以提升搜索效率与全局寻优能力，避免陷入局部最优。文中还对比了PSO、MPSO、TACPSO、SOA、GA等多种智能算法在相同场景下的路径规划效果，验证了所提算法在收敛速度、路径长度和稳定性方面的优越性。; 适合人群：具备一定Matlab编程基础，从事智能优化算法、路径规划、机器人导航等相关领域研究的研究生及科研人员。; 使用场景及目标：①应用于二维栅格地图环境下的机器人或无人机路径规划；②用于比较不同智能优化算法在路径规划任务中的性能差异；③为改进现有优化算法提供思路与代码参考；阅读建议：建议结合Matlab代码实践操作，深入理解算法实现细节，重点关注精英反向策略与免疫机制的融入方式，并可通过调整地图环境与参数设置进一步测试算法鲁棒性与适应性。

基于ContextGuidedBlock的YOLO26下采样重构：提升上下文感知能力的精准目标检测方法研究

01-05

内容概要：本文介绍了一项针对YOLO26目标检测模型的科研改进——引入源自语义分割领域的ContextGuidedBlock（CGB）作为新型下采样模块，以增强模型在复杂场景中的上下文感知能力。传统下采样仅关注局部特征，易忽略环境关联，而CGB通过双分支结构（局部特征提取与全局上下文捕捉）融合细节与场景信息，显著提升了对相似目标在不同语境下的辨别力和小目标检测精度。文章详细解析了CGB的工作原理，提供了完整的代码实现、集成步骤及训练验证流程，并展示了在COCO数据集上的性能提升（mAP@50-95从0.51提升至0.56）。此外，还提出了消融实验、跨任务迁移和理论可视化等科研拓展方向。; 使用场景及目标：①提升YOLO系列模型在复杂场景下的检测精度；②开展以“上下文感知”为核心的学术研究并发表高水平论文；③探索注意力机制与上下采样结构的设计优化；阅读建议：建议结合提供的飞书链接中的完整代码与文档，动手实践模块替换与训练全过程，重点关注注意力机制的设计与特征融合效果，同时通过可视化手段深入理解上下文引导机制的作用机理。